基于雙目視覺的無夾具工件定位方法研究.pdf

1、隨著制造業(yè)的發(fā)展以及市場需求的變化,新產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度加快,用戶要求的交貨期愈來愈短;在生產(chǎn)類型中,大批量生產(chǎn)的比例下降,中小批量及單件生產(chǎn)的比例不斷增加,由此帶來的問題也越來越突出:需準備大量的夾具(如專用夾具、組合夾具等)更換,增加了生產(chǎn)周期;大幅度提高了產(chǎn)品的成本;待加工工件形狀復(fù)雜,用夾具進行定位非常麻煩,同時不利于以后同類新產(chǎn)品的擴展。近年來出現(xiàn)的無夾具定位技術(shù)就成為解決上述問題的有力手段。本文從計算機視覺技術(shù)入手,對無夾具

2、工件定位問題進行了深入研究。
　　雙目立體視覺技術(shù)通過模擬人的雙眼,可在多種條件下靈活的獲得景物的三維信息,相對單目視覺而言有著不可比擬的優(yōu)勢。因此本文主要研究將雙目視覺技術(shù)應(yīng)用于數(shù)控機床的工件定位,取代傳統(tǒng)夾具的初始定位功能。主要研究內(nèi)容有以下幾個方面:
　　1.攝像機標定是確定攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)的過程。標定的目的是建立物體的三維世界坐標系和圖像坐標系之間的關(guān)系。攝像機標定的準確性決定了識別目標物體的準確性。本文采用

3、基于二維棋盤格的標定方法(該方法采用平面靶標,通過在不同的多個視點采集靶標圖像,實現(xiàn)攝像機的標定),先分別對左、右攝像機進行標定,獲得每個相機昀內(nèi)外參數(shù),推導(dǎo)出左右攝像機的位置關(guān)系。
　　2.為了獲得工件的三維坐標信息,必須對左右攝像機拍攝的圖像進行立體匹配。Sift算法可以處理兩幅圖像之間發(fā)生平移、旋轉(zhuǎn)、尺度變化、光照變化情況下的特征匹配問題,并能在一定程度上對視角變化、仿射變化、噪聲也具備較為穩(wěn)定的特征匹配能力。 Harris

4、角點檢測算法,利用梯度信息來檢測角點,準確度高,并且其還具有旋轉(zhuǎn)和光照不變性,可以說它是目前最著名的角點檢測算法。本文提出了一種Sift+Harris亞像素角點立體匹配算法完成了對目標物體特征點的準確匹配。由于亞像素定位技術(shù)的引入,使得匹配精度得到了很大的提高。
　　3.完成圖像立體匹配后,利用所獲得的數(shù)據(jù)對工件進行三維重建。左右攝像機拍攝到的圖像中的點與實際物體上的點存在著一一對應(yīng)關(guān)系,當(dāng)?shù)玫诫p目相機對同一空間點拍攝的兩幅圖像后