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1、基于計(jì)算機(jī)視覺的三維檢測(cè)技術(shù)近年來(lái)得到了快速發(fā)展,并逐漸應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航、目標(biāo)識(shí)別、工業(yè)自動(dòng)化及物體跟蹤等領(lǐng)域。結(jié)構(gòu)光視覺技術(shù)是雙目計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)分支,該技術(shù)采用一臺(tái)投射器代替雙目立體視覺的一臺(tái)攝像機(jī),由于其投射的結(jié)構(gòu)光具有編碼唯一性的特點(diǎn),從而解決了雙目視覺中像素匹配的難題,因而是一種簡(jiǎn)捷、高效的三維視覺檢測(cè)方法。
本項(xiàng)目組提出了基于符號(hào)M陣列的二值結(jié)構(gòu)光的三維檢測(cè)方法,以實(shí)現(xiàn)二值光源投射下動(dòng)態(tài)目標(biāo)的檢測(cè)與重建。檢
2、測(cè)的首要問題是精度,為了保證很高的檢測(cè)精度,結(jié)構(gòu)光圖像檢測(cè)點(diǎn)的精確提取以及高精度的系統(tǒng)標(biāo)定是研究的關(guān)鍵。
在總結(jié)前期研究成果的基礎(chǔ)上,本文針對(duì)結(jié)構(gòu)光圖像檢測(cè)點(diǎn)提取、系統(tǒng)標(biāo)定和三維坐標(biāo)獲取三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)部分展開研究,其主要成果如下:
(1)亞像素定位方法的研究??偨Y(jié)了前期工作中基于骨架的交叉點(diǎn)提取算法的不足,研究并介紹了三種亞像素定位方法,且通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了各算法的優(yōu)缺點(diǎn)。本文詳細(xì)介紹了條紋中心線的提取步驟,同時(shí)為
3、了增強(qiáng)光條中心線的完整性,提出了曲率延伸法對(duì)光條中心線進(jìn)行斷線修補(bǔ),最后利用曲線相交法提取結(jié)構(gòu)光圖像檢測(cè)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本系統(tǒng)算法提取精度比原算法提取精度要高。
(2)系統(tǒng)標(biāo)定方法的研究。在總結(jié)目前已有的視覺系統(tǒng)標(biāo)定方法以及前期工作中快速二步標(biāo)定方法不足的基礎(chǔ)上,提出了基于感知的二步插值標(biāo)定方法?;诟兄亩讲逯禈?biāo)定方法讓計(jì)算機(jī)具備感知偏移的能力,并且在標(biāo)定過程中不必對(duì)攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,減少了對(duì)各種
4、參數(shù)的敏感性,過程簡(jiǎn)捷且可靠性高。
(3)三維坐標(biāo)獲取的研究。在已完成系統(tǒng)標(biāo)定和左右圖像檢測(cè)點(diǎn)匹配的基礎(chǔ)上,通過建立光源側(cè)與CCD側(cè)光路方程,利用三角法計(jì)算結(jié)構(gòu)光圖像檢測(cè)點(diǎn)的三維坐標(biāo),并對(duì)誤差對(duì)象三維坐標(biāo)獲取算法進(jìn)行改進(jìn)。重建實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)后的重建結(jié)果比改進(jìn)前得到了改善。
本文針對(duì)計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中的各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),包括圖像獲取、檢測(cè)點(diǎn)提取、系統(tǒng)標(biāo)定、三維坐標(biāo)計(jì)算等進(jìn)行了方法研究和軟件開發(fā),并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所采用方
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