本文選題：雙目立體視覺 + 攝像機標定��； 參考：《蘭州理工大學》2016年碩士論文

【摘要】：鋁是需求量僅次于鋼鐵的有色金屬材料,在國民經(jīng)濟中處于重要地位。近年來,隨著電解鋁產(chǎn)量的逐年遞增,對高速鋁錠連續(xù)鑄造生產(chǎn)線的市場需求也日益迫切。在鋁錠鑄造生產(chǎn)線上,鋁錠垛需要在打包、計量和打標工位啟停,由于每垛鋁錠重量高(重達1噸左右)、慣性大且非規(guī)則,生產(chǎn)線的鏈式傳動導致鋁錠垛在這些工位定位困難,目前基于到位信號檢測控制鋁錠垛停止的策略難以滿足高速鑄造生產(chǎn)需求;另一方面,在某些工位,鋁錠垛定位不僅僅是測量位置信息,也需要測量鋁錠垛的空間位姿信息。鑒于以上原因,研究鋁錠垛靜止狀態(tài)的二次定位方法具有重要的應用價值。本論文針對鋁錠垛的靜止狀態(tài)的二次定位需求,提出采用雙目立體視覺測距定位的方法。第一,首先確定了雙目視覺測量方案,采用Zhang攝像機標定法對攝像機進行標定,以求解攝像機內(nèi)參數(shù);根據(jù)攝像機光軸上點的坐標固定特性,攝像機外參進行左右攝像機分別獨自標定,利用線性方程求解攝像機的其余參數(shù),完成對兩臺攝像機的基線長度、光軸夾角和坐標系相對位置的標定。第二,針對采集到鋁錠垛圖像特征點提取與匹配算法,選擇了比SIFT算法性能更好的SURF為基礎算法,依據(jù)鋁錠垛面高反光、紋理復雜的特點,提出把打包鋁錠垛鋼帶作為特征點提取的主要依據(jù),在改進SURF特征點提取的基礎上提出采用KD-tree樹索引,對提鋁錠垛鋼帶上的特征點進行距離約束,最終得到特征點。特征點匹配基于Harris角點匹配方法,基于先驗知識提出基于Harris角點和改進的SURF特征提取算法相結(jié)合的立體匹配算法。第三,為解決實際測量測距光軸可能不平行問題,基于兩臺攝像機坐標系之間的平移轉(zhuǎn)換和兩臺攝像機光軸之間夾角轉(zhuǎn)換,對平行式立體視覺模型的測距公式進行了修正。最后,通過實驗驗證了本文提出的方法的有效性,可以滿足鋁錠垛定位要求。
[Abstract]:Aluminum is a non-ferrous metal material in demand second only to iron and steel, and it plays an important role in the national economy. In recent years, with the increasing production of electrolytic aluminum, the market demand for high speed aluminum ingot continuous casting production line is increasingly urgent. In the aluminum ingot casting production line, the aluminum ingot stacking needs to start and stop at the packing, metering and marking stations. Because of its high weight (up to 1 ton weight, large inertia and irregular inertia), the chain transmission of the production line causes the aluminum ingot stacking to be difficult to locate in these stations. At present, the strategy of controlling the stop of aluminum ingot stack based on in-place signal detection is difficult to meet the demand of high-speed casting production. On the other hand, in some stations, the location of aluminum ingot stack is not only measured position information, but also needs to measure the space position information of aluminum ingot stack. In view of the above reasons, it is of great value to study the secondary positioning method for the static state of aluminum ingot stacking. In this paper, a binocular stereo vision location method is proposed to meet the secondary positioning requirement of aluminum ingot stacking. Firstly, the binocular vision measurement scheme is determined, and the camera is calibrated by Zhang camera calibration method to solve the internal parameters of the camera, according to the fixed characteristics of the coordinates of the points on the camera axis, the camera is calibrated by the Zhang camera calibration method. The external parameters of the camera are calibrated independently, and the other parameters of the camera are solved by linear equation. The baseline length, the angle of the optical axis and the relative position of the coordinate system are calibrated for the two cameras. Secondly, according to the feature point extraction and matching algorithm of aluminum ingot stacking image, the SURF algorithm, which has better performance than SIFT algorithm, is selected as the basic algorithm, according to the characteristics of high reflection and complex texture of aluminum ingot stack surface. Based on the improved SURF feature point extraction, a KD-tree index is proposed to restrict the distance between the feature points on the aluminum ingot stacking steel strip, and finally to obtain the feature points. Feature point matching is based on Harris corner matching method. Based on prior knowledge, a stereo matching algorithm based on Harris corner and improved SURF feature extraction algorithm is proposed. Thirdly, in order to solve the problem that the optical axis of measuring ranging may not be parallel, the ranging formula of parallel stereo vision model is modified based on the translation conversion between two camera coordinate systems and the angle conversion between the optical axes of two cameras. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified by experiments, which can meet the requirements of aluminum ingot stacking location.
【學位授予單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TG292;TP391.41

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