隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,我國對(duì)工業(yè)自動(dòng)化以及信息化的程度提出了新的要求。為了滿足新的要求,機(jī)器視覺技術(shù)由于其精確度高、非接觸性、高適應(yīng)性、高敏感性等特點(diǎn),在工業(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛的應(yīng)用。利用雙目立體視覺進(jìn)行工業(yè)生產(chǎn)中工件的識(shí)別與定位是機(jī)器視覺技術(shù)的一個(gè)重要發(fā)展方向,相對(duì)于單目視覺,雙目視覺技術(shù)容易獲取工件空間信息,具有效率高、定位準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)。本文利用機(jī)器視覺技術(shù)構(gòu)建雙目視覺定位系統(tǒng)來處理工件的識(shí)別與定位問題,主要的工作內(nèi)容如下:(1)研究了針孔攝像機(jī)模型下各坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。分析了傳統(tǒng)標(biāo)定法、攝像機(jī)自標(biāo)定方法、主動(dòng)視覺攝像機(jī)標(biāo)定方法三種攝像機(jī)標(biāo)定方法的原理以及優(yōu)缺點(diǎn),選擇了傳統(tǒng)標(biāo)定法中的張氏標(biāo)定法,并通過實(shí)驗(yàn)求得了攝像機(jī)的主要參數(shù)。(2)研究了圖像的邊緣檢測(cè)方法,提出了改進(jìn)Canny算子,把傳統(tǒng)Canny算子中的高斯濾波器替換為雙邊濾波器、增加了梯度方向上的計(jì)算;與Prewitt算法、Sobel算法等幾種算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)后的Canny算子對(duì)于圖像的邊緣檢測(cè)效果更好。(3)研究了工件表明缺陷檢測(cè)方法,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)了分割網(wǎng)絡(luò)模型,并與U-Net、DeepLabv3工件表面檢測(cè)...

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 選題的背景及意義
    1.2 國內(nèi)外機(jī)器視覺研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
    1.4 本章小結(jié)
第2章 雙目視覺系統(tǒng)的構(gòu)建和標(biāo)定
    2.1 引言
    2.2 構(gòu)建雙目視覺定位系統(tǒng)
    2.3 雙目視覺定位系統(tǒng)中的坐標(biāo)變換
    2.4 攝像機(jī)標(biāo)定方法研究
    2.5 張氏標(biāo)定法
        2.5.1 單應(yīng)性矩陣H
        2.5.2 內(nèi)參數(shù)矩陣
        2.5.3 外參數(shù)矩陣
        2.5.4 畸變系數(shù)
    2.6 基于張氏標(biāo)定法下的參數(shù)求解
    2.7 本章小結(jié)
第3章 工件圖像預(yù)處理及算法研究
    3.1 引言
    3.2 圖像預(yù)處理
        3.2.1 圖像濾波
        3.2.2 圖像增強(qiáng)
        3.2.3 圖像二值化
        3.2.4 邊緣檢測(cè)
    3.3 工件表面缺陷檢測(cè)
        3.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.3.2 網(wǎng)絡(luò)模型
        3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 工件識(shí)別與定位算法的研究
    4.1 引言
    4.2 工件圖像特征提取
        4.2.1 Harris角點(diǎn)檢驗(yàn)算子
        4.2.2 SIFT特征提取算法
    4.3 工件圖像特征匹配
        4.3.1 改進(jìn)Harris算子
        4.3.2 Forstner算子
        4.3.3 K-D樹算法
        4.3.4 RANSAC算法
        4.3.5 圖像匹配流程
    4.4 工件定位
        4.4.1 工件抓取點(diǎn)的確定
        4.4.2 工件的三維重建
        4.4.3 工件方向的確定
    4.5 本章小結(jié)
第5章 雙目視覺定位系統(tǒng)的搭建與實(shí)驗(yàn)
    5.1 引言
    5.2 系統(tǒng)中的硬件環(huán)境
        5.2.1 雙目視覺定位系統(tǒng)中的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
        5.2.2 GRB-400 型工業(yè)機(jī)器人
    5.3 系統(tǒng)人機(jī)界面設(shè)計(jì)
        5.3.1 系統(tǒng)操作界面
        5.3.2 系統(tǒng)功能介紹
        5.3.3 系統(tǒng)工作流程
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡歷及攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果



本文編號(hào)：3910042