基于單目視覺的堆疊箱體工件空間位姿求解研究.pdf

1、當(dāng)前工業(yè)機器人處于快速發(fā)展階段，利用機器視覺進(jìn)行目標(biāo)識別定位與位姿測量成為重要的研究熱點。工業(yè)自動化生產(chǎn)過程中，機器人常常需要完成的一項操作是對工件的抓取，獲取工件的空間位姿是執(zhí)行抓取操作的前提，對于大部分待加工的箱體工件，工人通常直接將工件堆疊在載物平臺上，工件與工件的堆疊將造成其圖像的粘連，同時堆疊也將原本處于平面位姿的測量問題升級為空間位姿求解的難題。
　　為了解決這類圖像粘連和空間位姿求解難題，本文提出一種基于單目視覺的堆

2、疊箱體工件空間位姿求解算法。利用空間向量混合求積、P4P問題唯一解特性，結(jié)合工件自身幾何約束，建立了特征點空間坐標(biāo)測量模型;并引入嘗試法確定工件邊長，分析了工件堆疊引起的誤判問題，對嘗試法進(jìn)行優(yōu)化，實現(xiàn)了特征平面相鄰兩邊與工件尺寸的精確匹配;利用特征點空間坐標(biāo)測量模型，根據(jù)工件特征點二維平面坐標(biāo)計算出其在攝相機坐標(biāo)系下的空間坐標(biāo)，進(jìn)而推導(dǎo)出特征平面的空間位姿，并根據(jù)目標(biāo)平面和特征平面的幾何約束關(guān)系，最終推導(dǎo)出目標(biāo)平面的空間位姿。特征點二

3、維平面坐標(biāo)提取是所有理論推導(dǎo)的起點和關(guān)鍵，文章分析了直接提取工件角點的弊端，提出利用邊緣擬合直線的交點坐標(biāo)作為特征點平面坐標(biāo)。采用Sobel和Canny算子提取了工件未粘連的常規(guī)邊緣，利用支持向量機（SVM）分割提取了工件的粘連邊緣，通過邊緣合成得到待求解工件的所有邊緣，利用Hough變換進(jìn)行邊緣直線擬合，最終求解出特征點二維平面坐標(biāo)。
　　實驗部分給出了攝相機標(biāo)定的具體結(jié)果，并設(shè)計了空間位姿求解算法的驗證實驗，在工件處于共面位置