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基于双目视觉的工业机器人作业环境三维信息检测方法研究

黄锦洲  
【摘要】:随着机器视觉技术及工业自动化生产的迅速发展,双目视觉技术正越来越多地被应用于工业机器人领域。本文利用双目视觉技术对工业机器人作业环境中的目标或障碍物进行三维检测,获取其形状、尺寸以及位置等信息,从而实现工业机器人的自主作业。主要内容如下:研究了摄像机的标定和立体校正算法,设计了双目视觉系统的硬件结构,采用张正友的标定法进行摄像机标定,选取Bouguet算法进行图像立体校正,摄像机标定及立体校正的精度均能够满足实际要求。分析和研究了图像滤波算法和边缘提取算法,针对传统Canny算法高低阈值需人为设置的问题,研究了自适应的Canny边缘提取算法,提出了一种改进的基于Otsu的Canny自适应边缘提取算法,通过降采样及压缩梯度幅值级提高了算法的效率,该算法能够准确且快速地自动计算高低阈值。分析了常用的立体匹配算法,提出了一种基于灰度相关的边缘点分类匹配算法,引入视差范围约束以提高效率和精度,基于图像金字塔进行分级匹配,并针对不同类型的边缘点采取对应的匹配策略,该算法在提高匹配精度的同时也提高了匹配的效率。采用欧式重建法对立体匹配得到的边缘点进行三维重构,针对三维信息自动提取问题,提出了一种基于边缘曲率角的目标轮廓三维信息提取算法,首先提出一种环形排序算法对点云数据进行排序,以提高后续信息处理的效率,基于点云数据结构,提出边缘曲率角概念,用其快速划分直线和曲线,提取出目标轮廓的形状、尺寸等三维信息。该方法可实时准确地提取出具有较规则形状的目标物体的三维信息。通过手眼标定实验,建立摄像机坐标系与机器人基坐标系之间的转换关系,开展了机器人作业环境的障碍物和目标的检测与识别,以及SCARA机器人的自主作业实验,实验结果验证了本文方法的可行性及实用性。


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