面向大幅面布料激光切割快速标定与多目标识别算法研究

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1、广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）面向大幅面布料激光切割快速标定与多目标识别算法研究陈洵凛二○一八年五月分类号：学校代号：11845UDC：密级：学号：2111501110广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）面向大幅面布料激光切割快速标定与多目标识别算法研究陈洵凛指导教师姓名、职称：杨煜俊副教授学科(专业)或领域名称：机械工程学生所属学院：机电工程学院论文答辩日期：2018年5月ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofM

2、aster（MasterOfEngineeringScience）Researchonfastcalibrationandmulti-targetrecognitionalgorithmforlarge-scaleclothlasercuttingCandidate:ChenXunlinSupervisor:Prof.YangMay2018SchoolofElectromechanicalEngineeringGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R.

3、China,510006摘要摘要针对目前面向大幅面布料激光切割的摄像机标定与多目标识别中现有的算法存在标定过程复杂、运算量大且结果不稳定；对大幅面图像多目标识别过程工作效率低、操作繁琐、识别过程实时性差、对带有偏角的目标识别率低，甚至出现无法识别等一系列问题，本文提出一种基于九圆点的摄像机自标定算法，以及一种大幅面多目标识别的快速匹配算法。1、基于九圆点的摄像机自标定算法首先计算出九圆点的亚像素图像坐标，结合已知的九圆点世界坐标系坐标来求解其仿射投影矩阵，利用该仿射投影矩阵线性求解出摄像机内参，然后考虑非线性畸变因素，

4、求解出畸变系数，并对九圆点图像进行畸变矫正。最后在矫正后的九圆点图像中求出内外共八个仿射投影矩阵，并取其均值做为单应性矩阵。从而完成摄像机的快速标定。2、大幅面多目标识别的快速匹配算法首先对激光切割机上的大幅面原始图像作傅里叶变换计算出目标旋转角度，从而对图像进行旋转校正目标，对校正目标的图像作双线性插值下采样缩放进行粗匹配，然后基于分区域隔离的小生境遗传算法的并行搜索作为目标识别的搜索策略来进行精匹配。最后在完成目标识别后加上切割目标的轮廓，再对图像进行逆旋转还原目标与切割轮廓在机床上的原始位置，从而达到对目标的准确

5、定位与切割。实验结果表明：基于九圆点的摄像机自标定算法比现有的摄像机自标定算法运算更快速、更稳定，达到的精度更高。而大幅面多目标识别的快速匹配算法在面对带有旋转角度的多目标时，实时性和鲁棒性的表现都取得了较好的效果。关键字：摄像机自标定；仿射投影矩阵；多目标识别；分区域隔离；小生境遗传算法I广东工业大学硕士学位论文ABSTRACTAimingattheexistingalgorithmsincameracalibrationandmulti-targetrecognitionforlarge-scaleclothlas

6、ercutting,thecalibrationprocesswascomplex,thecalculationamountwaslargeandtheresultwasunstable;Aseriesofproblems,suchaslowefficiency,complicatedoperation,poorreal-timeperformanceofrecognitionprocess,lowrecognitionrateoftargetswithdeclinationangle,andeveninability

7、torecognize,occurinlarge-scaleimagemulti-targetrecognitionprocess.Inthispaper,acameraself-calibrationalgorithmbasedonninedotsandafastmatchingalgorithmforlarge-scalemulti-targetrecognitionareproposed.1.Thecameraself-calibrationalgorithmbasedonnine-dotfirstlycalcu

8、latesthesub-pixelimagecoordinatesofnine-dotandsolvestheaffineprojectionmatrixbycombiningtheknowncoordinatesofnine-dotworldcoordinatesystem.then,thecamerainternalparam