鋼板線條軌跡識別提取與跟蹤的研究.pdf

1、在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，自動焊接和切割技術的運用場合逐漸變多，相對于傳統(tǒng)的手工焊接切割來說，它具有較高的工作效率和加工精度，另外,在一些不適宜人工作業(yè)的地方，比如某些礦井以及有輻射的地方等，自動化焊接切割機器人更是得到了廣泛的應用，而基于視覺的鋼板軌線跟蹤系統(tǒng)為自動化焊接切割提供了一個新的發(fā)展方向。
　　軌線跟蹤系統(tǒng)首先設計了視覺傳感器硬件部分，并對各個硬件部分(包括工業(yè)CCD攝像機，鏡頭，運動控制卡，圖像采集卡，直角坐標機器人等)進行

2、了說明，為下一步的研究做了準備。同時對攝像機的線性和非線性模型也進行了闡述，說明了攝像機產(chǎn)生畸變的種類和原因并確立了鏡頭畸變模型，對內(nèi)外參數(shù)也進行了求解，根據(jù)論文的實際需要，本文設計了適合實際工業(yè)應用的二維平面線條軌線跟蹤的標定方案。
　　在搭建完硬件系統(tǒng)后，接下來就是對圖像的處理部分，這一部分也是本文中最重要的一部分，主要是針對各種圖像提出了首先對圖像進行預處理操作(線性和非線性濾波)，接著根據(jù)實際情況，對圖像進行相應的灰度變換

3、以及直方圖的均衡化操作，接下來要對圖像進行邊緣檢測，文章重點介紹了Canny算子邊緣檢測，同時也闡述了其他的一些邊緣檢測算子，并且分別對圖像做了相應的邊緣檢測處理，得到了不同的處理效果圖。對于鐵銹等干擾情況，提出了利用形態(tài)學方法(膨脹，腐蝕以及開閉運算)進行處理，并把各種模板對特定圖像的處理效果做了說明。
　　針對實際工業(yè)生產(chǎn)情況中，外界光線不定，不能用固定閾值選點的情況，提出了幾種自動確定閾值的方案；針對實際情況中要求對圖像進行

4、實時處理和控制調(diào)節(jié)的要求，提出了一種基于活動小窗口(感興趣區(qū)域)的算法，我們處理圖像時只需要對小窗口內(nèi)的區(qū)域進行處理就可以了，這樣大大的減少了計算量，提高了圖像處理的速度。同時，由于只對小窗口內(nèi)的區(qū)域進行處理，窗口外的干擾，比如飛濺，油污，鐵銹等都可以不必進行處理，大大簡化了算法。最后提出了利用最小二乘和霍夫變換等算法擬合線條，并對直線和曲線分別進行了線條擬合效果實驗驗證。
　　最后對直線軌跡線條和曲線軌跡線條分別設計了相應的跟蹤