【摘要】：隨著工業(yè)4.0的提出,擁有感覺要素的智能機器人已成為推動現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展的重要因素。雙目立體視覺是實現(xiàn)機器人自動測距的重要技術手段,廣泛應用于現(xiàn)代工業(yè)中的機器人導航與定位、空間三維立體的跟蹤與重構、板料成形的動態(tài)測量、極限曲線的檢測等領域。近年來,雙目立體視覺的研究進展飛速,但仍有問題有待更好的解決,亟需研究人員提出新的解決辦法。這些問題主要集中在兩個方面:一是如何進一步地提高攝像機標定的精度,二是如何平衡立體匹配的精度與速度。因此,本文對雙目立體視覺中的攝像機標定精度與立體匹配展開了重點研究。為了提高攝像機標定精度,本文對亞像素角點檢測算法進行了部分改進,在通過Harris角點檢測算法得到像素級角點的基礎上,利用加權灰度梯度和二項式擬合的方法得到的亞像素級角點的位置,實驗結果表明該方法提高了攝像機的標定精度。為了提高雙目立體視覺的匹配精度,降低匹配算法在視差不連續(xù)區(qū)域和噪聲干擾下的誤匹配率,本文選用了基于Census變換的立體匹配算法,主要工作包括以下三方面:在Census變換階段,計算變換窗口八鄰域像素的平均值代替中心像素作為參考像素進行Census變換,提高單像素匹配代價的可靠性;在代價聚合階段,應用方框濾波進行代價聚合,提高匹配速度;在視差匹配階段,通過對粗略視差圖的左右一致性檢測、不連續(xù)性調整、亞像素求精,提高最終視差圖的質量,實驗結果表明本文改進的算法提高了低紋理及視差不連續(xù)區(qū)域的視差精度,降低了誤匹配率和運算復雜度,提高了雙目視覺的穩(wěn)健性,同時保持了較好的實時性。搭建雙目立體視覺測距平臺進行測距實驗,實驗結果表明,本文的雙目立體測距平臺有較高的測距精度,在實際工程中有較大的應用潛力。
[Abstract]:With the development of industry 4.0, intelligent robot with sensory elements has become an important factor to promote the development of modern industry. Binocular stereo vision is an important technique to realize robot automatic ranging. It is widely used in modern industry, such as robot navigation and positioning, three-dimensional space tracking and reconstruction, dynamic measurement of sheet metal forming. Limit curve detection and other fields. In recent years, the research of binocular stereo vision has made rapid progress, but there are still some problems to be solved better. These problems mainly focus on two aspects: one is how to further improve the accuracy of camera calibration, the other is how to balance the accuracy and speed of stereo matching. Therefore, this paper focuses on the camera calibration accuracy and stereo matching in binocular stereo vision. In order to improve the accuracy of camera calibration, the sub-pixel corner detection algorithm is partially improved in this paper. Based on the Harris corner detection algorithm, the pixel level corner is obtained. The position of sub-pixel corner is obtained by weighted grayscale gradient and binomial fitting. The experimental results show that the calibration accuracy of the camera is improved by this method. In order to improve the matching accuracy of binocular stereo vision and reduce the mismatch rate of the matching algorithm under disparity discontinuous region and noise interference, the stereo matching algorithm based on Census transform is selected in this paper. The main work includes the following three aspects: in the stage of Census transform, the average value of the eight neighborhood pixels in the transform window is calculated to replace the center pixel as the reference pixel to carry out the Census transform to improve the reliability of the matching cost of the single pixel; In the stage of cost aggregation, the block filter is applied to the cost aggregation to improve the matching speed. In the parallax matching stage, the quality of the final parallax map is improved by checking the left and right consistency of the rough parallax map, adjusting the discontinuity, and refining the sub-pixel. The experimental results show that the improved algorithm improves the parallax accuracy of low texture and parallax discontinuous regions, reduces the mismatch rate and computational complexity, improves the robustness of binocular vision, and maintains better real-time performance. The experimental results show that the binocular stereo ranging platform has high ranging accuracy and has great application potential in practical engineering.
【學位授予單位】：西安理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：2372422