隨著LED燈具的廣泛使用,人們對(duì)LED燈具類產(chǎn)品性能有了更高的要求。高效率、高精度的加工這類產(chǎn)品的技術(shù)手段受到企業(yè)們的親耐,使得這項(xiàng)生產(chǎn)技術(shù)得到長足發(fā)展。高度自動(dòng)化程度的裝配流水線成為實(shí)現(xiàn)這項(xiàng)技術(shù)重要手段,其中,隨著對(duì)機(jī)器視覺研究的不斷深入,使得視覺定位與檢測技術(shù)相比較于傳統(tǒng)技術(shù),無論在LED芯片的貼裝定位還是燈絲識(shí)別定位中,機(jī)器視覺都發(fā)揮了重要作用。本文對(duì)現(xiàn)有的半自動(dòng)化生產(chǎn)組裝LED燈具方法的局限性問題,設(shè)計(jì)并制定了一種基于雙目視覺的定位方案。針對(duì)采集到的LED燈絲圖像特點(diǎn)提出了圖像處理算法方案,并對(duì)圖像立體匹配算法進(jìn)行了重點(diǎn)研究,采用了引入極線約束的SURF點(diǎn)匹配算法,并結(jié)合本文限定有效范圍區(qū)域內(nèi)尋找待匹配點(diǎn)方法,得到了新的立體匹配算法。具體研究內(nèi)容如下:(1)針對(duì)LED燈絲組裝設(shè)計(jì)的要求,搭建雙目視覺工作平臺(tái),該平臺(tái)作為圖像采集的重要平臺(tái),并研究了在雙目視覺中的四大坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系后,采用張氏相機(jī)標(biāo)定算法對(duì)系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行了標(biāo)定,得到了雙目立體視覺系統(tǒng)的攝相機(jī)內(nèi)外參數(shù),并運(yùn)用這些參數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行畸變矯正和極線校正。(2)對(duì)采集到的圖像運(yùn)用圖像預(yù)處理算法(濾波算法、迭代圖像二值化、形... 

【文章來源】：佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院廣東省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

全球LED照明燈具市場規(guī)模增長情況

圖 1-2 中國機(jī)器視覺規(guī)模增長圖[10]究方面，雙目視覺中的立體匹配研究作為機(jī)器視覺定位中對(duì)立體匹配研究的內(nèi)容主要有：文獻(xiàn)[11]在傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)規(guī)基于特征點(diǎn)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，該算法以 Harris 檢測到的特了動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，提高了算法運(yùn)行效率，算法的誤匹配率獻(xiàn)[12]提出了基于 SIFT 特征點(diǎn)和邊緣特征點(diǎn)相結(jié)合的匹邊緣點(diǎn)作為帶匹配的特征點(diǎn)，并根據(jù)視差梯度進(jìn)行匹配對(duì)應(yīng)利于算法的實(shí)時(shí)性。文獻(xiàn)[13]將特征和譜匹配方法相結(jié)合但該方法譜分解較為耗時(shí)，同樣無法滿足實(shí)時(shí)性要求。文進(jìn)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)的方式將描述向量從 64 維降至 40 維，通過除了弱邊緣點(diǎn)，提高了匹配速度和精度。究的技術(shù)路線

7圖 1-3 本文算法技術(shù)流程圖研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排目平行視覺系統(tǒng)的原理以及標(biāo)定過程做了研究，還原三維空間坐標(biāo)的精度。針對(duì)被測物體外部形運(yùn)用圖像處理算法，成功得到了被測物體清晰的提取算法性能挑選出適合本文實(shí)驗(yàn)的點(diǎn)檢測算法束條件完成立體匹配，成功獲得坐標(biāo)還原需要的維坐標(biāo)值。本文的結(jié)構(gòu)安排如下：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]一種基于歷史特征的SURF改進(jìn)算法研究[J]. 黃進(jìn)勇,李哲,張?zhí)旆?  現(xiàn)代電子技術(shù). 2017(03)
[3]改進(jìn)的雙目立體視覺算法及其應(yīng)用[J]. 蒼巖,尹鳳鳴,畢曉君.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[4]基于改進(jìn)的SIFT特征點(diǎn)的雙目定位[J]. 李德隆,劉偉.  廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(01)
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[6]改進(jìn)的Roberts圖像邊緣檢測算法[J]. 王方超,張旻,宮麗美.  探測與控制學(xué)報(bào). 2016(02)
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[10]雙目視覺系統(tǒng)測量精度分析[J]. 肖志濤,張文寅,耿磊,張芳,吳駿.  光電工程. 2014(02)

博士論文
[1]點(diǎn)模式匹配算法研究[D]. 趙鍵.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2012
[2]雙目立體視覺深度感知與三維重建若干問題研究[D]. 羅桂娥.中南大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于特征點(diǎn)的立體匹配算法研究[D]. 劉暢.南京郵電大學(xué) 2017
[2]基于雙目視覺的機(jī)器人定位技術(shù)研究[D]. 何佳唯.江南大學(xué) 2016
[3]裝配機(jī)器人視覺系統(tǒng)應(yīng)用與軟件開發(fā)[D]. 傅華強(qiáng).東南大學(xué) 2016
[4]基于雙目視覺的圖像匹配與定位技術(shù)的研究[D]. 范瑩.江南大學(xué) 2016
[5]基于魚眼鏡頭的雙目立體視覺匹配算法的研究[D]. 熊文莉.燕山大學(xué) 2016
[6]LED檢測分選一體機(jī)芯片視覺定位關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)[D]. 鐘富強(qiáng).華中科技大學(xué) 2016
[7]基于SIFT算法的圖像特征點(diǎn)提取與匹配[D]. 崔哲.電子科技大學(xué) 2016
[8]基于特征提取與特征描述的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤[D]. 鄧集洪.中國科學(xué)院研究生院（光電技術(shù)研究所） 2015
[9]基于立體視覺的雙目匹配[D]. 李嬌.南京理工大學(xué) 2015
[10]基于雙目立體視覺的工件識(shí)別定位與抓取系統(tǒng)研究[D]. 張海波.中國計(jì)量學(xué)院 2014



本文編號(hào)：2939856