基于三維機(jī)器視覺(jué)的機(jī)器人定位技術(shù)研究.pdf

1、機(jī)器視覺(jué)作為計(jì)算機(jī)技術(shù)其中的一部分，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展而逐步成熟?，F(xiàn)今自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)從“工業(yè)3.0”階段發(fā)展為以智能制造為核心的“工業(yè)4.0”階段，機(jī)器視覺(jué)作為現(xiàn)今自動(dòng)化相關(guān)技術(shù)最關(guān)鍵的一部分，在整個(gè)發(fā)展過(guò)程中起到非常重要的作用。雙目視覺(jué)作為機(jī)器視覺(jué)的重要分支，其應(yīng)用越來(lái)越廣泛。應(yīng)用雙目視覺(jué)對(duì)工件上特征點(diǎn)進(jìn)行三維定位，對(duì)提高工業(yè)生產(chǎn)的成功率與生產(chǎn)效率有著重要的意義。本文主要針對(duì)基于三維機(jī)器視覺(jué)的機(jī)器人定位技術(shù)進(jìn)行了研究：
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2、1）在相機(jī)標(biāo)定方面，通過(guò)對(duì)相機(jī)內(nèi)外參數(shù)的標(biāo)定，能夠得到相機(jī)的內(nèi)部光學(xué)參數(shù)和相機(jī)與世界坐標(biāo)系間的位置關(guān)系，進(jìn)而可以得到圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系。本文在論述了現(xiàn)有標(biāo)定方法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，采用了張正友標(biāo)定方法進(jìn)行相機(jī)的標(biāo)定，并對(duì)張正友標(biāo)定方法做了理論分析與仿真實(shí)驗(yàn)。
　?。?）在邊緣檢測(cè)方面，提出了一種改進(jìn)的Canny算法圖像處理方法進(jìn)行工件邊緣檢測(cè)。采用雙邊濾波方法處理圖像，有效去除噪聲同時(shí)保留了邊緣信息；增加45°與135°

3、方向的梯度模板計(jì)算梯度幅值，使更多的邊緣信息能夠檢測(cè)出來(lái)；運(yùn)用最大類(lèi)間方差法來(lái)確定Canny算法的高低閾值，使邊緣檢測(cè)與連接具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力。該算法能夠很好地解決采用傳統(tǒng)的Canny算法進(jìn)行圖像處理時(shí)存在的缺點(diǎn)，在獲得工件豐富的邊緣信息的同時(shí)，亦能夠消除劃痕等無(wú)關(guān)信息干擾，提高檢測(cè)精度。
　?。?）在立體匹配方面，在分析了各個(gè)立體匹配算法的基礎(chǔ)上，提出了一種快速改進(jìn)的SURF立體匹配算法，將極線約束和邊緣約束作為該算法的匹配準(zhǔn)