隨著我國智能制造業(yè)的改造升級,工業(yè)機(jī)器人需求劇增。人機(jī)協(xié)作是機(jī)器人發(fā)展的重要特征,車間中各種類型機(jī)器人與人協(xié)同工作,處于弱勢地位的工人安全隱患相對較大。據(jù)美國勞工局統(tǒng)計,從1984年至今,與機(jī)器人相關(guān)的安全事故中,總共有4585名工作人員喪生。為保證人機(jī)協(xié)作環(huán)境中操作人員的安全,本文針對工業(yè)機(jī)器人安全作業(yè)系統(tǒng)中的視覺檢測技術(shù)進(jìn)行了研究。以人與固定式工業(yè)機(jī)器人協(xié)同作業(yè)過程中的人體信息檢測為研究對象,構(gòu)建了基于三個Kinect 2.0深度相機(jī)的三維人體圖像視覺檢測系統(tǒng),其硬件部分主要由3部Kinect 2.0相機(jī)與一臺計算機(jī)組成,軟件環(huán)境主要基于Windows10系統(tǒng)下使用Visual Studio 2017編譯器并配置安裝PCL1.8.1開發(fā)環(huán)境作為開發(fā)平臺。主要工作如下:首先,對Kinect 2.0相機(jī)的二維圖像平面誤差及深度圖像的深度誤差進(jìn)行了校正。對二維成像平面誤差采用棋盤格標(biāo)定的方法進(jìn)行校正。對于深度圖像的深度誤差,提出了一種利用建立復(fù)合函數(shù)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)序貫極限學(xué)習(xí)機(jī)（CFWNN-OSELM）空間配準(zhǔn)模型的方法,對非線性的深度偏移和由于Kinect 2.0相機(jī)測量原理導(dǎo)致的深度高... 

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Kinect2.0傳感器

原始圖像

棋盤格角點檢測圖像


本文編號：3730472