低纹理表面零件的位姿识别与视觉伺服技术研究

发布时间：2021-07-30 06:56

　　智能制造是未来工业发展的必然趋势,工业机器人的智能化是智能制造中的核心问题。机械臂视觉伺服控制技术是一种利用视觉信息对机器人运动实施反馈控制的方法。与传统控制方法相比,这种技术能提供更高的设计灵活性、任务精度以及智能化水平,是机器人智能化的重要研究方向。现有的视觉伺服控制技术以图像特征点为控制基础,难以应用于缺少稳定图像特征点的低纹理表面零件之上。针对低纹理表面的工业零件的抓取任务,本文研究了基于几何特征的目标位姿识别与视觉伺服技术,并结合上述技术开发了视觉伺服系统,实现了具有几何特征的低纹理表面零件的精密定位与抓取。论文的主要内容包括:（1）针对特征点控制的视觉伺服在低纹理表面零件的抓取任务中难以适用的问题,提出了低纹理表面零件的视觉伺服模型,该模型以低纹理零件几何特征为视觉伺服的基本控制特征,通过对几何特征的检测、跟踪及位姿识别,为视觉伺服控制提供特征的实时状态,根据几何特征的信息应用不同的视觉伺服控制方法抓取目标零件。（2）针对低纹理表面零件的几何特征检测问题,提出了基于梯度聚类的椭圆特征检测方法,通过图像边缘的连续性保证圆的空间连续性,使用边缘聚类获得椭圆候选集合并通过几何约束... 

【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：136 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

面向低纹理表面零件的的视觉伺服模型

需要通过设定阈值６ｅｎｇｔｈ对过短的边缘进行筛除。然而过小的阈值无法起到筛除细小??边缘的作用，过大的阈值则会将一部分椭圆边缘筛除。因此通过实验调整阈值的大小，如??图３．９所示。??当阈值小于４个像素时大量的短边缘使得算法的计算时间上升，同时由于一部分短边??缘被误检测为椭圆边缘，导致算法精确率下降。当阈值大于３２个像素时，一部分椭圆边??缘被忽略，导致算法召回率下降。因此综合考虑准确率与计算效率，选择１６个像素点作??为边缘线筛除阈值。??２０１?１?１?１?：?１?！??■?Ｉ?１１００??■９０??匚＝＝］拟合与去伪＿８（）??１５?－?＇?〇?￣?Ｆ－ｎｅａｓｕｒｅ?．??Ｉ—．斷」??１２?３?４?５?６?７?８??Ｗ，ｐｉｘｅｌ??图３．９边缘线筛除阈值＜ｅｎｇｔｌ＾Ｘ值分析??４６??

需要通过设定阈值６ｅｎｇｔｈ对过短的边缘进行筛除。然而过小的阈值无法起到筛除细小??边缘的作用，过大的阈值则会将一部分椭圆边缘筛除。因此通过实验调整阈值的大小，如??图３．９所示。??当阈值小于４个像素时大量的短边缘使得算法的计算时间上升，同时由于一部分短边??缘被误检测为椭圆边缘，导致算法精确率下降。当阈值大于３２个像素时，一部分椭圆边??缘被忽略，导致算法召回率下降。因此综合考虑准确率与计算效率，选择１６个像素点作??为边缘线筛除阈值。??２０１?１?１?１?：?１?！??■?Ｉ?１１００??■９０??匚＝＝］拟合与去伪＿８（）??１５?－?＇?〇?￣?Ｆ－ｎｅａｓｕｒｅ?．??Ｉ—．斷」??１２?３?４?５?６?７?８??Ｗ，ｐｉｘｅｌ??图３．９边缘线筛除阈值＜ｅｎｇｔｌ＾Ｘ值分析??４６??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于支持向量机和椭圆拟合的细胞图像自动分割[J]. 廖苗,赵于前,曾业战,黄忠朝,张丙奎,邹北骥.  浙江大学学报(工学版). 2017(04)
[2]基于Hough投票空间的椭圆图像特征亚像素提取方法[J]. 邹荣,赵稼宸,凌俊,许桢英.  光学技术. 2016(02)
[3]边界聚类椭圆快速检测方法[J]. 吴尧锋,王文,卢科青,魏燕定,陈子辰.  浙江大学学报(工学版). 2016(03)
[4]与二次曲面有交线圆的平面的特性[J]. 马淑云.  南阳师范学院学报. 2006(12)

博士论文
[1]特征选择图像视觉伺服关键技术研究[D]. 叶国强.华南理工大学 2017
[2]机器人灵巧手的物体触摸识别及自适应抓取研究[D]. 顾海巍.哈尔滨工业大学 2017



本文编号：3310936