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基于双目视觉的大尺度矩形工件定位方法.pptx

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汇报人:基于双目视觉的大尺度矩形工件定位方法2024-01-28

目录引言双目视觉系统原理及搭建大尺度矩形工件特征提取方法立体匹配算法研究及优化定位算法实现与精度评估结论与展望

01引言Chapter

矩形工件在工业生产中广泛应用,其定位精度直接影响产品质量和生产效率。传统定位方法如机械式、激光式等存在成本高、精度低等问题,难以满足高精度、高效率的生产需求。基于双目视觉的定位方法具有非接触、高精度、高效率等优点,在矩形工件定位中具有广阔的应用前景。研究背景与意义

国内外研究现状及发展趋势国内外学者在双目视觉定位方面开展了大量研究,取得了显著成果。目前,双目视觉定位技术已应用于机器人导航、自动驾驶等领域,但在矩形工件定位方面的应用相对较少。未来,随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展,基于双目视觉的矩形工件定位方法将在精度、效率和智能化等方面取得更大突破。

研究内容:本文提出了一种基于双目视觉的大尺度矩形工件定位方法。首先,利用双目相机获取工件的图像信息;然后,通过图像处理技术提取工件的边缘特征;接着,利用特征匹配算法实现左右图像中工件的匹配;最后,根据匹配结果计算工件的三维坐标,实现工件的精确定位。本文主要研究内容与创新点

创新点:本文方法具有以下创新点1.针对大尺度矩形工件的特点,提出了一种高效的边缘特征提取算法,提高了定位精度和效率。2.采用了一种基于特征点的快速匹配算法,实现了左右图像中工件的快速准确匹配。3.结合双目视觉原理和三维重建技术,实现了矩形工件的三维精确定位文主要研究内容与创新点

02双目视觉系统原理及搭建Chapter

双目视觉系统基于视差原理,通过模拟人类双眼观察物体的方式,获取物体的三维信息。视差原理相机标定图像匹配为了准确获取三维信息,需要对双目相机进行标定,包括内参标定和外参标定。将左相机和右相机采集的图像进行匹配,寻找同名点,进而获取视差图。030201双目视觉系统基本原理

选用高分辨率、高帧率、低畸变的工业相机,以满足大尺度矩形工件定位的需求。相机选型选用合适的镜头焦距和视场角,以确保能够完整拍摄到矩形工件。镜头选型根据相机和镜头的参数,设计合理的双目相机搭建方案,包括基线距离、相机角度等。双目相机搭建硬件设备选型与搭建方案

选择适合的开发平台,如VisualStudio、PyCharm等,以便进行代码编写、调试和运行。配置适当的编程语言和开发环境,如C、Python等,以便进行算法开发和调试。选用稳定可靠的操作系统,如Windows或Linux。选用高效的图像处理库,如OpenCV、Halcon等,以加速图像处理和特征提取的过程。开发环境操作系统图像处理库开发平台软件环境配置及开发平台选择

03大尺度矩形工件特征提取方法Chapter

将彩色图像转换为灰度图像,减少计算量,提高处理速度。灰度化采用高斯滤波、中值滤波等方法去除图像噪声,平滑图像。滤波通过直方图均衡化等方法提高图像对比度,突出工件特征。对比度增强图像预处理技术应用

03Laplacian算子对图像进行二阶微分运算,对噪声敏感,但可检测出较细的边缘。01Sobel算子计算图像灰度的一阶或二阶导数,对噪声具有平滑作用,但可能检测出伪边缘。02Canny算子采用双阈值法检测边缘,具有较高的信噪比和定位精度,适用于不同场景。边缘检测算法比较与选择

基于Hough变换的矩形检测01利用Hough变换检测图像中的直线,通过组合直线段构成矩形。该方法对噪声和遮挡具有一定鲁棒性,但可能检测出多个重叠的矩形。基于轮廓分析的矩形检测02首先提取图像中的轮廓信息,然后对轮廓进行形状分析和匹配,识别出矩形轮廓。该方法可以较准确地检测出矩形的位置和大小,但对轮廓提取的精度要求较高。基于深度学习的矩形检测03利用深度学习技术训练矩形检测模型,实现对矩形的自动识别和定位。该方法具有较高的准确率和实时性,但需要大量标注数据进行训练。矩形特征提取策略设计

04立体匹配算法研究及优化Chapter

123通过寻找两幅或多幅图像中对应点或区域的过程,以获取三维空间中的深度信息。立体匹配算法定义局部立体匹配、全局立体匹配、半全局立体匹配等。立体匹配算法分类双目视觉、三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域。立体匹配算法应用场景立体匹配算法概述

经典立体匹配算法分析比较SGM(Semi-GlobalMatc…一种半全局立体匹配算法,通过最小化能量函数来求解视差图,具有较高的准确性和效率。ELAS(EfficientLarge…一种基于特征点匹配和局部平面拟合的立体匹配算法,适用于大尺度场景和实时性要求较高的应用。BM(BlockMatching)算法一种基于块匹配的立体匹配算法,通过比较图像块之间的相似性来求解视差图,实现简单但精度较

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