激光智能识别分拣系统关键技术研究

发布时间：2017-09-14 11:52

  本文关键词：激光智能识别分拣系统关键技术研究

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【摘要】：目前,三维视觉测量识别技术在工件分拣、机器人抓取等领域有广泛的应用,三维视觉技术弥补了传统的普通二维视觉进行识别的一些不足之处,不但可以提高工件识别的精度,还扩大视觉测量的使用范围。另外,三维视觉技术可以测量工件的三维坐标,还可以实现工件的三维无接触测量等,但是国内这方面的技术发展较慢。目前传统的测量仪器很难实现对物体的三维形状尺寸的无接触测量,尤其适用于生产线上的三维在线检测识别技术,目前在国内还有待进一步研究。本文提出一种在线智能识别分拣机构,研究工作内容主要分为以下几个方面:(1)第一部分是传送机构,步进电机和同步带对被测工件带进行传送,同时为三维视觉测量提供第三维运动,这也是本文的创新点之一。步进电机提供动力,同步带作为传送带,这样能更好地保证传送的平稳性和精确性。(2)第二部分是线结构光三维识别系统,系统采用线激光作为光源进行三维视觉的测量,单线激光的测量技术算法较简单、相机采集到的数据信息量大。识别过程为:首先采集被测工件图像,然后对采集的图像采用中值法进行预处理来去除噪声,并采用二值化法对处理完的图像进行阈值分割。再采用重心法提取线激光的光条中心点,并将提取的点,按照测量之前标定的参数进行拼接,得到被测工件的三维点云数据。本文采用的是基于点云匹配的识别方法,为了提高识别的速度和效率,保证分拣的实时性,在进行识别之前,需要对点云数据进行精简,筛除掉冗余的点。识别过程为将被测工件的点云数据与标准模型的点云数据进行匹配,通过将匹配比率的值与设定值进行比较,实现对工件的识别。识别完毕后将识别结果传递给分拣机构。(3)分拣机构采用PLC控制,根据识别系统传来的结果对工件进行分拣。
【关键词】：线结构光 点云配准 三维识别 智能分拣
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.2 计算机视觉的研究历史和现状10
• 1.3 计算机视觉技术的应用10-14
• 1.4 论文的研究内容和结构安排14-17
• 第二章 系统整体系统设计与识别方法选择17-25
• 2.1 系统整体方案设计17
• 2.2 传送装置部分设计17-19
• 2.3 智能识别部分设计19-22
• 2.4 分拣机构控制系统设计22-24
• 2.4.1 分拣机构控制系统的流程23-24
• 2.4.2 分拣机构控制程序设计24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 智能识别分拣系统三维测量方法的选择25-35
• 3.1 物体三维测量方法总结与介绍25-27
• 3.2 激光三角法的介绍与方法选择27-31
• 3.2.1 激光三角法基本原理27-28
• 3.2.2 垂直入射法28
• 3.2.3 斜入射法28-29
• 3.2.4 垂直入射法与斜入射法的比较与选择29-31
• 3.3 结构光三维测量方法的分类与选择31-33
• 3.3.1 点结构光31
• 3.3.2 线结构光31-32
• 3.3.3 光栅结构光32-33
• 3.4 本章小结33-35
• 第四章 智能识别系统视觉测量装置的参数标定35-49
• 4.1 摄像机模型35-41
• 4.1.1 坐标系35-36
• 4.1.2 坐标系变换36-39
• 4.1.3 针孔模型39-40
• 4.1.4 非线性模型40-41
• 4.2 相机的标定过程41-44
• 4.3 线结构光平面的标定44-47
• 4.4 平移方向速度标定47
• 4.5 本章小结47-49
• 第五章 系统的图像处理与三维重建49-61
• 5.1 图像的预处理过程49-51
• 5.1.1 图像噪声的来源49
• 5.1.2 图像的预处理49-51
• 5.2 图像的分割51
• 5.3 线激光光条中心点的提取51-58
• 5.3.1 线激光器的特点51-52
• 5.3.2 线激光图像的特点52-53
• 5.3.3 线激光光条中心点的提取方法53-58
• 5.4 工件三维表面重建58-60
• 5.5 本章小结60-61
• 第六章 基于点云匹配的工件识别61-71
• 6.1 系统的识别方法61
• 6.2 点云数据的精简61-66
• 6.2.1 点云精简方法62
• 6.2.2 典型的点云精简方法62-64
• 6.2.3 本文选用的点云精简方法64-66
• 6.3 点云匹配66-68
• 6.3.1 点云匹配基础知识66-67
• 6.3.2 系统的匹配算法67-68
• 6.4 工件的识别68-69
• 6.5 本章小结69-71
• 第七章 结论与展望71-73
• 7.1 工作总结71-72
• 7.2 展望72-73
• 参考文献73-77
• 致谢77

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本文编号：849873