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针对管件在机器人抓取中的分类识别、位姿估计等问题,对随机摆放管件的模板匹配识别、立体匹配和三维位姿估计进行了研究。通过标定得到左右相机的内外参数,然后进行双目标定、矫正以及手眼标定。优化了模板匹配算法,利用亚像素级精度提取管件的边缘轮廓。选择合适的图像金字塔层数以提高匹配速度,实现多类型管件的分类识别。通过立体匹配提取管件视差图,结合标定参数和双目视觉的三角测距原理实现管件的位姿估计,并进行多组位姿提取实验。设计开发MFC和Halcon联合编程的管件识别与位姿估计系统。实验结果表明:该系统可实现管件在随机摆放情况下的实时准确分类识别与位姿估计,满足工业的实际应用需求。 相似文献
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针对机器人采用示教方式码垛时所遇到的误抓取等问题,提出了一种基于双目视觉引导机器人码垛的定位方法。完成了双目标定、手眼标定以及极线校正工作,利用灰度变换与图像滤波相融合的算法对图像进行预处理,提高图像的质量。将图像的灰度级分布与立体匹配算法相结合,提高立体匹配的精度,获得更好的视差图像,对视差图像进行处理得到了码垛产品区域的中心点,然后结合平行双目系统和手眼标定的结果引导机器人对产品进行定位、码垛。实验表明:该方法可实现对产品区域中心点的精确定位,获得其坐标值,引导机器人码垛。 相似文献
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