發(fā)布時(shí)間：2018-05-18 11:38

  本文選題：機(jī)器視覺(jué) + 目標(biāo)跟蹤��； 參考：《華僑大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：現(xiàn)階段,越來(lái)越多自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)引入工業(yè)機(jī)器人技術(shù),其中常規(guī)作業(yè)中多是實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化環(huán)境里反復(fù)的抓取放置過(guò)程,靈活性較差。為拓展工業(yè)機(jī)器人在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用,在機(jī)器人系統(tǒng)中引入機(jī)器視覺(jué),提高對(duì)作業(yè)環(huán)境的自適應(yīng)能力。本文針對(duì)機(jī)器人視覺(jué)控制系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域現(xiàn)狀進(jìn)行分析,總結(jié)了當(dāng)前研究的一些不足,如圖像算法移植性較差,控制系統(tǒng)開(kāi)放性較低,跟蹤系統(tǒng)不夠智能等。在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了基于視覺(jué)的三軸機(jī)器人動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。主要研究?jī)?nèi)容與成果如下:在三軸直線(xiàn)式機(jī)械臂上搭建基于PC的視覺(jué)控制系統(tǒng)硬件平臺(tái),視覺(jué)子系統(tǒng)為雙相機(jī)結(jié)構(gòu),一個(gè)采用眼固定空間的安裝方式,控制全局視野,另一個(gè)采用眼固定于機(jī)器人末端的安裝方式,控制局部視野。運(yùn)動(dòng)控制子系統(tǒng)采用開(kāi)放性較高的“運(yùn)動(dòng)控制卡+伺服系統(tǒng)”的結(jié)構(gòu)模式。核心圖像算法中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法為背景估計(jì)法,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法為基于SURF的模板匹配。將二者結(jié)合可以快速準(zhǔn)確的定位動(dòng)態(tài)目標(biāo),該算法在目標(biāo)顏色信息與形狀信息未知的情況仍能進(jìn)行定位跟蹤,具有一定通用性。算法通過(guò)Halcon機(jī)器視覺(jué)算法庫(kù)實(shí)現(xiàn)。全局視覺(jué)控制系統(tǒng)采用基于位置的控制方式,在MATLAB工具箱中,利用張正友標(biāo)定法求解內(nèi)外參數(shù);局部視覺(jué)控制系統(tǒng)采用無(wú)標(biāo)定基于圖像的控制方式,利用卡爾曼濾波對(duì)圖像雅克比矩陣進(jìn)行在線(xiàn)辨識(shí)。通過(guò)全局與局部控制切換,解決了全局視場(chǎng)被機(jī)械臂遮擋后續(xù)跟蹤無(wú)法繼續(xù)和目標(biāo)速度運(yùn)動(dòng)過(guò)快脫離局部視野而跟蹤失敗的問(wèn)題,整個(gè)過(guò)程可完全脫離人工干涉,實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)的智能化跟蹤。編寫(xiě)人機(jī)界面軟件系統(tǒng),對(duì)整個(gè)機(jī)器人視覺(jué)控制系統(tǒng)方案進(jìn)行驗(yàn)證,經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試,對(duì)目標(biāo)的跟蹤效果達(dá)到預(yù)期水平,證明本文軟硬件方案以及算法的可行性�？偨Y(jié)經(jīng)驗(yàn)與不足,為今后整個(gè)視覺(jué)控制系統(tǒng)的深入研究與擴(kuò)展奠定基礎(chǔ)。
[Abstract]:At present, more and more automatic production lines are introduced into industrial robot technology, in which the conventional operation is to realize the repeated grasping and placing process in the structured environment, and the flexibility is poor. In order to expand the application of industrial robot in various fields, machine vision is introduced into the robot system to improve the adaptability to the working environment. In this paper, the current situation of robot vision control system in the field of dynamic target tracking is analyzed, and some shortcomings of current research are summarized, such as poor transplantability of image algorithm, low openness of control system, insufficient intelligence of tracking system, and so on. Based on this, a vision-based dynamic target tracking system for a three-axis robot is designed. The main research contents and results are as follows: the hardware platform of PC-based vision control system is built on the three-axis linear manipulator, the vision subsystem is a dual-camera structure, and a fixed eye space is adopted to control the global vision. The other is to control the local field of vision by fixing the eyes at the end of the robot. The motion control subsystem adopts the open mode of motion control card servo system. In the core image algorithm, the moving target detection algorithm is the background estimation method, and the moving target tracking algorithm is the template matching based on SURF. The combination of the two methods can locate the dynamic target quickly and accurately, and the algorithm can still locate and track the dynamic target when the color information and shape information of the target are unknown, so it has a certain generality. The algorithm is implemented by Halcon machine vision algorithm library. The global vision control system adopts a location-based control method. In the MATLAB toolbox, Zhang Zhengyou calibration method is used to solve the internal and external parameters, while the local vision control system adopts an uncalibrated image-based control method. The image Jacobian matrix is identified by Kalman filter. By switching between global and local control, the problem that the global field of view can not continue to be blocked by the robot arm and that the target velocity is too fast out of the local field of vision and the tracking failure can be solved, the whole process can be completely separated from manual interference. Intelligent tracking of dynamic targets is realized. The man-machine interface software system is written to verify the whole robot vision control system. After the experimental test, the tracking effect of the target reaches the expected level, which proves the feasibility of the hardware and software scheme and the algorithm of this paper. Summing up the experience and deficiency, lay a foundation for the further research and expansion of the whole vision control system in the future.
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP242

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1905689