【摘要】：隨著科技的不斷創(chuàng)新,機(jī)器視覺(jué)技術(shù)得到飛速發(fā)展,移動(dòng)目標(biāo)預(yù)測(cè)跟蹤技術(shù)也成為備受關(guān)注的前沿課題。目前國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在食品包裝、無(wú)損檢測(cè)以及不利于人工操作的高危生產(chǎn)線等場(chǎng)合,而移動(dòng)目標(biāo)預(yù)測(cè)跟蹤技術(shù)與機(jī)器視覺(jué)的結(jié)合多處于各大高校的研究階段,沒(méi)有很好的與實(shí)際應(yīng)用有效結(jié)合,而且預(yù)測(cè)跟蹤技術(shù)是視頻序列處理與識(shí)別的基礎(chǔ),是更高級(jí)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)研究的前提。因此,研究基于圖像序列的移動(dòng)目標(biāo)預(yù)測(cè)跟蹤技術(shù)有著重要意義。本文采用機(jī)器視覺(jué)與預(yù)測(cè)跟蹤方法結(jié)合的方式解決傳送帶上移動(dòng)工件位置預(yù)測(cè)跟蹤的問(wèn)題。首先根據(jù)攝像機(jī)成像的原理,選用張正友棋盤格標(biāo)定方法完成攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)的標(biāo)定;然后對(duì)采集的工件圖像進(jìn)行預(yù)處理,邊緣檢測(cè),邊緣增強(qiáng)等操作,保證匹配與預(yù)測(cè)跟蹤的順利進(jìn)行;根據(jù)工件特征,選用Harris角點(diǎn)匹配和Hough變換圓檢測(cè)的方法完成所有工件的匹配,并根據(jù)角點(diǎn)特征進(jìn)行矩形加框處理,通過(guò)計(jì)算中心矩得出目標(biāo)工件的質(zhì)心坐標(biāo);對(duì)于移動(dòng)工件的預(yù)測(cè)跟蹤問(wèn)題,首先根據(jù)Mean-shift算法原理,利用Cam-shift跟蹤算法完成跟蹤,為了滿足準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性的要求,本文研究了Kalman預(yù)測(cè)與Cam-shift結(jié)合的預(yù)測(cè)跟蹤方法,Kalman預(yù)測(cè)可以較精準(zhǔn)的完成移動(dòng)目標(biāo)的位置估計(jì),與Cam-shift算法結(jié)合可以很好的完成跟蹤。在此基礎(chǔ)上,采用了一種線性預(yù)測(cè)與Cam-shift結(jié)合的目標(biāo)預(yù)測(cè)跟蹤方法,即將線性預(yù)測(cè)方法代替Kalman濾波完成預(yù)測(cè)估計(jì),并將預(yù)測(cè)估計(jì)結(jié)果代入Cam-shift算法中進(jìn)行跟蹤。仿真結(jié)果表明,本文工件的匹配方法能夠成功對(duì)所有工件進(jìn)行匹配,并獲得準(zhǔn)確的質(zhì)心位置,而且本文采用的線性預(yù)測(cè)與Cam-shift結(jié)合的目標(biāo)預(yù)測(cè)跟蹤方法既能保證在遮擋情況下對(duì)工件的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)跟蹤,又能解決復(fù)雜背景下的預(yù)測(cè)跟蹤問(wèn)題,能夠更好的滿足實(shí)時(shí)性的要求。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2470331