基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现

发布时间：2024-02-25 03:56

　　随着我国经济的发展,我国对工业自动化以及信息化的程度提出了新的要求。为了满足新的要求,机器视觉技术由于其精确度高、非接触性、高适应性、高敏感性等特点,在工业生产中得到了广泛的应用。利用双目立体视觉进行工业生产中工件的识别与定位是机器视觉技术的一个重要发展方向,相对于单目视觉,双目视觉技术容易获取工件空间信息,具有效率高、定位准确等优点。本文利用机器视觉技术构建双目视觉定位系统来处理工件的识别与定位问题,主要的工作内容如下:(1)研究了针孔摄像机模型下各坐标系之间的转换关系。分析了传统标定法、摄像机自标定方法、主动视觉摄像机标定方法三种摄像机标定方法的原理以及优缺点,选择了传统标定法中的张氏标定法,并通过实验求得了摄像机的主要参数。(2)研究了图像的边缘检测方法,提出了改进Canny算子,把传统Canny算子中的高斯滤波器替换为双边滤波器、增加了梯度方向上的计算;与Prewitt算法、Sobel算法等几种算法的对比实验表明,改进后的Canny算子对于图像的边缘检测效果更好。(3)研究了工件表明缺陷检测方法,基于卷积神经网络改进了分割网络模型,并与U-Net、DeepLabv3工件表面检测...

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 选题的背景及意义
    1.2 国内外机器视觉研究现状
    1.3 本文主要内容及组织结构
    1.4 本章小结
第2章 双目视觉系统的构建和标定
    2.1 引言
    2.2 构建双目视觉定位系统
    2.3 双目视觉定位系统中的坐标变换
    2.4 摄像机标定方法研究
    2.5 张氏标定法
        2.5.1 单应性矩阵H
        2.5.2 内参数矩阵
        2.5.3 外参数矩阵
        2.5.4 畸变系数
    2.6 基于张氏标定法下的参数求解
    2.7 本章小结
第3章 工件图像预处理及算法研究
    3.1 引言
    3.2 图像预处理
        3.2.1 图像滤波
        3.2.2 图像增强
        3.2.3 图像二值化
        3.2.4 边缘检测
    3.3 工件表面缺陷检测
        3.3.1 卷积神经网络
        3.3.2 网络模型
        3.3.3 实验结果分析
    3.4 本章小结
第4章 工件识别与定位算法的研究
    4.1 引言
    4.2 工件图像特征提取
        4.2.1 Harris角点检验算子
        4.2.2 SIFT特征提取算法
    4.3 工件图像特征匹配
        4.3.1 改进Harris算子
        4.3.2 Forstner算子
        4.3.3 K-D树算法
        4.3.4 RANSAC算法
        4.3.5 图像匹配流程
    4.4 工件定位
        4.4.1 工件抓取点的确定
        4.4.2 工件的三维重建
        4.4.3 工件方向的确定
    4.5 本章小结
第5章 双目视觉定位系统的搭建与实验
    5.1 引言
    5.2 系统中的硬件环境
        5.2.1 双目视觉定位系统中的实验平台
        5.2.2 GRB-400 型工业机器人
    5.3 系统人机界面设计
        5.3.1 系统操作界面
        5.3.2 系统功能介绍
        5.3.3 系统工作流程
    5.4 实验结果及分析
    5.5 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果



本文编号：3910042