【摘要】：近些年,隨著人們對(duì)工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)技術(shù)的要求不斷提高,視覺技術(shù)越來越多的應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域,在視覺系統(tǒng)中,雙目視覺系統(tǒng)不僅能獲取更多場(chǎng)景信息,而且能方便快捷地感知3D深度,應(yīng)用優(yōu)勢(shì)明顯。由于工件識(shí)別與定位在現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)過程中起著非常重要的作用,因此為了進(jìn)一步提高工業(yè)自動(dòng)化水平,本文重點(diǎn)研究雙目視覺技術(shù)在工件識(shí)別定位中的應(yīng)用。首先,本文在查閱了大量相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對(duì)攝像機(jī)成像原理進(jìn)行分析,建立非線性模型,并針對(duì)攝像機(jī)參數(shù)精度和畸變的問題,重點(diǎn)研究采用張正友兩步標(biāo)定法,提取角點(diǎn),得到雙目相機(jī)內(nèi)參數(shù)和外參數(shù),同時(shí)求出相對(duì)空間位置關(guān)系,為后續(xù)三維坐標(biāo)定位做準(zhǔn)備。其次,針對(duì)工件圖像預(yù)處理相關(guān)方法進(jìn)行研究,結(jié)合場(chǎng)景圖像特點(diǎn)選取合適的濾波和增強(qiáng)算法。特征檢測(cè)過程中,提出改進(jìn)的增強(qiáng)旋轉(zhuǎn)不變性的DAISY描述算子,結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)的SURF算法,形成新的改進(jìn)的SURF-DAISY算法進(jìn)行特征匹配。在此基礎(chǔ)上,采用KD-樹優(yōu)先搜索策略實(shí)現(xiàn)快速匹配,并利用RANSAC算法進(jìn)行提純,從而對(duì)工件目標(biāo)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法在工件大小發(fā)生縮放、位置發(fā)生旋轉(zhuǎn)、存在光照差異和噪聲等情況下,也能夠獲得更多匹配點(diǎn)對(duì),具有良好的匹配效果。相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)的SURF算法,提出的改進(jìn)算法,準(zhǔn)確率提高,耗費(fèi)的時(shí)間減少,具有快速魯棒的性能。再次,在對(duì)相機(jī)完成標(biāo)定的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了工件位置與姿態(tài)的測(cè)量方法。對(duì)識(shí)別出的工件目標(biāo),利用單應(yīng)性矩陣解算出在圖像中的區(qū)域位置。在分割工件目標(biāo)時(shí),Otsu閾值分割算法雖然具有良好的分割效果,但時(shí)效性差,針對(duì)這一問題,本文提出改進(jìn)的基于粒子群優(yōu)化算法的Otsu進(jìn)行分割處理。接著提取出目標(biāo)輪廓和形心,能夠在保證分割精度的同時(shí),減少運(yùn)行時(shí)間,增強(qiáng)時(shí)效性。針對(duì)雙目視覺系統(tǒng)不是嚴(yán)格行對(duì)應(yīng)的問題,采用Bouguet算法進(jìn)行極線校正。使用NCC優(yōu)化算法對(duì)左右視圖中形心實(shí)現(xiàn)快速立體匹配,獲得視差,結(jié)合三維重建原理獲取工件目標(biāo)在三維空間中的位置和姿態(tài)。最后,根據(jù)三維重建原理,設(shè)計(jì)并搭建了雙目立體視覺系統(tǒng)驗(yàn)證平臺(tái)。通過標(biāo)定實(shí)驗(yàn)以及對(duì)標(biāo)定結(jié)果分析,驗(yàn)證了標(biāo)定方法的準(zhǔn)確性。接著利用改進(jìn)算法對(duì)不同工件目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別實(shí)驗(yàn),依據(jù)三維重建原理解算出工件三維坐標(biāo)和姿態(tài)信息,編寫程序得到MFC上位機(jī)可視化界面。最后,將得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)做比較,驗(yàn)證了改進(jìn)的識(shí)別算法、優(yōu)化的立體匹配算法和定位算法不僅適用性強(qiáng),而且實(shí)時(shí)性提高。
【圖文】：

哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文生產(chǎn)制造智能化�，F(xiàn)狀究現(xiàn)狀的“流浪者號(hào)”，1997 年，在智利的阿特卡馬沙視覺系統(tǒng)所能達(dá)到的高精度�！八鹘芗{”火星車，發(fā)游機(jī)器人進(jìn)行改造而成的，，總共在火星進(jìn)行為期相機(jī)。發(fā)射于 2003 年 7 月的“機(jī)遇號(hào)”[7]，如圖 1星探測(cè)過程中，能對(duì)場(chǎng)景圖像完成高清顯示并且

圖 1.1 “機(jī)遇號(hào)”火星探測(cè)器麻省理工大學(xué)的 D.Marr 教授，在上世紀(jì)后期，率先提出最早的涉及完整的理論框架[8]-[10]。同為麻省理工學(xué)院的學(xué)者，提出將雙目圖像和傳感器融合方法，用于智能交通中的深度信息探測(cè)。首先，利用雷達(dá)的深度范圍，然后，結(jié)合 CCD 光學(xué)設(shè)備，測(cè)量相對(duì)位置參數(shù)[11]，在出一種分割算法，在視頻圖像中分割出目標(biāo)的位置。如圖 1.2 所示：
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41

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