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基于SIFT特征匹配的双目视觉图像识别定位系统研究

南飞艳  
【摘要】: 机器视觉与图像识别是提高工业机器人智能化水平的关键技术之一。双目视觉技术可在多种条件下灵活的获得景物的立体信息,其目标是实现对三维场景的感知、识别和理解。立体匹配是其中的关键技术,如何选取合适的匹配基元和匹配算法是立体匹配的难点和热点。本文利用双目立体视觉获取信息,采用基于SIFT (Scale Invariant Feature Transform)特征描述子的立体匹配算法,识别目标工件并确定其空间位置,控制机器人手爪抓取目标工件,并对整个试验硬件系统进行了开发与研究。 (1)采用改进Tsai标定方法,考虑径向畸变,在MATLAB软件环境中,利用双目立体视觉系统对摄像机进行标定。该标定方法过程简便,精度满足要求。 (2)采用图像处理领域的最新研究成果-SIFT特征匹配算法,将SIFT特征作匹配基元,SIFT特征描述子作为区域特征描述符,通过立体视觉理论中的极线几何将匹配特征的搜索空间从二维降到一维,最后以基于特征描述子欧氏距离的最近邻匹配得到匹配结果。实验证明,该方法能很好地解决工件图像具有旋转、缩放、平移、遮挡、噪声等情况下的立体匹配问题,相比原始算法在处理速度上有很大的提高。 (3)利用模板匹配原理识别目标,利用SIFT匹配结果确定目标工件标志点,并计算其三维空间位置。将工件图像的定位结果传到机器人的控制系统中,通过运动学反解将计算出的世界坐标值转化成机器人各关节需要转过的角度值,然后驱动机器人,完成工件的抓取。 通过对大量图像的处理,证明本文提出的匹配算法能准确识别目标,并具有一定的鲁棒性。对机器人抓取试验系统的研究,有效地将识别和定位各个环节整合联系,增强了匹配算法的实用性。


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