鋼坯位置檢測(cè)及其圖像處理技術(shù)的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)和機(jī)器視覺領(lǐng)域的不斷發(fā)展，基于視覺處理的位置檢測(cè)系統(tǒng)在自動(dòng)化生產(chǎn)中的應(yīng)用日益廣泛，針對(duì)與北京某科技企業(yè)合作開發(fā)的鋼坯端面標(biāo)識(shí)設(shè)備在進(jìn)行鋼坯的噴涂環(huán)節(jié)過程中，鋼坯的排列會(huì)因不同的位置差異而導(dǎo)致槍頭發(fā)生碰撞以及噴涂字體的不完整性問題，本文探討和研究結(jié)合圖像處理與分析技術(shù)來進(jìn)行鋼坯端面空間位置信息的測(cè)量。本文的主要工作如下:
　　1.介紹了本課題所涉及領(lǐng)域的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，進(jìn)而分析了利用Kinect傳感器作為本文整個(gè)

2、系統(tǒng)的硬件采集裝置的優(yōu)勢(shì)，通過對(duì)Kinect的結(jié)構(gòu)及其深度數(shù)據(jù)測(cè)量原理的分析，本文采用C++編程成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)Kinect深度及彩色信息的獲取。
　　2.詳細(xì)設(shè)計(jì)了系統(tǒng)中數(shù)字圖像處理中的算法部分，主要包括了對(duì)Kinect深度信息與彩色信息的配準(zhǔn);通過對(duì)多種濾波器的濾波效果比較得出了中值濾波器既可以濾除干擾噪聲還能使圖像中的細(xì)節(jié)部分得以保留;通過對(duì)不同邊緣檢測(cè)算子檢測(cè)效果的比較采用能夠較精確的得到單像素性邊緣且抗干擾能力強(qiáng)的Canny

3、算子;最終通過對(duì)比圖像輪廓的兩種表達(dá)方式采用頂點(diǎn)序列的方式并對(duì)輪廓采用最大邊界進(jìn)行擬合，從而獲得了被測(cè)目標(biāo)的輪廓信息并進(jìn)行了存儲(chǔ)。
　　3.在分析了攝像機(jī)成像過程中坐標(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系的基礎(chǔ)上對(duì)求解相機(jī)標(biāo)定算法的基本原理進(jìn)行研究，并對(duì)成像過程中的三種誤差來源進(jìn)行了分析，提出減小誤差的有效方法。接著對(duì)Kinect攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定得到了其內(nèi)外部參數(shù)，建立了由圖像像素坐標(biāo)到空間三維坐標(biāo)信息的轉(zhuǎn)換關(guān)系模型從而得到了被測(cè)目標(biāo)的三維空間信息。闡述了Ki