在工業(yè)生產線上提高制造中的智能化水平可以通過機器視覺相關技術來完成機械手抓取工件的引導系統(tǒng)。穩(wěn)定性、實時性以及魯棒性等性能是衡量視覺引導系統(tǒng)的重要指標。手眼標定和目標識別定位是視覺引導系統(tǒng)的關鍵點。機械手標定時,在工業(yè)現(xiàn)場很多時候是沒有標定物的,采用三坐標儀價格昂貴,此外部分工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境較惡劣,干擾較大,不利于目標識別定位,而且本文的研究對象是異形玻璃,中心不易獲取,存在圖像部分缺失非線性形變。本文針對工業(yè)需求提出了一種自標定方法以及一種識別定位算法,主要內容如下:(1)結合自標方法和主動視覺標定方法提出一種非固定視點(eye-in-hand)混合手眼標定系統(tǒng)自標定方法,該方法可以通過4個線性獨立的平移運動,1個實際旋轉運動與1個虛擬旋轉運動并基于擴展焦點而不使用標定參照物的思想,便可以依次線性求解相機內部參數(shù)矩陣,手眼關系和特征點目標深度的相關數(shù)據(jù)。實驗結果表明:該方法可行有效,簡單選擇特征點,在機器人本體位置不變的前提下,相關位置信息數(shù)據(jù)測量誤差均可控制在0.40 mm以內,它可以滿足工業(yè)領域的精度要求,對手眼系統(tǒng)在工業(yè)生產中的應用具有參考意義。(2)提出一種基于最小外接矩形和圖像...

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究的背景、目的與意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 引言
        1.2.2 手眼標定系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 基于目標物體形狀輪廓和區(qū)域的識別方法研究現(xiàn)狀
    1.3 課題來源及研究內容
        1.3.1 課題來源
        1.3.2 研究內容
    1.4 論文結構
第二章 視覺引導系統(tǒng)設計
    2.1 異形玻璃絲印整體流程和視覺引導系統(tǒng)需求介紹
        2.1.1 整體結構與工作過程
        2.1.2 技術需求
    2.2 成像系統(tǒng)設計
        2.2.1 工業(yè)相機與鏡頭
        2.2.2 打光方案
    2.3 系統(tǒng)軟件的設計
    2.4 本章小結
第三章 非固定視點混合手眼自標定方法研究
    3.1 引言
    3.2 標定原理
        3.2.1 攝像機內參矩陣
        3.2.2 坐標關系轉換
        3.2.3 擴展焦點
    3.3 手眼關系標定
        3.3.1 旋轉矩陣標定
        3.3.2 工業(yè)相機內參矩陣的標定
        3.3.3 特征點目標深度的標定
        3.3.4 平移向量的標定
    3.4 實驗與抓取精度分析
    3.5 本章小結
第四章 基于最小外接矩形輪廓和圖像金字塔識別定位算法研究
    4.1 引言
    4.2 本文識別算法的提出
    4.3 基于輪廓分段的目標識別算法總體流程
    4.4 邊緣追蹤和特征提取
    4.5 最小外接矩形輪廓提取
    4.6 形狀匹配
        4.6.1 粗匹配
        4.6.2 精匹配
    4.7 異形玻璃位置信息獲取
    4.8 本章小結
第五章 實驗與分析
    5.1 引言
    5.2 異形玻璃識別實驗方案
    5.3 本章小結
總結與展望
    總結
    展望
參考文獻
致謝
攻讀學位的學術成果



本文編號：3746635