基于视觉的工件识别定位方法的研究

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1、摘要论文题目：基于视觉的工件识别定位方法的研究学科名称：机械电子工程作者姓名：李阳君签名：指导教师：傅卫平教授杨静副教授签名：答辩日期：2006年3月摘要机器视觉是近些年来随着传感器技术、计算机技术和人工智能的发展而兴起的一个研究领域，在军事和民用方面都有着广阔的应用前景。机器视觉在工业领域中主要用于工件识别、工件位置和方向的检测、质量检验等工作。如何根据所获取的视觉信息正确地、实时地提取出工件特征参数、识别出工件类型并判断出工件所处的位置姿态，是机器视觉应用于工业的关键。本文对如何在结构化环境中利用单目视觉进行工件的实时匹配识别定位进行了探索与研究。摄像机标定是计算机视觉领域里从二维图

2、像提取三维空间信息必不可少的步骤。结合传统标定方法与自标定方法的优点，利用本文所改进的SUSAN法提取图像角点特征时具有的稳定、精确及快速等特点，在只考虑摄像机一阶径向畸变的情况下，设计了一种新的摄像机自标定方法来求取摄像机的内外参数。该方法在保证标定参数的高精度的同时，大大降低了摄像机标定实验的操作难度和繁琐程度，能满足实时标定的要求。为了提高从CCD摄像头摄取的工件图像的质量，对所摄取的图像进行了预处理。在增强了图像对比度后对图像进行了直方图处理以获得更佳的图像，并根据实验室环境采用中值滤波方法以消除图像的噪声点。针对工件的主要特征是直线和圆形的特点，在利用Canny边缘检测算子进行

3、了边缘检测以提取工件的边缘特征之后，根据Hough变换原理在边缘空间中实现了工件的直线及圆特征的提取。实验证明，该方法能取得较好的提取出直线及圆特征，且能满足实时性的要求。在对工件图像进行匹配定位时，利用遗传算法在搜索全局最优解时具有很高的精度和鲁棒性等特点，将已获取的工件大致位置的图像与已有的模板进行了包括平移、旋转、缩放的匹配定位。在保证算法精度和鲁棒性的前提下，该方法解决了传统模板匹配方法匹配时间长的缺点，能满足实时性的要求。关键词：机器视觉摄像机标定图像识别图像定位遗传算法IABSTRACTSUBJECT:RESEARCHONRECONGITIONANDORIENTATIONOF

4、WORKPIECEBASEDONCOMPUTERVISIONSPECIALITY:MachineryElectronicEngineeringCANDIDATE:LiYang-junSIGNATURE:INSTRUCTOR:FuWei-pingYangJingSIGNATURE:ABSTRACTMachinevisionisanewrisingresearchfieldalongwiththedevelopmentofsensorstechnologies,computertechnologyandartificialintelligencewhichcanbeusedwidelyinb

5、othcivilianandmilitaryapplications.Inindustrialapplication,machinevisionisusedtoidentifytheworkpiece,tolocatetheworkpieceandtotestthequalityofworkpiece.Itispivotalthathowtodistillthecharactersofworkpiececorrectlyandtimelyaccordingtotheimageinformationandthenidentifywhichandwheretheworkpieceitisin

6、industrialapplication.Thispaperdiscussesuponthemainsearchonimagematchingandlocationofworkpiecebymonocularvisioninstructuralenvironment.Cameracalibrationisnecessarywhen3Dinformationisobtainedfrom2Dimageincomputervision.Combiningconventionalcalibrationmethodwithself-calibrationmethod,anewself-calib

7、rationmodelwithradialdistortiononlyisdesignedtocalculatetheintrinsicandextrinsicparametersofthecamera,wheretheSUSANdetectorisimprovedandappliedtoobtainthecornerinformationstablyandpreciselywhichisusedtocalibratethecame