本文關(guān)鍵詞： 雙目視覺 攝像機(jī)標(biāo)定 遺傳算法 角點提取 極線約束 位姿檢測　出處：《西安工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：刀具檢測系統(tǒng)的主要用途是在刀具設(shè)計、制造和重磨過程中對其幾何參數(shù)進(jìn)行測量,以保證刀具的生產(chǎn)質(zhì)量;同時,在刀具用于生產(chǎn)過程中對刀具切削部分的幾何形狀及精度進(jìn)行測量,用來保證刀具切削性能和產(chǎn)品質(zhì)量。本課題采用雙目立體視覺位姿檢測方法實現(xiàn)對刀具檢測系統(tǒng)掃描測頭的位姿檢測,以達(dá)到實現(xiàn)刀具非接觸、在線測量目的。首先,基于計算機(jī)視覺基本理論,分析了雙目視覺模型以及測量系統(tǒng)結(jié)構(gòu),詳細(xì)闡述了雙目視覺測量原理。其次,對攝像機(jī)標(biāo)定方法及標(biāo)定過程進(jìn)行了詳細(xì)分析,分析了標(biāo)定過程涉及的圖像坐標(biāo)、攝像機(jī)坐標(biāo)、世界坐標(biāo)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系以及攝像機(jī)畸變原因;重點研究了平面標(biāo)定法的標(biāo)定原理,并在此標(biāo)定初始值的基礎(chǔ)上用改進(jìn)的遺傳算法對攝像機(jī)標(biāo)定,通過實驗證明了該方法具有較高的標(biāo)定精度。再次,對特征提取過程進(jìn)行了研究,研究了特征提取原理,并分析了其常用的經(jīng)典算法;在研究經(jīng)典Harris角點提取方法的基礎(chǔ)上,對其提取速度慢及像素級提取的缺點進(jìn)行了改進(jìn),通過采用相鄰像素取差以及與梯度灰度迭代相結(jié)合的方法,不僅提高了運算速度,而且實現(xiàn)了亞像素提取,并通過實驗證明了該算法的有效性。最后,詳細(xì)分析了位姿求解原理,通過極線約束進(jìn)行立體匹配,運用視差原理求解測頭空間位置,通過基于共面特征點求解測頭空間姿態(tài)。利用搭建的雙目視覺實驗系統(tǒng)進(jìn)行實驗驗證,通過實驗數(shù)據(jù)結(jié)果對比分析,表明該方法夠達(dá)到預(yù)期效果,完成位姿檢測。
[Abstract]:The main purpose of the tool detection system is to measure the geometric parameters in the process of tool design, manufacture and regrinding to ensure the production quality of the tool. At the same time, the geometric shape and precision of cutting part are measured in the process of production. In order to ensure the cutting performance and product quality, the method of binocular stereo vision position and pose detection is used to detect the position and pose of the scanning probe of the tool detection system, so as to realize the tool non-contact. First of all, based on the basic theory of computer vision, the binocular vision model and measurement system structure are analyzed, and the principle of binocular vision measurement is described in detail. The camera calibration method and calibration process are analyzed in detail. The image coordinates, camera coordinates, the transformation relationship between the world coordinates and the camera distortion are analyzed. The calibration principle of the plane calibration method is studied emphatically, and the improved genetic algorithm is used to calibrate the camera based on the calibration initial value. The experimental results show that the method has high calibration accuracy. The process of feature extraction is studied, the principle of feature extraction is studied, and the classical algorithms are analyzed. On the basis of studying the classical Harris corner extraction method, the paper improves the slow extraction speed and the shortcomings of pixel level extraction. By adopting the method of adjacent pixel difference and combining with gradient grayscale iteration. It not only improves the operation speed, but also realizes sub-pixel extraction, and the validity of the algorithm is proved by experiments. Finally, the principle of position and pose solution is analyzed in detail, and stereo matching is carried out by pole line constraint. The spatial position of the probe is solved by the parallax principle, and the attitude of the probe is calculated based on the coplanar feature points. The experimental results are verified by the binocular vision experimental system, and the results of the experiment are compared and analyzed. The results show that this method can achieve the desired effect and complete the pose detection.
【學(xué)位授予單位】：西安工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TG71;TP391.41

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