基于雙目視覺的角點檢測與匹配研究及其在涂膠機器人中的應(yīng)用.pdf

1、隨著機器視覺的發(fā)展，物體的三維重建技術(shù)日益顯得重要。近年來，雙目立體視覺測量方法得到了飛速的發(fā)展，該方法具有效率高、精度高、成本低等特點，非常適用于制造業(yè)現(xiàn)場的在線、非接觸的產(chǎn)品檢測和控制。因此基于雙目視覺的三維重建技術(shù)也成為了當(dāng)今機器視覺領(lǐng)域的熱點之一，而角點檢測與匹配技術(shù)是其中的重點和難點，對其進行研究是非常有必要的。同時，隨著機器人技術(shù)的不斷的發(fā)展，機器人在制造業(yè)中的應(yīng)用日益成熟，這讓機器人代替人工成為了可能，機器人具有很多優(yōu)點，

2、如它能24小時工作，并不會因為疲勞而影響到產(chǎn)品的質(zhì)量問題，并且具有穩(wěn)定性好、精度高等特性。而三維重建技術(shù)的發(fā)展，也為機器人涂膠自動化做了鋪墊。
　　 本文主要對以下方面進行研究：角點檢測算法、立體點對匹配算法、雙目相機的標定、以及機器人涂膠路徑初始數(shù)據(jù)的生成。本文創(chuàng)新點如下所示：
　　 (1)提出了一種自適應(yīng)角點檢測算法ACPDA，以解決CPDA算法采用全局閾值去除偽角點所存在的缺陷，即無法正確處理鄰近角點、鈍形角點和圓

3、形角點的問題。該算法的優(yōu)勢主要包括：首先提出了角點鄰域再檢測方法，實現(xiàn)對鄰近角點的有效檢測，同時使角點定位更加精確；其次為每條曲線構(gòu)造了一個曲線自適應(yīng)閾值來去除偽角點，避免了鈍形角點的丟失；最后構(gòu)造角點局部自適應(yīng)閾值來有效去除圓形角點。對比實驗表明，ACPDA算法降低了漏檢角點數(shù)和偽角點數(shù)，具有更好的檢測性能。
　　 (2)針對邊緣點對的誤匹配問題，提出了一種基于角點距離約束的立體點對匹配算法。該算法首先通過極線約束和角點特征值

4、約束來確定候選角點匹配集合；其次提出“邊緣相關(guān)性”約束，基于角點距離來計算候選角點對的貢獻值，并通過松弛方法來完成角點對的精匹配；然后構(gòu)造角點特征向量，進一步對角點匹配對進行檢驗；最后在邊緣約束下，由角點匹配對來引導(dǎo)邊緣點的匹配。實驗結(jié)果表明，所提匹配算法正確率高，有效的解決了邊緣點的誤匹配問題，非常適用于基于邊緣的立體視覺應(yīng)用。
　　 (3)對雙目相機模型進行了分析，并對其進行標定和矯正，得到雙目相機的內(nèi)外參數(shù)，結(jié)合對應(yīng)點的視