基于三維機器視覺的機器人定位技術(shù)研究.pdf

1、機器視覺作為計算機技術(shù)其中的一部分，隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展而逐步成熟。現(xiàn)今自動化產(chǎn)業(yè)從“工業(yè)3.0”階段發(fā)展為以智能制造為核心的“工業(yè)4.0”階段，機器視覺作為現(xiàn)今自動化相關(guān)技術(shù)最關(guān)鍵的一部分，在整個發(fā)展過程中起到非常重要的作用。雙目視覺作為機器視覺的重要分支，其應(yīng)用越來越廣泛。應(yīng)用雙目視覺對工件上特征點進行三維定位，對提高工業(yè)生產(chǎn)的成功率與生產(chǎn)效率有著重要的意義。本文主要針對基于三維機器視覺的機器人定位技術(shù)進行了研究：
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2、1）在相機標定方面，通過對相機內(nèi)外參數(shù)的標定，能夠得到相機的內(nèi)部光學(xué)參數(shù)和相機與世界坐標系間的位置關(guān)系，進而可以得到圖像坐標系與世界坐標系的轉(zhuǎn)換關(guān)系。本文在論述了現(xiàn)有標定方法優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，采用了張正友標定方法進行相機的標定，并對張正友標定方法做了理論分析與仿真實驗。
　?。?）在邊緣檢測方面，提出了一種改進的Canny算法圖像處理方法進行工件邊緣檢測。采用雙邊濾波方法處理圖像，有效去除噪聲同時保留了邊緣信息；增加45°與135°

3、方向的梯度模板計算梯度幅值，使更多的邊緣信息能夠檢測出來；運用最大類間方差法來確定Canny算法的高低閾值，使邊緣檢測與連接具有較強的自適應(yīng)能力。該算法能夠很好地解決采用傳統(tǒng)的Canny算法進行圖像處理時存在的缺點，在獲得工件豐富的邊緣信息的同時，亦能夠消除劃痕等無關(guān)信息干擾，提高檢測精度。
　　（3）在立體匹配方面，在分析了各個立體匹配算法的基礎(chǔ)上，提出了一種快速改進的SURF立體匹配算法，將極線約束和邊緣約束作為該算法的匹配準