工業(yè)機(jī)器人是智能制造行業(yè)的關(guān)鍵組成部分,隨著自動(dòng)化水平的提高,對(duì)機(jī)器人技術(shù)的研究也越來(lái)越受到重視,而機(jī)器視覺(jué)技術(shù)毫無(wú)疑問(wèn)是當(dāng)前最熱門(mén)的研究領(lǐng)域之一。通過(guò)視覺(jué)技術(shù)引導(dǎo)工業(yè)機(jī)器人對(duì)于提高生產(chǎn)過(guò)程的智能化水平、減少人工干預(yù)以及推動(dòng)智能制造快速發(fā)展具有重要意義。在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下對(duì)物件進(jìn)行識(shí)別與定位是最為常見(jiàn)的視覺(jué)任務(wù)之一,本文針對(duì)具體生產(chǎn)過(guò)程中需要對(duì)物件進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與目標(biāo)定位的任務(wù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的物件識(shí)別與定位系統(tǒng)。針對(duì)相機(jī)標(biāo)定過(guò)程中存在諸多需要用復(fù)雜數(shù)學(xué)模型表達(dá)的非線性畸變以及視覺(jué)系統(tǒng)中需要將二維像素坐標(biāo)映射到三維坐標(biāo)的任務(wù),提出了一個(gè)端到端的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)擬合復(fù)雜的非線性關(guān)系,無(wú)需借助單應(yīng)性矩陣即可實(shí)現(xiàn)坐標(biāo)的直接映射,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,誤差可以控制在0.5mm之內(nèi),完全可以滿足實(shí)際的應(yīng)用需要。針對(duì)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RCF邊緣檢測(cè)模型生成的邊緣過(guò)于粗糙的問(wèn)題,提出了一種模型優(yōu)化的方法,將每個(gè)階段用于提升特征圖分辨率的反卷積操作替換成可以生成更精細(xì)邊緣、時(shí)間復(fù)雜度更低的亞像素卷積。根據(jù)對(duì)邊緣圖的直觀感受和在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的模型評(píng)估結(jié)果,可以證明這種優(yōu)化策略可以生成更準(zhǔn)確、更清晰的邊緣預(yù)測(cè)... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)計(jì)算技術(shù)研究所)遼寧省

【文章頁(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

針孔成像模型

基于深度學(xué)習(xí)的物件識(shí)別定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)10圖2.1針孔成像模型Figure2.1Pinholeimagingmodel圖2.2坐標(biāo)轉(zhuǎn)化流程Figure2.2Coordinateconversionprocess2.2.1.1像素坐標(biāo)系和圖像坐標(biāo)系像素坐標(biāo)系和圖像坐標(biāo)系都是在相機(jī)的成像平面上，像素坐標(biāo)系的u軸和v軸分別與圖像坐標(biāo)系的x軸和y軸平行，如圖2.3所示。兩者的區(qū)別在于各自的原點(diǎn)和度量單位不一樣：像素坐標(biāo)系的原點(diǎn)位于圖像左上角，單位是像素，坐標(biāo)值用(u,v)表示；圖像坐標(biāo)系原點(diǎn)位于鏡頭光心和成像平面的交點(diǎn)，單位是mm，

第2章相機(jī)標(biāo)定算法研究11坐標(biāo)用(x,y)表示。兩者的轉(zhuǎn)換關(guān)系可以表示為公式（2.1），其中（0，0）為像素坐標(biāo)系原點(diǎn)在圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)表示。圖2.3圖像坐標(biāo)系和像素坐標(biāo)系Figure2.3Imagecoordinatesystemandpixelcoordinatesystem{=+0=+0...（2.1）2.2.1.2相機(jī)坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系世界坐標(biāo)系是描述客觀實(shí)體的三維坐標(biāo)，相機(jī)坐標(biāo)系也是三維坐標(biāo)，因此，從世界坐標(biāo)到相機(jī)坐標(biāo)的轉(zhuǎn)化是剛體變換，僅僅涉及到坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)和平移。在三維空間中點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)矩陣通過(guò)點(diǎn)分別繞x軸、y軸、z軸旋轉(zhuǎn)矩陣的乘積R來(lái)表達(dá)，如公式（2.2）所示。平移矩陣則可以通過(guò)計(jì)算世界坐標(biāo)系的原點(diǎn)和相機(jī)坐標(biāo)系原點(diǎn)對(duì)應(yīng)坐標(biāo)值的差值來(lái)得到，用31表示。待測(cè)物體在世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)用[,,]表示，物體在相機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)用[,,]表示。于是，空間點(diǎn)P在相機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)表示如公式（2.3）所示：=[10000][00100][00001]...（2.2）[]=33[]+31...（2.3）為了方便表示，將公式（2.3）轉(zhuǎn)化為齊次坐標(biāo)的形式


本文編號(hào)：3100682