基于線陣CCD掃描信息的工件識別與特征參數(shù)提取.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和人類認(rèn)識世界的需求不斷增加，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺已經(jīng)不能滿足人們對三維物體識別的要求。很多情況下需要采用各種測量手段及三維幾何建模方法，將物體轉(zhuǎn)化為計算機(jī)上的三維數(shù)學(xué)模型，實現(xiàn)三維物體的識別及定位。圖像理解是人工智能中涉及基于輸入圖像解釋來做出決策或完成一些控制系統(tǒng)的主要環(huán)節(jié)，在自動檢測，機(jī)器人自動抓取，自動裝配，自主導(dǎo)航，醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域有著廣闊的用途。本文利用激光掃描和三角測量原理，求取物體的三維信息。利用幾何形體輪

2、廓的連續(xù)性，對輪廓進(jìn)行干擾點的去除。研究了圖像分割方法，并將待處理的數(shù)據(jù)點按照在深度方向上的可見性進(jìn)行了分類，針對不同的分類，提出了不同的圖像分割方法。對曲線擬合模型進(jìn)行了理論研究，應(yīng)用最小二乘法實現(xiàn)了表面輪廓曲線的擬合，將數(shù)據(jù)點按照輪廓法向的連續(xù)性進(jìn)行了分類，對于法向不連續(xù)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行多直線段擬合；對于法向連續(xù)的數(shù)據(jù)，應(yīng)用圓錐曲線為擬合模型對其進(jìn)行擬合。對形狀特征進(jìn)行了分析，由于本課題中待識別物體形狀簡單，根據(jù)最小二乘法擬合得到的參數(shù)