發(fā)布時(shí)間：2020-05-09 01:48

【摘要】：隨著制造強(qiáng)國戰(zhàn)略“中國制造2025”的實(shí)施,基于視覺的機(jī)器人相關(guān)技術(shù)被廣泛應(yīng)用在工件搬運(yùn)、裝配等領(lǐng)域。但在實(shí)際生產(chǎn)中對(duì)目標(biāo)工件檢測與位姿估計(jì)的智能化程度還不高,尤其在非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中,背景混亂、互相遮擋等場景仍然對(duì)現(xiàn)有算法構(gòu)成挑戰(zhàn)。采用高性能視覺傳感器組成的三維檢測系統(tǒng)可以獲得目標(biāo)工件的幾何信息,但昂貴的價(jià)格制約其在實(shí)際生產(chǎn)活動(dòng)中的普及應(yīng)用。本文提出采用廉價(jià)的Kinect V2傳感器獲取彩色圖像和深度圖像作為信息源,在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下對(duì)散亂工件進(jìn)行檢測與位姿估計(jì)進(jìn)行研究。論文開展研究內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下:1)研究基于Kinect V2傳感器精確獲取目標(biāo)工件的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。利用平面物標(biāo)定技術(shù)建立深度圖像和三維點(diǎn)云的變換關(guān)系。針對(duì)Kinect V2在獲取深度圖像中存在離散的噪聲、空洞等缺陷進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。利用引導(dǎo)濾波在去除噪聲的同時(shí)保護(hù)原始圖像的邊緣特征,分析調(diào)整參數(shù)和窗口半徑對(duì)圖像質(zhì)量及邊界輪廓影響,提出最佳選擇參數(shù);基于RGB圖像利用聯(lián)合雙邊濾波對(duì)深度圖像的空洞進(jìn)行處理,分析參數(shù)影響,并通過實(shí)驗(yàn)測試空洞填補(bǔ)的數(shù)量和質(zhì)量。2)研究基于多特征三維物體模板的匹配算法。針對(duì)現(xiàn)有Line MOD多特征模板匹配算法對(duì)檢測目標(biāo)前景有遮擋、無法識(shí)別以及檢測目標(biāo)幾何結(jié)構(gòu)對(duì)稱而出現(xiàn)重復(fù)檢測結(jié)果的缺點(diǎn),采用非極大值抑制和滯后閾值的方法去細(xì)化邊緣輪廓,得到目標(biāo)物體和當(dāng)前場景的最優(yōu)輪廓。改進(jìn)后的模板特征數(shù)量大于Line MOD模板匹配計(jì)算的特征,計(jì)算耗時(shí)會(huì)增加,為此采用圖像金字塔搜索法進(jìn)行快速模板匹配。然后,針對(duì)改進(jìn)后的方法重新定義模板匹配的相似性函數(shù),檢測計(jì)算模板圖像與場景圖像鄰域窗口的相識(shí)度。3)改進(jìn)迭代最近點(diǎn)(ICP)精確配準(zhǔn)算法。從實(shí)際應(yīng)用出發(fā),在經(jīng)典的ICP算法精配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,從如何提高配準(zhǔn)速度的方面進(jìn)行改進(jìn)。采用了體素柵格下采樣方法對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行下采樣;然后利用KD-Tree對(duì)下采樣的點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立拓?fù)潢P(guān)系,實(shí)現(xiàn)基于鄰域關(guān)系的對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)快速查找;最后,對(duì)匹配后的模板點(diǎn)云數(shù)據(jù)和目標(biāo)工件點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)使用歐式距離閾值剔除錯(cuò)誤點(diǎn)對(duì),降低點(diǎn)云的配準(zhǔn)誤差。
【圖文】：

基于視覺方式的機(jī)器人抓取

康耐視3D視覺系統(tǒng)DS1000系列Fig.1-2VisionPro3D-LocateDS1000seriesbyCognex高性能視覺傳感器組成的三維檢測系統(tǒng)可以獲得目標(biāo)工件的幾何信息，但是昂
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;TP242

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

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本文編號(hào)：2655394