發(fā)布時間：2021-12-27 18:42

　　機器視覺技術的發(fā)展推動工業(yè)機器人向自動化、智能化的方向邁進,也加快了自動駕駛、人工智能等行業(yè)的進步,同時,為各行業(yè)的發(fā)展提供了新的思路。融合視覺技術的機器人系統(tǒng)能夠感知周圍環(huán)境,在復雜環(huán)境中自主決策,完成識別特定目標并定位其空間位置的任務,這是實現(xiàn)智能抓取的關鍵步驟。本文以雙目立體視覺平臺為研究對象,重點從視覺平臺搭建、視覺系統(tǒng)標定技術、自主識別和定位等方面展開論述,主要研究內容如下:首先,對視覺平臺進行設計。確立總體研究思路,依據(jù)思路框圖對各模塊分別研究;對視覺系統(tǒng)主要元件進行選型,確定了平行式的相機分布方式,利用理論分辨率曲線選取合適的基線距離,并完成視覺平臺的搭建。其次,對相機標定環(huán)節(jié)進行研究。利用濾波及圖像增強算法改善標定板圖像質量;研究了單、雙目相機的成像模型,并針對相機畸變建立非線性模型,重點對張氏標定法進行研究,基于MATLAB完成標定實驗獲得相機內外參數(shù)。再次,重點分析了特征提取及目標識別技術。利用靈活的Gamma變換對圖像增強;研究了基于矢量的SURF算法和基于二進制技術的ORB算法,設計了特征點提取實驗,并對兩種算法的性能評估;基于模板匹配技術實現(xiàn)目標識別,離線建立... 

【文章來源】：燕山大學河北省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

垃圾分類機器人

第1章緒論-3-實現(xiàn)對采摘機器人四個采摘臂的協(xié)調控制，但該系統(tǒng)平均采摘周期為5.5s/果，采摘效率較慢且大約25%的獼猴桃會在采摘過程中損毀，所以還不能滿足應用需求，需要進一步改進系統(tǒng)。獼猴桃采摘機器人如圖1-4所示。圖1-3垃圾分類機器人圖1-4獼猴桃采摘機器人加州大學的研究團隊將機器視覺和強化學習技術融合到PR2機器人系統(tǒng)中，在沒有預先控制的情況下，PR2能夠自主執(zhí)行拾取物品、擰瓶蓋等動作，很好的將人工智能應用到機器人系統(tǒng)，使其具備一定的學習能力。PR2機器人如圖1-5所示。2019年，波士頓動力公司發(fā)布了搭載雷達和立體相機的Atlas機器人視頻，視頻中Atlas可以完成一套高難度體操動作，甚至可以自主導航過獨木橋。波士頓動力公司旗下的多款機器人均應用了視覺技術，如搭載3D視覺系統(tǒng)的Spot機器人、使用深度相機的HANDLE搬運機器人、具備深度學習能力的PICK機器人等，Atlas機器人如圖1-6所示。圖1-5PR2機器人圖1-6波士頓動力公司的Atlas機器人在國內，一些高校和企業(yè)同樣對機器視覺進行深入研究并取得許多優(yōu)異的成果。2015年，吉林大學將機器視覺應用于汽車制動系統(tǒng)的檢測[7]，如圖1-7所示，基于優(yōu)化的分割算法，對車身分割得到一些車身特征，通過追蹤車身特征檢測汽車運動軌跡及運動速度，并獲得了0.2%的跟蹤精度。

PR2機器人在國內，一些高校和企業(yè)同樣對機器視

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于SIFT的圖像匹配實時性改進[J]. 董錦濤,陳水忠,徐愷,揭斐然.  電光與控制. 2020(03)
[2]基于組合激光結構光的多功能視覺傳感器[J]. 郭吉昌,朱志明,孫博文.  焊接學報. 2019(10)
[3]融合描述子的ORB-LBP特征匹配算法[J]. 衛(wèi)文樂,譚力寧,蘆利斌,孫瑞凱.  電光與控制. 2020(06)
[4]根據(jù)遷移策略并行遺傳算法的模板匹配研究[J]. 姚冬艷,劉廣瑞,王釗,孟少飛.  機電工程技術. 2019(08)
[5]基于機器視覺的筆芯球珠表面缺陷檢測系統(tǒng)研究[J]. 劉凱,王偉華,張勇,朱天明.  機械制造與自動化. 2019(04)
[6]基于卷積神經網(wǎng)絡多特征融合的工件識別與檢測[J]. 藍宏宇,姚錫凡,雷毅.  組合機床與自動化加工技術. 2019(08)
[7]基于改進FAST檢測的ORB特征匹配算法[J]. 袁小平,張毅,張俠,崔棋紋,閆澤宇.  科學技術與工程. 2019(21)
[8]數(shù)字圖像處理技術在車牌識別系統(tǒng)中的應用[J]. 沈得.  電子制作. 2019(12)
[9]基于圖像分辨率處理與卷積神經網(wǎng)絡的工件識別分類系統(tǒng)[J]. 陳春謀.  系統(tǒng)仿真技術. 2019(02)
[10]基于交叉檢驗ORB和MCC的圖像模板匹配算法[J]. 丁小艷,王婷.  電子測量與儀器學報. 2019(05)

博士論文
[1]基于雙目立體視覺的汽車制動性能檢測系統(tǒng)研究[D]. 岳洪偉.吉林大學 2015

碩士論文
[1]一種改進的局部不變特征匹配算法及其應用[D]. 姚海芳.西安電子科技大學 2019
[2]基于Harris-SIFT算法的雙目視覺立體匹配研究[D]. 趙麗麗.東北石油大學 2018
[3]基于三目視覺的旋轉乒乓球軌跡跟蹤系統(tǒng)研究[D]. 崔夢丹.長安大學 2017
[4]基于雙目視覺的機器人焊縫軌跡檢測的研究[D]. 鳳迎迎.浙江大學 2017
[5]智能視頻監(jiān)控中的運動目標檢測和跟蹤算法研究[D]. 周巖.東北大學 2014
[6]基于圖割理論的圖像與視頻分割算法研究[D]. 王京京.電子科技大學 2013
[7]雙目立體視覺物體識別與定位[D]. 高立寧.北京交通大學 2012
[8]印刷電路板的自動光學檢測系統(tǒng)的設計與研究[D]. 陳臣.南京航空航天大學 2010



本文編號：3552520