隨著國家工業(yè)化腳步的加快,國家鋼材使用量在逐年上升,其中平板鋼材特別顯著,對于平板鋼材的切割質(zhì)量與切割效率也越來要求越高。手持式切割與半自動切割方式在逐步被淘汰�？茖W技術(shù)的發(fā)展,促進工業(yè)生產(chǎn)新技術(shù)的大力興起,特別是機器視覺技術(shù)的發(fā)展與成熟,使帶有視覺功能的工業(yè)切割機器人慢慢應用于實際工程。自動平板坡口切割機器人能夠自動識別出工件在空間中的位置,指導機械臂執(zhí)行末端進行高精度切割工作。本文對自動平板坡口切割機器人視覺系統(tǒng)中的工件輪廓提取、視覺標定、識別匹配等方面進行了針對性研究。其主要研究內(nèi)容如下:（1）工件輪廓提取:基于工件的深度圖與灰度圖,通過提取出深度圖中的二值輪廓圖,與灰度圖進行相乘運算,提取出工件的目標區(qū)域。對工件圖像進行預處理,降低噪聲的同時增強圖像輪廓邊緣信息。在目標區(qū)域的直方圖上找到合適的閾值,進行canny邊緣檢測算子的工件目標邊緣提取。結(jié)合深度圖二值化目標區(qū)域的輪廓邊緣,求解得到工件的最優(yōu)輪廓。（2）視覺標定與拼接分析相機成像原理,進行相機的標定與左右相機的平移參數(shù)標定。以機器人相機標定為基礎(chǔ),進行自動平板坡口切割機器人的手眼關(guān)系的標定。切割機器人經(jīng)過視覺標定,建立起工... 

【文章來源】：哈爾濱商業(yè)大學黑龍江省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題背景與選題意義
    1.2 國內(nèi)外機器視覺研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 切割機器人發(fā)展歷程
    1.4 平板切割機器人圖像處理流程
    1.5 本文主要研究內(nèi)容與章節(jié)安排
2 工件圖像目標區(qū)域提取
    2.1 工件圖像采集
    2.2 工件灰度圖預處理
        2.2.1 圖像平滑濾波
        2.2.2 工件圖像增強處理
    2.3 工件圖像目標區(qū)域提取
        2.3.1 深度圖灰度化與提取目標輪廓
        2.3.2 去除孔洞
        2.3.3 工件目標區(qū)域提取
    2.4 工件目標區(qū)域提取實驗
    2.5 本章小結(jié)
3 工件邊緣輪廓提取
    3.1 輪廓提取流程
    3.2 邊緣提取
        3.2.1 邊緣算子介紹
        3.2.2 邊緣算子檢測實驗
    3.3 曲線平滑
    3.4 最佳輪廓確定
    3.5 工件輪廓提取實驗
    3.6 本章小結(jié)
4 視覺標定
    4.1 攝像機標定原理
        4.1.1 針孔相機模型
        4.1.2 幾何坐標轉(zhuǎn)換
    4.2 基于張正友方法的相機標定
        4.2.1 單應性矩陣與參數(shù)求解
        4.2.2 左右相機之間平移轉(zhuǎn)換
    4.3 機器人手眼關(guān)系標定
        4.3.1 機器人手眼標定原理
        4.3.2 方程求解
    4.4 實驗結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
5 工件輪廓拼接與匹配
    5.1 拼接與匹配流程
    5.2 工件圖像拼接
    5.3 輪廓識別匹配
        5.3.1 輪廓的矩
        5.3.2 Hu矩及其匹配
    5.4 拼接與匹配實驗
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]工業(yè)機器人視覺系統(tǒng)的攝像機標定[J]. 段堅,張少鵬,王現(xiàn)康.  機械工程與自動化. 2013(01)
[2]圖像處理在管道機器人焊縫自動定位中的研究[J]. 關(guān)榆君,楊帆.  工業(yè)控制計算機. 2012(12)
[3]具有SIFT描述的Harris角點多源圖像配準[J]. 芮挺,張升奡,周遊,孫崢,曹鵬.  光電工程. 2012(08)
[4]數(shù)字圖像中平滑去噪技術(shù)探討[J]. 馬向華.  裝備制造技術(shù). 2012(07)
[5]邊緣檢測算法比較分析[J]. 陳躍妤.  農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡信息. 2012(06)
[6]自動化焊割設備發(fā)展現(xiàn)狀[J]. 馬林,李培.  現(xiàn)代焊接. 2012(03)
[7]基于圖像的模擬相機標定方法的研究[J]. 張丹,段錦,顧玲嘉,景文博.  紅外與激光工程. 2007(S1)
[8]一種圖像自動拼接的快速算法[J]. 侯舒維,郭寶龍.  計算機工程. 2005(15)

博士論文
[1]基于非局部信息的信號與圖像處理算法及其應用研究[D]. 孫偉峰.山東大學 2010
[2]服務機器人多通道人機交互感知反饋工作機制及關(guān)鍵技術(shù)[D]. 趙其杰.上海大學 2005

碩士論文
[1]室外環(huán)境下視覺與慣導融合定位算法研究與實現(xiàn)[D]. 向良華.哈爾濱工業(yè)大學 2018
[2]基于視覺的工件定位與抓取[D]. 楊厚易.西南科技大學 2018
[3]基于傅里葉變換輪廓術(shù)的地表沉降監(jiān)測技術(shù)研究[D]. 呂福超.西安科技大學 2017
[4]單色LED光源對大型海藻生理生化特性的影響研究[D]. 李科.浙江大學 2017
[5]坡口切割機器人圖像輪廓提取與匹配技術(shù)研究[D]. 薛山.哈爾濱工程大學 2017
[6]結(jié)合Kinect傳感器和計算機立體視覺的三維腳型數(shù)字化研究[D]. 郭更新.浙江工業(yè)大學 2017
[7]蘋果采摘機器人視覺系統(tǒng)研究[D]. 李強.蘭州理工大學 2017
[8]工業(yè)機器人切割路徑的視覺識別及軌跡規(guī)劃研究[D]. 王寧.中北大學 2017
[9]無標記仿人乒乓球機器人本體視覺系統(tǒng)及其軌跡預測研究[D]. 郟海峰.浙江大學 2016
[10]基于雙目視覺的火箭噴管運動姿態(tài)測量系統(tǒng)研究[D]. 李蒙蒙.哈爾濱工業(yè)大學 2016



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