本文關(guān)鍵詞：激光智能識別分揀系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 線結(jié)構(gòu)光 點云配準(zhǔn) 三維識別 智能分揀

【摘要】：目前,三維視覺測量識別技術(shù)在工件分揀、機器人抓取等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,三維視覺技術(shù)彌補了傳統(tǒng)的普通二維視覺進行識別的一些不足之處,不但可以提高工件識別的精度,還擴大視覺測量的使用范圍。另外,三維視覺技術(shù)可以測量工件的三維坐標(biāo),還可以實現(xiàn)工件的三維無接觸測量等,但是國內(nèi)這方面的技術(shù)發(fā)展較慢。目前傳統(tǒng)的測量儀器很難實現(xiàn)對物體的三維形狀尺寸的無接觸測量,尤其適用于生產(chǎn)線上的三維在線檢測識別技術(shù),目前在國內(nèi)還有待進一步研究。本文提出一種在線智能識別分揀機構(gòu),研究工作內(nèi)容主要分為以下幾個方面:(1)第一部分是傳送機構(gòu),步進電機和同步帶對被測工件帶進行傳送,同時為三維視覺測量提供第三維運動,這也是本文的創(chuàng)新點之一。步進電機提供動力,同步帶作為傳送帶,這樣能更好地保證傳送的平穩(wěn)性和精確性。(2)第二部分是線結(jié)構(gòu)光三維識別系統(tǒng),系統(tǒng)采用線激光作為光源進行三維視覺的測量,單線激光的測量技術(shù)算法較簡單、相機采集到的數(shù)據(jù)信息量大。識別過程為:首先采集被測工件圖像,然后對采集的圖像采用中值法進行預(yù)處理來去除噪聲,并采用二值化法對處理完的圖像進行閾值分割。再采用重心法提取線激光的光條中心點,并將提取的點,按照測量之前標(biāo)定的參數(shù)進行拼接,得到被測工件的三維點云數(shù)據(jù)。本文采用的是基于點云匹配的識別方法,為了提高識別的速度和效率,保證分揀的實時性,在進行識別之前,需要對點云數(shù)據(jù)進行精簡,篩除掉冗余的點。識別過程為將被測工件的點云數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)模型的點云數(shù)據(jù)進行匹配,通過將匹配比率的值與設(shè)定值進行比較,實現(xiàn)對工件的識別。識別完畢后將識別結(jié)果傳遞給分揀機構(gòu)。(3)分揀機構(gòu)采用PLC控制,根據(jù)識別系統(tǒng)傳來的結(jié)果對工件進行分揀。
【關(guān)鍵詞】：線結(jié)構(gòu)光 點云配準(zhǔn) 三維識別 智能分揀
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 計算機視覺的研究歷史和現(xiàn)狀10
• 1.3 計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用10-14
• 1.4 論文的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排14-17
• 第二章 系統(tǒng)整體系統(tǒng)設(shè)計與識別方法選擇17-25
• 2.1 系統(tǒng)整體方案設(shè)計17
• 2.2 傳送裝置部分設(shè)計17-19
• 2.3 智能識別部分設(shè)計19-22
• 2.4 分揀機構(gòu)控制系統(tǒng)設(shè)計22-24
• 2.4.1 分揀機構(gòu)控制系統(tǒng)的流程23-24
• 2.4.2 分揀機構(gòu)控制程序設(shè)計24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 智能識別分揀系統(tǒng)三維測量方法的選擇25-35
• 3.1 物體三維測量方法總結(jié)與介紹25-27
• 3.2 激光三角法的介紹與方法選擇27-31
• 3.2.1 激光三角法基本原理27-28
• 3.2.2 垂直入射法28
• 3.2.3 斜入射法28-29
• 3.2.4 垂直入射法與斜入射法的比較與選擇29-31
• 3.3 結(jié)構(gòu)光三維測量方法的分類與選擇31-33
• 3.3.1 點結(jié)構(gòu)光31
• 3.3.2 線結(jié)構(gòu)光31-32
• 3.3.3 光柵結(jié)構(gòu)光32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-35
• 第四章 智能識別系統(tǒng)視覺測量裝置的參數(shù)標(biāo)定35-49
• 4.1 攝像機模型35-41
• 4.1.1 坐標(biāo)系35-36
• 4.1.2 坐標(biāo)系變換36-39
• 4.1.3 針孔模型39-40
• 4.1.4 非線性模型40-41
• 4.2 相機的標(biāo)定過程41-44
• 4.3 線結(jié)構(gòu)光平面的標(biāo)定44-47
• 4.4 平移方向速度標(biāo)定47
• 4.5 本章小結(jié)47-49
• 第五章 系統(tǒng)的圖像處理與三維重建49-61
• 5.1 圖像的預(yù)處理過程49-51
• 5.1.1 圖像噪聲的來源49
• 5.1.2 圖像的預(yù)處理49-51
• 5.2 圖像的分割51
• 5.3 線激光光條中心點的提取51-58
• 5.3.1 線激光器的特點51-52
• 5.3.2 線激光圖像的特點52-53
• 5.3.3 線激光光條中心點的提取方法53-58
• 5.4 工件三維表面重建58-60
• 5.5 本章小結(jié)60-61
• 第六章 基于點云匹配的工件識別61-71
• 6.1 系統(tǒng)的識別方法61
• 6.2 點云數(shù)據(jù)的精簡61-66
• 6.2.1 點云精簡方法62
• 6.2.2 典型的點云精簡方法62-64
• 6.2.3 本文選用的點云精簡方法64-66
• 6.3 點云匹配66-68
• 6.3.1 點云匹配基礎(chǔ)知識66-67
• 6.3.2 系統(tǒng)的匹配算法67-68
• 6.4 工件的識別68-69
• 6.5 本章小結(jié)69-71
• 第七章 結(jié)論與展望71-73
• 7.1 工作總結(jié)71-72
• 7.2 展望72-73
• 參考文獻73-77
• 致謝77

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本文編號：849873