基于單目視覺的物體位姿估計方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著工業(yè)自動化設(shè)備及機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展,三維物體的識別及位姿估計變得尤為重要。尤其在工業(yè)自動化裝備和分揀機(jī)器人應(yīng)用方面,如何確定物體的三維位姿成為研究的重點(diǎn)。在國內(nèi)的工業(yè)制造中,多數(shù)自動化設(shè)備或機(jī)器人只能在固定深度情況下完成簡單物體的定位識別,如圓、正方形等。在某些復(fù)雜物件的車間甚至還需要人工參與物體分揀,這是一個重復(fù)而又耗時的環(huán)節(jié)。隨著機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展和工業(yè)生產(chǎn)需求的提高,人們對物體的三維位姿估計提出了更高的要求。
  本文針

2、對物體識別及其位姿估計的問題,提出了基于單目視覺的目標(biāo)物體識別和位姿估計方法,實(shí)現(xiàn)了僅輸入目標(biāo)物體的圖像和目標(biāo)物體幾何模型就能識別物體并確定其位姿,該方法有效的克服了深度問題,使該方法能運(yùn)用于三維物體的識別和位姿估計。與傳統(tǒng)方法相比,本文從目標(biāo)物體建模和目標(biāo)物體識別兩個方面進(jìn)行改進(jìn)。對于目標(biāo)物體建模,本文提出了一種直接利用物體CAD模型特征訓(xùn)練生成目標(biāo)物體的3D模型的方法。該方法首先進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定求取相機(jī)的內(nèi)參和畸變系數(shù),結(jié)合剛體運(yùn)動原理

3、獲取投影矩陣。將CAD模型的數(shù)據(jù)經(jīng)過虛擬相機(jī)進(jìn)行投影變換以及對物體不可見部分進(jìn)行消影后獲取消影投影后的二維特征,對二維的特征進(jìn)行訓(xùn)練并結(jié)合網(wǎng)格層次聚類以及圖像金字塔原理建立目標(biāo)物體的3D模型。對于目標(biāo)物體識別和位姿估計,本文將識別過程轉(zhuǎn)化為邊緣點(diǎn)在受力下產(chǎn)生的位移過程,對該過程建立目標(biāo)誤差函數(shù),進(jìn)而將識別問題轉(zhuǎn)化為求解目標(biāo)函數(shù)誤差最小的問題。在二維圖像上,提取目標(biāo)物體的輪廓及梯度特征,并將其與3D模型進(jìn)行匹配,求解目標(biāo)物體的位姿。為加快

4、速度,本文提出了將圖像金字塔和網(wǎng)格層次聚類相結(jié)合的搜索匹配策略,匹配首先發(fā)生在金字塔和3D模型網(wǎng)格聚類的頂層,確定初始位姿后,依次向金字塔和網(wǎng)格下一層搜索,整個搜索過程是由粗搜索到精確搜索的過程,最終識別目標(biāo)物體及其位姿。
  該方法在Windows平臺上利用Visual studio2013基于OpenCV、OpenGL進(jìn)行軟件實(shí)現(xiàn)。本文采用了多幅仿真圖像及部分測試圖像對本文的方法進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)表明,本文的方法能正確的識別目標(biāo)物

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