基于机器视觉的工件识别与定位算法

随着机器人产业的发展,越来越多的机器人参与到工业生产当中,当前的工业机器人通常为示教-再现型,可处理任务单一,导致实际应用十分有限。而近年来由于视觉传感器的成本降低、更加灵活、信息丰富,被广泛应用在机器人的感知系统上。为了使机器人完成多样的任务,感知外部环境,本文研究了应用于工业机器人系统中的工件识别与定位技术,主要工作如下:首先,对基于视觉的工件识别与定位研究背景和意义进行介绍,对目标的视觉识别方法、目标的视觉位姿测量方法的研究现状进行了综述,说明了上述研究方向目前存在的主要问题和挑战。第二,阐述了针孔相机模型和双目立体视觉模型,和双目立体视觉中常用的特征匹配约束;研究了当前常用的相机内外参数标定方法和双目立体视觉系统标定方法,并进行了标定实验和结果分析。

第三,介绍了模板匹配的工作原理和常见的几种类型,并进行了实验对比,分析了几种算法的运算效率和抗干扰性;然后论述了使用基于形状特征的模板匹配算法用于扁平工件的识别与定位的可行性;研究了基于形状特征的模板匹配算法,并在运算方法和搜索策略两方面优化,提高算法的运算效率,并进行了对照实验和结果分析。最后,针对立体工件的识别与测量难点,设计了一种基于双目视觉的立体工件识别定位算法;分析了使用双目视觉的误差来源,论证了外部参数误差对轮廓的重建精度影响,并根据此分析,提出了一种基于最优投影平面的平面特征轮廓位姿测量算法,对算法进行了说明;通过仿真实验和真实实验证明了论证的正确性和算法的优越性。