隨著科技文明的進(jìn)步,機(jī)器人已被廣泛的應(yīng)用到各領(lǐng)域的工業(yè)流水線制造生產(chǎn)中。將機(jī)器視覺技術(shù)與機(jī)器人結(jié)合,這對于機(jī)器人完成抓取位置未固定及姿態(tài)不確定的物體的任務(wù)具有重要的意義,使得機(jī)器人將更加靈活。單目視覺具有成本低、功耗小及易操作等優(yōu)點(diǎn),被廣泛用于制造業(yè)、作物的摘取及導(dǎo)航領(lǐng)域等方面。因此,本文以形狀不規(guī)則的訂書機(jī)為研究對象,采用單目視覺實(shí)現(xiàn)目標(biāo)姿態(tài)識別和二維質(zhì)心定位及確定旋轉(zhuǎn)角度,針對“基于機(jī)器視覺的目標(biāo)識別與定位”所涉及的相關(guān)算法進(jìn)行研究,主要研究內(nèi)容如下:（1）圖像預(yù)處理對目標(biāo)識別與定位結(jié)果具有重要的影響,本文針對傳統(tǒng)圖像預(yù)處理方法耗時(shí)及效果不佳的問題,首先,分析目前比較成熟的遺傳算法圖像分割。然后,利用改進(jìn)的中值濾波算法進(jìn)行圖像濾波,融合了最佳直方圖熵法（KSW熵法）與改進(jìn)遺傳算法（Genetic Algorithm,GA）,進(jìn)行圖像分割,根據(jù)改進(jìn)的Canny算法作為邊緣提取的方法。最后,通過MATLAB進(jìn)行實(shí)驗(yàn)處理,驗(yàn)證了該方法較傳統(tǒng)的分割算法具有較強(qiáng)的實(shí)時(shí)性且分割效果符合實(shí)驗(yàn)要求。（2）為獲取攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù),深入探究了當(dāng)前的攝像機(jī)標(biāo)定算法,并將張正友標(biāo)定方法用于攝像機(jī)標(biāo)定,建... 

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

變換圖像

改進(jìn)中值濾波圖

改進(jìn)PSO閾值分割

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于雙目視覺的樓梯圖像三維構(gòu)建技術(shù)研究[D]. 楊飛.西安科技大學(xué) 2018
[2]基于機(jī)器視覺的物料分揀工業(yè)機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 陳懇.深圳大學(xué) 2017
[3]基于SVM煤層氣井井底流壓預(yù)測方法研究[D]. 高翔.西安科技大學(xué) 2017
[4]基于機(jī)器視覺的管料自動識別與定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 饒鵬.湖南大學(xué) 2017
[5]基于機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識別與抓取定位研究[D]. 李傳朋.中北大學(xué) 2017
[6]基于單目視覺的工件定位與機(jī)器人抓取技術(shù)研究[D]. 曾鵬.大連理工大學(xué) 2017
[7]基于視覺機(jī)器人的目標(biāo)定位技術(shù)研究[D]. 劉念.華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[8]重疊及遮擋影響下的蘋果目標(biāo)識別與定位方法研究[D]. 王丹丹.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2016
[9]基于機(jī)械手的雙目視覺定位抓取研究[D]. 袁仁輝.燕山大學(xué) 2016
[10]基于Leap Motion的手勢識別研究與應(yīng)用[D]. 徐慶.北京郵電大學(xué) 2016



本文編號：3725617