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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著工業(yè)4.0時(shí)代的來(lái)臨,傳統(tǒng)的人力生產(chǎn)模式逐漸被機(jī)器人所取代,在搬運(yùn)等重復(fù)性高、勞動(dòng)強(qiáng)度大的領(lǐng)域機(jī)器人得到了充分應(yīng)用。然而傳統(tǒng)的搬運(yùn)機(jī)器人多以示教、預(yù)編程或二維視覺(jué)引導(dǎo)的方式完成工作,需要對(duì)工件的初始位姿進(jìn)行一定程度的限定,系統(tǒng)柔性和智能程度較低。將立體視覺(jué)與機(jī)器人搬運(yùn)系統(tǒng)相結(jié)合能夠有效解決上述的問(wèn)題,提高機(jī)器人的自主靈活性。
本研究首先基于“眼在手”配置方式和單目雙視的方法構(gòu)建立體視覺(jué)系統(tǒng),介紹了攝像機(jī)成像模型,并討論分析
2、了攝像機(jī)定標(biāo)方法及手眼關(guān)系標(biāo)定方法。其次,對(duì)弱紋理工件目標(biāo)識(shí)別算法進(jìn)行了分析研究,采用基于改進(jìn)形狀描述符和輪廓矩特征的目標(biāo)識(shí)別算法,結(jié)合輪廓逐層匹配策略實(shí)現(xiàn)了弱紋理工件目標(biāo)的識(shí)別。再次,研究了單目立體圖像對(duì)的基礎(chǔ)矩陣估計(jì)算法及工件位姿計(jì)算方法。首先,結(jié)合差分求和原理及區(qū)域膨脹匹配算法對(duì)傳統(tǒng)的NCC算法進(jìn)行優(yōu)化,并采用快速聚類(lèi)法算法對(duì)匹配進(jìn)行快速提純,提高特征點(diǎn)匹配的速度及精度;然后,應(yīng)用匹配點(diǎn)數(shù)據(jù)結(jié)合改進(jìn)的基礎(chǔ)矩陣估計(jì)算法計(jì)算單目圖像對(duì)
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