隨著智能制造的發(fā)展,機器視覺技術越來越成為研究的熱點,特別是雙目立體視覺技術�，F階段我國自動化生產制造、搬運等過程多采用人工控制或者機器人示教模式完成,靈活性較差且造成人力資源的浪費。因此將視覺技術與機器人相結合自動完成制造過程中的抓取工作,可以有效的提高工業(yè)生產的自動化程度,擴展機器人的應用領域。本課題主要對基于雙目視覺的識別與抓取關鍵技術開展了系統化的理論研究,主要的研究內容如下:分析了攝像機的成像原理;研究了攝像機標定方法,對比Matlab環(huán)境下和Halcon環(huán)境下的兩種不同標定方法,選取標定精度更高的Halcon標定法進行雙目視覺標定研究;建立手眼標定模型并分析,提出一種基于Halcon的固定視點手眼標定方法,在充分考慮攝像機畸變的前提下準確獲得攝像機坐標、機器人基坐標以及末端抓手坐標之間的相互關系,并驗證了本文提出的標定方法的可行性。研究了圖像灰度處理和平滑處理方法,分析不同的平滑濾波方法;研究不同特征的檢測方法,包括角點特征、邊緣特征和紋理特征,主要分析了Moravec算子、Harris算子以及SUSAN算子對特征點的檢測,并提出了一種改進的Harris角點檢測算子,通過自... 

【文章來源】：山東理工大學山東省

【文章頁數】：70 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

Marr視覺信息處理三個階段Fig.1.1ThreestagesofMarrvisualinformationprocessing

山東理工大學碩士學位論文第一章緒論2論體系，為后來視覺技術的長遠發(fā)展打好了基礎[5]。Marr視覺對信息的處理主要包括以下幾個階段，如下圖1.1所示。圖1.1Marr視覺信息處理三個階段Fig.1.1ThreestagesofMarrvisualinformationprocessing1.2.1雙目視覺的研究現狀國外對于機器視覺的研究相對起步較早，經過四十多年的研究在視覺技術上已經取得了豐富的研究成果，已有很多成熟的實際應用。2008年，ABB參加工博會的主推產品就是——TrueView（視覺引導），此后，TrueView成為ABB視覺引導機器人系統的品牌，通過視覺引導自動識別不同的工件和位置，并在三維空間中針對把不同的工作環(huán)境完成不同的工作。日本Faunc公司研發(fā)的iRVision是基于R-J3iC控制器的中速分揀機器人，如圖1.2所示，該機器人通過攝像機對工件進行識別定位，通過視覺系統引導和控制機器人完成大型目標的分揀工作[6]。美國的波士頓動力公司推出敏捷四足機器人SpotMini，如圖1.3所示，該機器人運用視覺進行自主導航，識別周圍環(huán)境以及障礙物并合理規(guī)劃路徑進行避障，甚至可以攀爬樓梯，可以良好的適應于不同的環(huán)境。圖1.2發(fā)那科六軸分揀機器人圖1.3SpotMini四足機器人Fig.1.2FANUCsix-axissortingrobotFig.1.3SpotMiniQuadrupedRobot

山東理工大學碩士學位論文第一章緒論2論體系，為后來視覺技術的長遠發(fā)展打好了基礎[5]。Marr視覺對信息的處理主要包括以下幾個階段，如下圖1.1所示。圖1.1Marr視覺信息處理三個階段Fig.1.1ThreestagesofMarrvisualinformationprocessing1.2.1雙目視覺的研究現狀國外對于機器視覺的研究相對起步較早，經過四十多年的研究在視覺技術上已經取得了豐富的研究成果，已有很多成熟的實際應用。2008年，ABB參加工博會的主推產品就是——TrueView（視覺引導），此后，TrueView成為ABB視覺引導機器人系統的品牌，通過視覺引導自動識別不同的工件和位置，并在三維空間中針對把不同的工作環(huán)境完成不同的工作。日本Faunc公司研發(fā)的iRVision是基于R-J3iC控制器的中速分揀機器人，如圖1.2所示，該機器人通過攝像機對工件進行識別定位，通過視覺系統引導和控制機器人完成大型目標的分揀工作[6]。美國的波士頓動力公司推出敏捷四足機器人SpotMini，如圖1.3所示，該機器人運用視覺進行自主導航，識別周圍環(huán)境以及障礙物并合理規(guī)劃路徑進行避障，甚至可以攀爬樓梯，可以良好的適應于不同的環(huán)境。圖1.2發(fā)那科六軸分揀機器人圖1.3SpotMini四足機器人Fig.1.2FANUCsix-axissortingrobotFig.1.3SpotMiniQuadrupedRobot

【參考文獻】：
期刊論文
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[2]攝像機標定系統方法研究[J]. 汪永超,耿麗清.  天津職業(yè)技術師范大學學報. 2019(02)
[3]改進SIFT算法和NSCT相結合的遙感圖像匹配算法[J]. 宋佳乾,汪西原.  測繪通報. 2018(09)
[4]立體匹配算法研究綜述[J]. 曾文獻,郭兆坤.  河北省科學院學報. 2018(02)
[5]基于Halcon的工業(yè)機器人手眼標定方法研究[J]. 田春林,陳李博,馬國慶,侯茂盛,劉濤.  制造業(yè)自動化. 2018(03)
[6]基于HALCON的機器人運動空間中心點攝像機標定方法[J]. 朱行飛,陸華才,雍家偉.  安徽工程大學學報. 2018(01)
[7]綜合多畸變因素的攝像機標定[J]. 傅思勇,吳祿慎,陳華偉,胡贇.  儀器儀表學報. 2018(02)
[8]基于開放平臺的機器人視覺抓取控制系統設計[J]. 張艷芳,李倩,劉曉剛,閆九祥,程啟良.  機床與液壓. 2017(21)
[9]深度空間小視角攝像機標定[J]. 趙敏,鄭興純,黃秋紅,朱凌建.  激光與光電子學進展. 2017(09)
[10]一種改進Harris-SIFT算子的圖像匹配算法[J]. 李蘭,謝勤嵐.  艦船電子工程. 2017(04)

博士論文
[1]基于圖像紋理特征提取算法的研究及應用[D]. 王凱.西南交通大學 2013
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碩士論文
[1]雙目視覺機器人的目標識別與抓取技術研究[D]. 毛孟娜.沈陽工業(yè)大學 2019
[2]基于結構保持的視頻穩(wěn)像方法研究[D]. 干文杰.中國科學技術大學 2018
[3]基于雙目視覺的機械手定位抓取技術的研究[D]. 徐凱.浙江大學 2018
[4]基于雙目視覺移動機器人目標的檢測與定位[D]. 盧洪軍.沈陽工業(yè)大學 2017
[5]基于多生物特征融合識別技術的研究[D]. 黃瑤瑤.東南大學 2017
[6]基于雙目立體視覺的工件識別定位與機器人抓取系統的研發(fā)[D]. 梁俊杰.廣東工業(yè)大學 2017
[7]基于邊緣快速立體匹配的航空發(fā)動機葉片缺損部位三維重構研究[D]. 董瑤.河北工業(yè)大學 2017
[8]基于雙目立體視覺的目標識別與抓取定位[D]. 王德海.吉林大學 2016
[9]基于雙目視覺的前方車輛測距法研究[D]. 李文杰.天津工業(yè)大學 2016
[10]光度、色度多參數測量校準裝置關鍵技術的研究[D]. 方靜.西安理工大學 2015



本文編號：3623193