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
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文檔簡介
1、立體視覺研究的主要內(nèi)容是利用二維投影圖像的平面信息來恢復(fù)三維景物的空間信息,它是計算機(jī)視覺的主要任務(wù)之一,也是計算機(jī)視覺中的經(jīng)典課題。本文主要研究了雙目立體視覺技術(shù)在機(jī)器人輔助示教中的應(yīng)用,其目標(biāo)是在機(jī)器人移動過程中,利用機(jī)器人執(zhí)行末端安裝的雙攝像機(jī)拍攝的圖像,來為機(jī)器人提供興趣目標(biāo)點的三維信息,使得機(jī)器人能從諸多物體中識別出自己想要的目標(biāo),并進(jìn)行跟蹤。
在攝像機(jī)標(biāo)定階段,完成攝像機(jī)標(biāo)定及畸變校正,采用外極線校正的方法完成了對
2、立體圖像對之間的校正,為下一步的立體匹配打下基礎(chǔ)。
立體匹配是本文研究的重點,文中分別對基于特征匹配與基于區(qū)域匹配加以研究。重點研究了基于區(qū)域匹配的快速且低計算代價的單向匹配算法,以唯一性約束及一種隱含的約束條件為匹配準(zhǔn)則,動態(tài)去除匹配過程中出現(xiàn)的偽匹配,引入Box濾波加速技術(shù),克服了傳統(tǒng)區(qū)域匹配的計算代價高的缺點。最后將本文算法與傳統(tǒng)的BM算法進(jìn)行比較,實驗表明,本文算法具有較快速、簡單、準(zhǔn)確的特點,并可以得到較好的致密視差
3、圖。
目標(biāo)識別階段,采用灰度閾值分割的方法,對得到的視差圖進(jìn)行了目標(biāo)提取,利用鏈碼搜索法有效的去除了目標(biāo)圖像周圍的不利噪聲,采用圖像矩的方法得到了目標(biāo)物體的質(zhì)心坐標(biāo)。
機(jī)器人示教階段,以工業(yè)機(jī)器人為研究對象,建立了相應(yīng)的運動學(xué)模型,并以目標(biāo)物體的質(zhì)心坐標(biāo)為視覺反饋信號,采用基于位置的控制方式指導(dǎo)機(jī)器人,最終實現(xiàn)了對目標(biāo)物體的識別和跟蹤。
最后,采用VC++技術(shù)編寫了軟件界面,實現(xiàn)了對圖像的采集、預(yù)處理、立體
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