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《济南大学》 2011年
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基于机器视觉的袋装物料位姿自动识别研究

刘华冠  
【摘要】:物料袋的应用非常广泛,多用作水泥、化肥、面粉及其它产品的外包装,在生产生活中用量很大。目前,国内袋装物料的搬运和装卸大多靠人力,劳动强度大,效率低。基于现状,本文提出将机器视觉系统引入袋装物料的搬运和装卸工作。机器视觉系统是智能机器人的视觉系统,机器人在一些人类能力无法满足要求的情况和不适合于人工作业的污染较重或有毒的工作环境中可以代替人工。采用机器人工作时,首先确定目标位置,机器人的搬运工作才能顺利开始。由于物料袋装料后形状不规则并且容易变形,采用传统的非接触式检测方法不易提取出它的姿态,以致抓取过程不可靠。 本文在对国内外相应文献进行比较分析后,建立了机器视觉的几何测量模型,论证并检验了输出深度图像中灰度值与物体实际深度之间的反比例关系;设计物料袋图像处理的流程,首先由图像采集系统采集两幅物料袋的原始图像,即左右两幅图像,然后图像数据传入计算机,先用图像滤波增强的方法对物料袋的原始图像进行图像增强,用最大类间方差法进行二值化处理,得到物料袋图像的黑白二值图像,再利用Canny算子得到两幅物料袋图像的边缘图像,用膨胀腐蚀等方法进行最后处理,最终得到物料袋图像的边缘图像。 为了实现两幅图像的匹配,用Harris角点检测方法提取出角点,将图像中物料袋的边缘部分角点用最小二乘法进行拟合,使之成为由四个边角部分的角点做为图像的特征点的四边形。利用基于直线特征控制的匹配原理实现了两幅物料袋图像边缘的特征匹配。通过实验验证了对有垂直、旋转、倾斜,移动的物料袋图像处理之后,证明了叠放和并放物料袋在光照变化时,提出的匹配方法具有很好的鲁棒性。 最后由机器视觉中的视差测距原理得出物料袋与相机的距离信息,实现了物料袋深度信息的提取,识别出物料袋的位姿,以确定物料袋抓取部位。 本文提出的基于机器视觉的物料袋位姿识别研究是以山东省自然科学基金为依托(“基于机器视觉的物料袋的自动识别研究”,编号:Y2007G23),着重研究机器视觉的系统建立与标定技术和物料袋位姿的图像识别技术。
【学位授予单位】:济南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 禹静;基于机器视觉的悬链线上吊钩的识别研究[D];济南大学;2012年
2 何传龙;工业炸药包装过程在线检测技术及应用研究[D];广东工业大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王玮;王丹;冯培德;;基于光电探测系统的地面车精确定位定向技术[J];北京航空航天大学学报;2007年08期
2 张少辉;沈晓蓉;范耀祖;;一种基于图像特征点提取及匹配的方法[J];北京航空航天大学学报;2008年05期
3 吕金建;文贡坚;李德仁;王继阳;;一种新的基于空间关系的特征匹配方法[J];测绘学报;2008年03期
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6 李沛;罗武胜;李冠章;;一种基于双目视觉原理的飞机尾旋运动姿态测量方法[J];国防科技大学学报;2008年02期
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 马传波;马涛;于梅艳;;计算机视觉技术在水利行业中的应用[J];现代农业科技;2012年10期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 黄进;胡英;马孜;汪洋;;弧形扫描系统关键技术研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
2 ;Feature Recognition for Underwater Weld Images[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
3 刘伟锋;张卓;王延江;;基于光线衰减的深度获取方法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
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5 李学东;全权;蔡开元;;双目鱼眼摄像机噪声分析与外参标定[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
6 金晅宏;戴曙光;穆平安;;机器视觉在汽车前照灯配光检测系统中的应用研究[A];第十三届全国汽车检测技术年会论文集[C];2009年
7 刘吉成;汪熙;王仲;刘爱勇;;基于虚拟环境的摄像机定标中的矩阵研究[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
8 赵越;江南;;基于最小二乘法的摄像机标定参数非线性优化[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅰ[C];2011年
9 许丽;陆桂明;;结构光系统的编码光优化设计[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010年
10 郭厚焜;罗晖;Xi Kevin;林风涛;;光栅条纹图像方向自适应滤波方法[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王玉全;基于全景视觉的移动机器人同时定位与地图创建方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 王文标;基于视觉测量的快速再制造成形系统关键技术研究[D];大连海事大学;2010年
3 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
4 杨承;日盲型紫外探测和直升机着舰光电助降技术的研究[D];电子科技大学;2010年
5 雷波;直线边缘光学精密测量系统研究与开发[D];武汉理工大学;2010年
6 邵咏妮;水稻生长生理特征信息快速无损获取技术的研究[D];浙江大学;2010年
7 孟旭炯;基于单目视觉的同时定位与地图重建算法研究[D];浙江大学;2010年
8 章大勇;激光雷达/惯性组合导航系统的一致性与最优估计问题研究[D];国防科学技术大学;2010年
9 王慧慧;鲜玉米果穗自动分级方法研究[D];吉林大学;2011年
10 冯肖维;基于多传感器信息融合的移动机器人位姿计算方法研究[D];上海大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 饶吉来;基于图像处理的型面联接件检测技术研究[D];河南理工大学;2010年
3 邓小铭;基于OpenCV的物体三维检测系统研究[D];南昌航空大学;2010年
4 孙静;基于双目立体视觉的多相机三维重建技术实现[D];山东科技大学;2010年
5 宗雯雯;基于双目立体视觉的特征点匹配关键技术研究与应用[D];山东科技大学;2010年
6 张杨;基于双目立体视觉的CCD测距系统设计[D];长春理工大学;2010年
7 汪安国;基于结构光的鞋底信息提取与机器人喷胶轨迹生成方法的研究[D];浙江理工大学;2010年
8 杨雪娇;点云的边界提取及角点检测算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 仇晨光;动态场景中的运动目标检测与跟踪技术[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 林华云;蒸汽发生器检修机械臂的视觉测量研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨民刚;刘茂后;;工业炸药全自动包装系统研究与应用[J];爆破器材;2008年02期
2 薛利军,张虎,李自田;采用机器视觉的药品包装实时在线检测系统的研究[J];包装工程;2005年02期
3 朱作付;徐超;葛红美;;机器视觉技术在包装领域的应用[J];包装工程;2010年03期
4 林泽梅;黄志平;张国全;;工业乳化炸药装药机与码夹装置工作参数不协调性分析[J];包装与食品机械;2010年02期
5 胡亮;段发阶;丁克勤;叶声华;;钢板表面缺陷检测光学系统的设计[J];传感技术学报;2005年04期
6 周子啸;赵晓林;胡峰;张利;;基于仿真机器人的双目视觉定位[J];电视技术;2010年08期
7 高爱民,曹云峰,陈松灿;一种基于视觉的微型飞行器姿态检测算法[J];飞机设计;2002年04期
8 孟颖;李长春;王士锋;;悬链线上自动装卸工件的研究[J];国防交通工程与技术;2010年04期
9 刘东辉;卞建鹏;付平;刘智青;;支持向量机最优参数选择的研究[J];河北科技大学学报;2009年01期
10 张舞杰;李迪;叶峰;;基于视觉的贴片元件检测算法[J];华南理工大学学报(自然科学版);2010年01期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 伍济钢;薄片零件尺寸机器视觉检测系统关键技术研究[D];华中科技大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王士锋;基于机器视觉的车轮图像处理与分析[D];济南大学;2011年
2 张春秀;基于双目视觉的三维重建[D];天津大学;2010年
3 庹宇翔;基于双目视觉的移动焊接机器人障碍物三维定位方法[D];上海交通大学;2011年
4 赵慧阳;基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测的研究[D];燕山大学;2011年
5 陈勇;基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法研究及软件设计[D];天津大学;2006年
6 李俊;机器视觉照明光源关键技术研究[D];天津理工大学;2007年
7 赵玉芹;基于多幅标定图像的管件三维重建[D];南京航空航天大学;2008年
8 林琳;机器人双目视觉定位技术研究[D];西安电子科技大学;2009年
9 梁俊芝;关于支持向量机方法的几点研究[D];西北大学;2009年
10 刘霞;工业零件形状尺寸的机器视觉检测系统的研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 舒志龙,阮秋琦;一种二维均值滤波快速算法及其应用[J];北方交通大学学报;2001年02期
2 徐同莹;彭定明;王卫星;;改进的直方图均衡化算法[J];兵工自动化;2006年07期
3 陈大志,张广军;基于地标图像信息的惯导系统误差校正方法[J];北京航空航天大学学报;2003年01期
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7 蔡叶菁,彭涛,何静,龙永红;机器视觉在包装检测过程中的应用研究[J];包装工程;2003年02期
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10 吕金建;文贡坚;李德仁;王继阳;;一种新的基于空间关系的特征匹配方法[J];测绘学报;2008年03期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 李治江;彩色影像色调重建的理论与实践[D];武汉大学;2005年
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4 С.И.Мишкинд ,丁柏;用于生产自动化的机器视觉系统[J];机器人;1985年04期
5 李炜,黄心汉,王敏,万国红;基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统[J];华中科技大学学报(自然科学版);2003年02期
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7 马训鸣;基于机器视觉的农业机械无人驾驶研究[J];西安石油大学学报(自然科学版);2004年05期
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9 陈勇,田磊,郑加强;基于直接施药方法的除草机器人[J];农业机械学报;2005年10期
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2 金晅宏;戴曙光;穆平安;;机器视觉在汽车前照灯配光检测系统中的应用研究[A];第十三届全国汽车检测技术年会论文集[C];2009年
3 罗明智;杜家政;;机器视觉苹果自动分级系统图像处理方案设计[A];北京力学会第17届学术年会论文集[C];2011年
4 鲁波;黄坚;朱子伟;;基于机器视觉的LED阵列自动分选系统设计[A];浙江省电子学会2010学术年会论文集[C];2010年
5 何浩;龙淼;王晓婷;王忆文;李辉;;电子白板系统中基于机器视觉的目标识别技术[A];第十五届计算机工程与工艺年会暨第一届微处理器技术论坛论文集(A辑)[C];2011年
6 管庶安;周龙;陈永强;廖明潮;;机器视觉在粮食品质检测中的应用研究[A];中国粮油学会第三届学术年会论文选集(下册)[C];2004年
7 张海潮;邱红专;;加权Kalman filter:应用[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
8 胡庆新;王伟;顾爱华;;基于机器视觉的农产品物料分级检测系统关键技术研究[A];2011下一代自动测试系统学术研讨会论文集[C];2011年
9 陈艳;张漫;刘兆祥;籍颖;马文强;刘春红;;基于Kalman滤波器的机器视觉自动导航定位算法研究[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE 2009)论文集[C];2009年
10 杨雪勤;张洪钺;;差分GPS/姿态传感器/机器视觉在飞机着陆定位中的应用[A];'2002系统仿真技术及其应用学术论文集(第四卷)[C];2002年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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3 本报记者 李剑琦;西门子成功并购RVSI Acuity CiMatrix 意欲扩充机器视觉版图[N];机电商报;2005年
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6 记者 李跃辉通讯员 杨凡;用知识产权抢占市场[N];中国知识产权报;2008年
7 天笑;1394接口新标准即将推出 成USB新挑战[N];电子资讯时报;2008年
8 本报记者 李剑琦;与Euresys策略联盟 凌华中国战略加速升级?[N];机电商报;2005年
9 陈蕾;机器视觉系统帮助杜绝食品安全瑕疵[N];中国包装报;2008年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 龚爱平;基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究[D];浙江大学;2013年
2 葛动元;面向精密制造与检测的机器视觉及智能算法研究[D];华南理工大学;2013年
3 李九灵;可重构的机器视觉在线检测方法的研究[D];武汉科技大学;2013年
4 刘波;机器视觉水中图像特征提取与对象辨识研究[D];大连理工大学;2013年
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6 徐剑坤;基于机器视觉的巷道变形实时监测预警技术研究[D];中国矿业大学;2012年
7 盛遵冰;机器视觉图像检测与定位系统关键技术研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
8 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
9 许海霞;机器视觉标定与目标检测跟踪方法及其应用研究[D];湖南大学;2011年
10 成芳;稻种质量的机器视觉无损检测研究[D];浙江大学;2004年
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1 吴珂;基于机器视觉的弹片质量在线检测系统[D];重庆大学;2010年
2 程现彬;基于机器视觉的小直径工件检测系统的研究[D];合肥工业大学;2010年
3 袁云峰;基于机器视觉的溶液pH值测试的试验研究[D];广西大学;2002年
4 晁攀攀;基于机器视觉的贵金属复合带焊接质量在线检测技术研究[D];电子科技大学;2010年
5 刘华冠;基于机器视觉的袋装物料位姿自动识别研究[D];济南大学;2011年
6 阮晓虹;基于机器视觉的触点零件在线检测系统研究[D];上海交通大学;2010年
7 刘学山;基于机器视觉的锂离子电池极片检测系统的研究与设计[D];华南理工大学;2010年
8 王强;基于机器视觉的检测识别系统研究及应用[D];电子科技大学;2010年
9 王磊;基于机器视觉的电池表面缺陷检测技术研究[D];中国科学技术大学;2011年
10 赵娇洁;基于机器视觉的汽车轮毂形状识别算法研究[D];沈阳师范大学;2011年
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