機器人作為智能化技術的重要載體,備受相關領域研究人員的關注,其中機器人視覺實現(xiàn)對人眼的模擬,進而對環(huán)境感知并進行判斷,具有廣闊的應用前景。本文面向機器人應用,對目標物體雙目定位技術進行研究,主要進行以下幾方面工作:首先,對相機參數(shù)進行標定。提出一種基于Blob分析的圓形標志點提取算法,采用平面圓形陣列標定板,與張正友標定法結合完成相機標定,具有較高的精度。其次,對復雜環(huán)境中特定目標進行識別。通過濾波與增強對比度,改善圖像質(zhì)量;提出一種Mean-Shift與微分算子相結合的邊緣切割算法,具有較好的環(huán)境適應力;對SIFT特征描述子目標識別進行研究,通過RANSAC算法優(yōu)化誤匹配問題,與M-LDB描述符結合,提高實時性。然后,完成三維重建與目標姿態(tài)估計。引入對極幾何,實現(xiàn)雙目標定與立體校對;基于單應性變換與極線約束,實現(xiàn)快速、精準的目標三維位置估計;擬合目標三維平面,確定姿態(tài),實現(xiàn)目標空間定位。設計了多組對比實驗,測試定位算法的精度與實時性,并對誤差進行分析。最后,對機器人系統(tǒng)手眼標定進行研究。為解決傳統(tǒng)線性方法對噪聲敏感的問題,提出基于布谷鳥搜索的優(yōu)化標定算法,以減小誤差。與經(jīng)典Tsai兩... 

【文章來源】：燕山大學河北省

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 計算機視覺發(fā)展概述
    1.3 國內(nèi)外現(xiàn)狀分析
        1.3.1 圖像目標識別研究現(xiàn)狀
        1.3.2 視覺定位與機器人應用研究現(xiàn)狀
    1.4 論文內(nèi)容結構
第2章 相機模型與標定
    2.1 引言
    2.2 相機模型
        2.2.1 坐標系定義
        2.2.2 針孔成像模型
        2.2.3 非線性畸變模型
    2.3 張正友相機標定法
    2.4 圓形標志點定位算法
    2.5 相機標定實驗與誤差分析
    2.6 本章小結
第3章 基于特征描述子匹配的目標識別
    3.1 引言
    3.2 圖像預處理
        3.2.1 平滑濾波
        3.2.2 圖像增強
    3.3 圖像分割
        3.3.1 邊緣檢測分割
        3.3.2 Mean-Shift算法優(yōu)化的邊緣檢測
    3.4 SIFT描述子匹配目標識別
        3.4.1 SIFT匹配原理
        3.4.2 目標區(qū)域確定
    3.5 改進的SIFT目標識別算法
    3.6 對比實驗與結果分析
    3.7 本章小結
第4章 雙目視覺三維信息重建與位姿估計
    4.1 引言
    4.2 特征點三維重建
    4.3 視圖極線約束
    4.4 Bouguet立體校正
    4.5 目標物體位姿估計
        4.5.1 基于輪廓的質(zhì)心定位法
        4.5.2 基于單應性的目標質(zhì)心定位法
        4.5.3 最小二乘法擬合目標平面
    4.6 目標空間定位實驗
    4.7 本章小結
第5章 機器人手眼標定
    5.1 引言
    5.2 手眼系統(tǒng)模型
    5.3 手眼標定算法
        5.3.1 Tsai-Lenz標定法
        5.3.2 基于布谷鳥算法的非線性優(yōu)化
    5.4 優(yōu)化標定仿真研究
    5.5 本章小結
結論
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[10]基于雙目立體視覺的特征點提取與定位方法研究[D]. 吳哲岑.吉林大學 2015



本文編號：3161462