成捆圆钢端面视觉定位系统研究

发布时间：2020-07-21 18:04

【摘要】：圆钢是当前钢铁行业的主要产品,更是工业领域重要的生产加工原材料。不同行业对于圆钢的质量要求也是不同的,钢铁行业所生产的圆钢规格也是多种多样,为了便于识别圆钢的一些基本信息,要在圆钢端面粘贴标签。目前标签都是由人工来粘贴,为了提高效率,降低劳动强度,应用工业机器人代替人工贴标成为今后发展的趋势。机器人实现贴标的核心问题是能够获得准确的圆钢端面中心坐标,圆钢端面识别定位技术成为了解决这一问题的关键,因此成捆圆钢端面视觉定位系统的研究具有重大的现实意义。本文从视觉定位方法与图像处理两方面分析了圆钢端面视觉定位的可能性,最终确定了视觉定位的方法与图像处理的流程。在视觉定位方案确定上,分析了单目视觉定位与双目视觉定位,最后提出了主辅眼图像识别及定位方法,建立了主辅眼图像识别及定位系统。主辅眼系统包含一个主相机和一个辅相机,主相机主要用来确定圆钢端面的X、Y坐标;主辅相机组成立体视觉系统用来求取圆钢端面的深度Z值。在图像处理上对比了Hough变换检测圆与最小二乘法圆拟合,为保证精度选择了最小二乘法拟合圆,在已知圆心后通过形心匹配确定匹配点,极大的简化了立体匹配。应用MATLAB软件,编写了圆钢端面定位程序,程序包含相机标定子程序和图像处理子程序两部分,实现了圆钢端面中心的定位。本文提出了主辅眼视觉定位系统,确定了图像处理流程。为确保精度用主相机求取X、Y值,主辅相机结合求取Z值,弥补了单目相机无法求取Z值的缺点。图像处理流程简化了Z值求取的方法,提高了效率。本文将圆钢端面中心分成两部分求取,不仅保证了精度而且还使深度的求取得到了简化。
【学位授予单位】：河北科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TG142;TP391.41
【图文】：

过程图,图像处理,过程,模式识别

别等都属于平面图像处理。此阶段一般采用单目视觉系统，、使用灵活方便等特点。段为模式识别阶段，起初图像处理与模式识别没有明显的区展，模式识别与图像处理出现了较大的区别。图像处理主要像矩阵进行变换，获得需要的信息；模式识别是通过一些方征进行识别、描述和分类，模式识别的主要方法有：统计图像别方法，模糊图像识别方法，神经网络图像识别方法。段为视觉技术阶段，此阶段的最终目的是为了提取、分析以。这三个阶段虽然有区别，但是在一定程度上还是有联系的[外研究现状机器视觉的研究要早于国内，1982 年 David Marr 从信息的角、神经病理学、临床精神病学以及心理物理学在视觉方面取了图像从特征提取到 2.5 维深度图再到三维模型的图像处理模示，此理论框架的提出对机器视觉的研究产生了巨大的影响。

小孔成像

图 2-1 小孔成像算机内存储都是以 M×N 数组形式存储，其行数 M、列示图像清晰度的一个重要指标，在 M×N 数组中的每一上的灰度值，灰度值取值范围是 0-255，0 表示黑色，2亮。在图像上建立一个 u、v 直角坐标系，如图 2-2 所示组的行、列数，并没有用物理单位表示该点的位置，因为 mm 的坐标系来表示每个像素点的位置。以图像（u0向与 u 平行，y 方向与 v 平行，建立起以 mm 为单位的0 0(u +v)0O1O

模型图,相机,坐标,模型

00xu udxyv vdy= + = + 素在 x 方向上的物理尺寸；素在 y 方向上的物理尺寸。矩阵形式为：0010101 10 0 1uu dxxv v ydy = 可知物体投影到图像上后两者之间有一定比例关系，点一点，通过小孔成像原理 M 点在图像平面上的投影点为的坐标为（x，y）。如图 2-3 所示为相机坐标系下一点投何关系图。

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