港口裝卸自動化中的機器人視覺引導系統(tǒng)的關鍵技術研究.pdf

1、該文的立題來源于上海市教委的上海市高?？萍及l(fā)展基金項目《計算機視覺技術在港口集裝箱裝卸自動化中的應用》,它圍繞用于集裝箱裝卸機器人進行視覺導引的幾項關鍵技術展開研究.該文所涉及的視覺導引系統(tǒng)主要由以下幾個關鍵技術模塊所組成:圖像分割、邊緣檢測、優(yōu)勢點提取、攝像機標定、三維復原等.系統(tǒng)對由攝像機所攝取的圖像進行一系列處理,從而獲得目標的空間位置信息,提供機器人進行自主導引作業(yè)所需的距離、方向和攝像機相對目標的三維運動信息等數據.圖像分割和

2、邊緣檢測是視覺技術的基礎,也是決定整個系統(tǒng)性能優(yōu)劣的關鍵.該文中,我們重點研究開發(fā)了結合熵理論的自適應平滑的邊緣檢測技術及基于模糊總熵準則的閾值分割技術,同時進行了大量的仿真實驗,與現有的其他技術相比,效果明顯改善;在優(yōu)勢點提取部分,我們開發(fā)了基于數據融合式的Fisher鑒別函數、基于最大巴氏距離以及基于小波技術的優(yōu)勢點提取技術,經過實驗驗證,它們均具有良好的應用性能;為了從目標視圖精確測量它的三維信息,必須對攝像機進行標定,因此我們開

3、發(fā)了一種無需任何精密設備或器材,僅需一個很易制作的平面標定板的標定技術,并在仿真過程中進行了檢驗;在該文的最后一章中,針對集裝箱裝卸的特殊應用環(huán)境,我們首先開發(fā)了幾種單視圖三維復原技術,包括:三點算法、非共面四點算法及共面四點算法;另外,為了適用于更為廣泛的應用環(huán)境,我們又開發(fā)了用于雙視圖復原的降維八點算法,該算法不僅具有良好的去噪性能,能給出均方誤差相當小的無偏估計,而且,與Hartley正則化技術相比,該算法運算速度更快,因此在實際