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基于机器视觉的二维图纸线条跟踪系统的研究

作　者: 徐世杰
导　师: 王宗义
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 机器视觉摄像机标定视觉伺服模式识别轨线跟踪
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
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内容摘要

机器视觉技术主要用于机器人轨迹跟踪，自治车辆的导航和自动焊接设备上对焊的跟踪。把机器视觉引入切割机的控制过程，可以提高切割机的智能和产品的高技术含量。引入机器视觉后，只需将要切割工件的图纸放在跟踪平台上，由摄像机自动跟踪切割，无需编程，简化了对操作工人的要求。本文针对视觉引导的机器人轨线跟踪控制问题，结合视觉传感器的测量特点，介绍了基于位置式视觉伺服的CCD摄像机轨线跟踪系统研究中的成果。借鉴模式识别的思想提出了对待跟踪线段局部开小窗后进行模式分析，以得到跟踪切向和法向偏差的方法，对已有的切向靠近、法向跟踪的跟踪算法改进后，对抓持摄像机的机械手发出控制指令完成跟踪。并围绕机器人轨线跟踪控制问题，介绍了数字图像处理中的中值滤波、最佳阈值分割等手段；研究了摄像机的投影畸变和标定算法的MATLAB语言实现：分析和讨论了视觉伺服系统中的两种控制方式，最后对已有的轨线跟踪算法，进行了改进和实验，为以后进一步研究奠定了基础。

全文目录

第1章绪论  8-15
  1.1 概述  8
  1.2 视觉跟踪的发展状况  8-9
  1.3 几种典型的跟踪算法  9-10
    1.3.1 本系统采用的跟踪方法原理  10
  1.4 软件总体方案设计  10-13
    1.4.1 初步跟踪模块图：  11-12
      1.4.1.1 图像预处理：中值滤波和二值化处理  11-12
      1.4.1.2线段模式分析  12
    1.4.2 切割跟踪  12-13
      1.4.2.1 图像特征抽取  12-13
      1.4.2.2 跟踪结束判断  13
  1.5 本论文的主要工作  13-15
第2章摄像机标定  15-23
  2.1 摄像机标定简述  15
  2.2 线性模型摄像机定标  15-19
    2.2.1 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系  15-18
    2.2.2 线性摄像机模型(针孔模型)  18-19
  2.3 标定方法的改进  19-23
    2.3.1 投影畸变校正  19-21
    2.3.2 实验结果  21-22
    2.3.3 结论  22-23
第3章数字图像处理以及数学形态学在图像处理中的应用  23-41
  3.1 序言  23-24
    3.1.1 数字图像处理的主要方法  24
  3.2 图像复原-中值滤波  24-27
  3.3 图像分析-阈值图像分割  27-32
    3.3.1 阈值图像分割  28-29
    3.3.2 简单的全局阈值  29-30
    3.3.3 最佳阈值  30-32
  3.4 数学形态学原理  32-41
    3.4.1 一些定义  33-35
    3.4.2 腐蚀(EROSION)  35-37
    3.4.3 膨胀(DILATION)  37-38
    3.4.4 开(OPEN)  38-40
    3.4.5 闭(CLOSE)  40-41
第4章跟踪算法的改进  41-54
  4.1 关于机器人视觉伺服系统控制结构的研究  41-44
    4.1.1 视觉伺服系统的分类  41-42
    4.1.2 基于位置的视觉伺服控制结构  42-43
    4.1.3 基于图像的视觉伺服控制结构  43-44
  4.2 原有的跟踪算法原理  44-45
  4.3 跟踪算法的改进  45-51
    4.3.1 图像的细化  45-49
    4.3.2 曲线拟合  49-51
  4.4 实验结果  51-54
结论  54-55
参考文献  55-57
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  57-58
致谢  58

基于机器视觉的二维图纸线条跟踪系统的研究

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