基于多目视觉的视差三维姿态定位系统开发

发布时间：2021-12-09 01:43

　　目前伴随着科学水平和经济水平不断的发展,视觉与工业机器人的搭配在汽车装配、医疗、高空作业等领域的作用尤为突出,结合这样的市场需求,使用工业机器人系统结合多目立体视觉系统,设计了一套基于深度学习的螺栓检测智能装配系统。其中本文主要进行了以下的研究的内容:根据使用项目的检测精度和经济要求,选择合适的相机、镜头、光源等硬件;根据现场环境和安装要求以及项目的行程运动范围确定了机械手型号。对手眼标定算法和多目视觉的标定算法原理进行说明和介绍,根据确定的机械手和相机等硬件型号,进行相机和机械手之间的标定算法的实现,并根据得到的标定结果进行分析和比较。对本文中使用到的金具进行分析,根据金具表面的特征情况,确定使用打斑点光增加精具表面的特征信息,然后根据两个相机标定之后的内外参的值,可以计算出两个相机之间的视差,使用NCC类型的立体匹配算法得到一张包含了三维信息的视差图。然后使用边缘检测算法拟合直线得到多个点的位置,根据多个特征点使用最小二乘法确定精具的平面,从而计算出精具平面的倾斜角度。然后使用深度学习的YOLO算法去定位精具的四个螺栓的位置,根据定位到的结果进行匹配得到四个螺栓的三维信息。把得到的... 

【文章来源】：广东工业大学广东省

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

标定原理示意图

图 3-2 双目视差原理示意图Figure 3-2 Schematic diagram of the principle of binocular parallax时将右相机移到了世界坐标系统的原点，则左相机和点 P 在保持相对的情况下也会跟随着移动，其中 Z 为 P 点到小孔处的距离。此时如果世界坐标系的原点，可以解得：()1212rlfxfxffBZ （3.8于我们认为左边相机为世界坐标系重合，并且两个相机的光轴是平行机以世界坐标的坐标系的旋转矩阵为 001010100REl，平移矩阵为 ；右相机跟左相机之间的 X 的方向上存在一个 B 的距离，所以右边相

第三章 双目标定和手眼标定式，可以得到如下的矩阵方程组： bttccwbttccwbttccwbttccwbttccwbttccwHHHHHHHHHHHHHHHHHH222333111333111222（3.10）其中在式（3.10）中，bwiH 表示在不同位置时得到的机械手坐标系到标定板坐标系的转换结果，ctiH 表示在不同位置是得到的相机到工具坐标系的转换结果，cwiH表示相机坐标系到标定板坐标系的转换结果，btiH 表示机械手坐标系到工具坐标系的转换结果。由式（3.10）可以知道需要移动两次以上的不同位置根据最小二乘法可以计算出（3.10）方程组，因为此处主要是得到 AX AX关系式，这里不再对（3.10）的解方程组的过程做赘述。

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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硕士论文
[1]一种智能移动机器人通用控制系统研究与实现[D]. 吴晨晨.南京航空航天大学 2012



本文编号：3529664