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    雙目視覺(jué)快速匹配在噴涂機(jī)器人中的應(yīng)用

    2015-04-18 01:22:54崔線(xiàn)線(xiàn)陳萍萍袁井偉馬志強(qiáng)
    科技傳播 2015年8期

    崔線(xiàn)線(xiàn),陳萍萍,袁井偉,馬志強(qiáng)

    內(nèi)蒙古大學(xué),內(nèi)蒙古呼和浩特 010000

    0 引言

    噴涂機(jī)器人是機(jī)器人技術(shù)和表面噴涂工藝結(jié)合的產(chǎn)物。1961年,第一臺(tái)商用工業(yè)機(jī)器人問(wèn)世,開(kāi)創(chuàng)了工業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化的先河,現(xiàn)如今噴涂機(jī)器人已廣泛應(yīng)用于汽車(chē)、航空等領(lǐng)域,用來(lái)代替環(huán)境惡劣、危害人身的作業(yè)[1]。

    本文在現(xiàn)有噴涂機(jī)器人的基礎(chǔ)上安裝攝像頭,使用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)識(shí)別拍攝的圖像,其結(jié)果用于調(diào)用預(yù)先編寫(xiě)的子程序,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)噴涂作業(yè),從而提高噴涂機(jī)器人的智能化。

    1 系統(tǒng)平臺(tái)的搭建

    圖1 雙目視覺(jué)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    如圖1所示,采用兩臺(tái)工業(yè)相機(jī)反向放置,在攝像機(jī)前面各放置一平面鏡。照明系統(tǒng)采用分體式設(shè)計(jì),以任意角度為視覺(jué)系統(tǒng)提供照明??刂破鬟B 接光電傳感器控制拍照時(shí)間,將拍攝的圖像保存在本地磁盤(pán)中,對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)操作。系統(tǒng)需要預(yù)先標(biāo)定,本文使用標(biāo)定工具為Camera Cal ibration Toolbox。

    2 相機(jī)標(biāo)定

    雙目視覺(jué)系統(tǒng)的標(biāo)定用來(lái)確定視覺(jué)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)R(旋轉(zhuǎn)矩陣)和T(平移矢量)[2]。Bougue的Mat lab標(biāo)定工具箱可以進(jìn)行立體標(biāo)定,標(biāo)定物采用黑白棋盤(pán)格。具體標(biāo)定過(guò)程如下。

    1)啟動(dòng)工具箱,將左右攝像頭獲取的棋盤(pán)格圖片序列讀入。

    2)首先對(duì)一個(gè)攝像頭進(jìn)行標(biāo)定,得到該攝像頭的內(nèi)參數(shù),保存結(jié)果。

    3)重復(fù)以上操作,對(duì)另一個(gè)攝像頭進(jìn)行標(biāo)定。

    4)打開(kāi)立體標(biāo)定工具,根據(jù)標(biāo)定結(jié)果進(jìn)行立體標(biāo)定。

    3 圖像預(yù)處理

    圖像預(yù)處理是雙目視覺(jué)中重要的處理環(huán)節(jié),主要目的是改善圖片質(zhì)量,有利于計(jì)算機(jī)后續(xù)處理步驟的進(jìn)行[3]。由于拍攝的圖像受零均值的高斯噪聲的影響嚴(yán)重,本文使用Mat lab實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的均值濾波和高斯平滑。

    均值濾波是借助模板與圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn),本文使用5×5模板對(duì)圖像進(jìn)行均值濾波處理,然后使用sigma=0.8的3×3高斯模板對(duì)其進(jìn)行高斯平滑二次濾波。該部分的Mat lab實(shí)現(xiàn)為:

    以上代碼中,bw為二值圖像,對(duì)其均值濾波后得到圖像j。定義高斯平滑模板h并用其對(duì)j進(jìn)行高斯平滑,最終得到圖像g,濾波處理前后對(duì)比效果如圖2所示。

    圖2 原圖像(左)與濾波后圖像(右)

    4 立體匹配

    本文基于SIFT算法進(jìn)行立體匹配,該算法提取局部特征,在尺度空間尋找極值點(diǎn),提取位置、尺度、旋轉(zhuǎn)不變量。使用工具箱進(jìn)行立體匹配的Mat lab實(shí)現(xiàn)如下:

    [image,descrips,locs]=si f t('car1.pgm');

    match('car1.pgm','car2.pgm');

    以上代碼中,car1.pgm、car2.pgm分別是左右攝像機(jī)拍攝的圖像,將其匹配后的結(jié)果如圖3所示。

    圖3 特征點(diǎn)匹配結(jié)果

    5 結(jié)論

    本文對(duì)獲取的原始圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理,去除了噪聲的干擾,并通過(guò)SIFT算法成功地對(duì)增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行快速特征點(diǎn)匹配,匹配正確率尚可接受。

    [1]蘇景存.基于機(jī)器視覺(jué)的機(jī)器人噴涂技術(shù)研究[D].河北:河北聯(lián)合大學(xué),2013.

    [2]張穎康.關(guān)于攝像機(jī)標(biāo)定與三維重建技術(shù)的研究[D].河北:河北大學(xué),2008.

    [3]石小鳳,樊超.計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在糧食品質(zhì)檢測(cè)中的研究應(yīng)用[J].清遠(yuǎn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),2011(6) :54-59.

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