基于双目视觉的LED灯丝定位技术的研究
发布时间：2020-12-26 14:14
随着LED灯具的广泛使用,人们对LED灯具类产品性能有了更高的要求。高效率、高精度的加工这类产品的技术手段受到企业们的亲耐,使得这项生产技术得到长足发展。高度自动化程度的装配流水线成为实现这项技术重要手段,其中,随着对机器视觉研究的不断深入,使得视觉定位与检测技术相比较于传统技术,无论在LED芯片的贴装定位还是灯丝识别定位中,机器视觉都发挥了重要作用。本文对现有的半自动化生产组装LED灯具方法的局限性问题,设计并制定了一种基于双目视觉的定位方案。针对采集到的LED灯丝图像特点提出了图像处理算法方案,并对图像立体匹配算法进行了重点研究,采用了引入极线约束的SURF点匹配算法,并结合本文限定有效范围区域内寻找待匹配点方法,得到了新的立体匹配算法。具体研究内容如下:(1)针对LED灯丝组装设计的要求,搭建双目视觉工作平台,该平台作为图像采集的重要平台,并研究了在双目视觉中的四大坐标系之间的转换关系后,采用张氏相机标定算法对系统参数进行了标定,得到了双目立体视觉系统的摄相机内外参数,并运用这些参数对图像进行畸变矫正和极线校正。(2)对采集到的图像运用图像预处理算法(滤波算法、迭代图像二值化、形...
【文章来源】：佛山科学技术学院广东省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
全球LED照明灯具市场规模增长情况
图 1-2 中国机器视觉规模增长图[10]究方面，双目视觉中的立体匹配研究作为机器视觉定位中对立体匹配研究的内容主要有：文献[11]在传统的动态规基于特征点的动态规划算法，该算法以 Harris 检测到的特了动态规划算法，提高了算法运行效率，算法的误匹配率献[12]提出了基于 SIFT 特征点和边缘特征点相结合的匹边缘点作为带匹配的特征点，并根据视差梯度进行匹配对应利于算法的实时性。文献[13]将特征和谱匹配方法相结合但该方法谱分解较为耗时，同样无法满足实时性要求。文进，运用统计的方式将描述向量从 64 维降至 40 维，通过除了弱边缘点，提高了匹配速度和精度。究的技术路线
7图 1-3 本文算法技术流程图研究内容及结构安排目平行视觉系统的原理以及标定过程做了研究，还原三维空间坐标的精度。针对被测物体外部形运用图像处理算法，成功得到了被测物体清晰的提取算法性能挑选出适合本文实验的点检测算法束条件完成立体匹配，成功获得坐标还原需要的维坐标值。本文的结构安排如下：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SURF和改进RANSAC算法的图像自适应匹配[J]. 刘海洋,李春明,王萌萌,轩宗泽,杨鹏飞. 机械与电子. 2017(03)
[2]一种基于历史特征的SURF改进算法研究[J]. 黄进勇,李哲,张天凡. 现代电子技术. 2017(03)
[3]改进的双目立体视觉算法及其应用[J]. 苍岩,尹凤鸣,毕晓君. 哈尔滨工程大学学报. 2017(03)
[4]基于改进的SIFT特征点的双目定位[J]. 李德隆,刘伟. 广东工业大学学报. 2017(01)
[5]实时鲁棒的特征点匹配算法[J]. 陈天华,王福龙. 中国图象图形学报. 2016(09)
[6]改进的Roberts图像边缘检测算法[J]. 王方超,张旻,宫丽美. 探测与控制学报. 2016(02)
[7]基于机器视觉的LED灯具自动装配线[J]. 褚乐添,朱兰娟. 计算机光盘软件与应用. 2014(23)
[8]基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计[J]. 翟敬梅,董鹏飞,张铁. 机械设计与研究. 2014(05)
[9]基于SURF的特征点快速匹配算法[J]. 尧思远,王晓明,左帅. 激光与红外. 2014(03)
[10]双目视觉系统测量精度分析[J]. 肖志涛,张文寅,耿磊,张芳,吴骏. 光电工程. 2014(02)
博士论文
[1]点模式匹配算法研究[D]. 赵键.国防科学技术大学 2012
[2]双目立体视觉深度感知与三维重建若干问题研究[D]. 罗桂娥.中南大学 2012
硕士论文
[1]基于特征点的立体匹配算法研究[D]. 刘畅.南京邮电大学 2017
[2]基于双目视觉的机器人定位技术研究[D]. 何佳唯.江南大学 2016
[3]装配机器人视觉系统应用与软件开发[D]. 傅华强.东南大学 2016
[4]基于双目视觉的图像匹配与定位技术的研究[D]. 范莹.江南大学 2016
[5]基于鱼眼镜头的双目立体视觉匹配算法的研究[D]. 熊文莉.燕山大学 2016
[6]LED检测分选一体机芯片视觉定位关键技术研发[D]. 钟富强.华中科技大学 2016
[7]基于SIFT算法的图像特征点提取与匹配[D]. 崔哲.电子科技大学 2016
[8]基于特征提取与特征描述的扩展目标跟踪[D]. 邓集洪.中国科学院研究生院（光电技术研究所） 2015
[9]基于立体视觉的双目匹配[D]. 李娇.南京理工大学 2015
[10]基于双目立体视觉的工件识别定位与抓取系统研究[D]. 张海波.中国计量学院 2014
本文编号：2939856
【文章来源】：佛山科学技术学院广东省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
全球LED照明灯具市场规模增长情况
图 1-2 中国机器视觉规模增长图[10]究方面，双目视觉中的立体匹配研究作为机器视觉定位中对立体匹配研究的内容主要有：文献[11]在传统的动态规基于特征点的动态规划算法，该算法以 Harris 检测到的特了动态规划算法，提高了算法运行效率，算法的误匹配率献[12]提出了基于 SIFT 特征点和边缘特征点相结合的匹边缘点作为带匹配的特征点，并根据视差梯度进行匹配对应利于算法的实时性。文献[13]将特征和谱匹配方法相结合但该方法谱分解较为耗时，同样无法满足实时性要求。文进，运用统计的方式将描述向量从 64 维降至 40 维，通过除了弱边缘点，提高了匹配速度和精度。究的技术路线
7图 1-3 本文算法技术流程图研究内容及结构安排目平行视觉系统的原理以及标定过程做了研究，还原三维空间坐标的精度。针对被测物体外部形运用图像处理算法，成功得到了被测物体清晰的提取算法性能挑选出适合本文实验的点检测算法束条件完成立体匹配，成功获得坐标还原需要的维坐标值。本文的结构安排如下：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SURF和改进RANSAC算法的图像自适应匹配[J]. 刘海洋,李春明,王萌萌,轩宗泽,杨鹏飞. 机械与电子. 2017(03)
[2]一种基于历史特征的SURF改进算法研究[J]. 黄进勇,李哲,张天凡. 现代电子技术. 2017(03)
[3]改进的双目立体视觉算法及其应用[J]. 苍岩,尹凤鸣,毕晓君. 哈尔滨工程大学学报. 2017(03)
[4]基于改进的SIFT特征点的双目定位[J]. 李德隆,刘伟. 广东工业大学学报. 2017(01)
[5]实时鲁棒的特征点匹配算法[J]. 陈天华,王福龙. 中国图象图形学报. 2016(09)
[6]改进的Roberts图像边缘检测算法[J]. 王方超,张旻,宫丽美. 探测与控制学报. 2016(02)
[7]基于机器视觉的LED灯具自动装配线[J]. 褚乐添,朱兰娟. 计算机光盘软件与应用. 2014(23)
[8]基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计[J]. 翟敬梅,董鹏飞,张铁. 机械设计与研究. 2014(05)
[9]基于SURF的特征点快速匹配算法[J]. 尧思远,王晓明,左帅. 激光与红外. 2014(03)
[10]双目视觉系统测量精度分析[J]. 肖志涛,张文寅,耿磊,张芳,吴骏. 光电工程. 2014(02)
博士论文
[1]点模式匹配算法研究[D]. 赵键.国防科学技术大学 2012
[2]双目立体视觉深度感知与三维重建若干问题研究[D]. 罗桂娥.中南大学 2012
硕士论文
[1]基于特征点的立体匹配算法研究[D]. 刘畅.南京邮电大学 2017
[2]基于双目视觉的机器人定位技术研究[D]. 何佳唯.江南大学 2016
[3]装配机器人视觉系统应用与软件开发[D]. 傅华强.东南大学 2016
[4]基于双目视觉的图像匹配与定位技术的研究[D]. 范莹.江南大学 2016
[5]基于鱼眼镜头的双目立体视觉匹配算法的研究[D]. 熊文莉.燕山大学 2016
[6]LED检测分选一体机芯片视觉定位关键技术研发[D]. 钟富强.华中科技大学 2016
[7]基于SIFT算法的图像特征点提取与匹配[D]. 崔哲.电子科技大学 2016
[8]基于特征提取与特征描述的扩展目标跟踪[D]. 邓集洪.中国科学院研究生院（光电技术研究所） 2015
[9]基于立体视觉的双目匹配[D]. 李娇.南京理工大学 2015
[10]基于双目立体视觉的工件识别定位与抓取系统研究[D]. 张海波.中国计量学院 2014
本文编号：2939856
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/2939856.html
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