三維機(jī)器視覺及其應(yīng)用課件

三維機(jī)器視覺及其應(yīng)用三維機(jī)器視覺及其應(yīng)用1機(jī)器視覺計(jì)算機(jī)視覺是采用圖像處理、模式識(shí)別、人工智能技術(shù)相結(jié)合的手段,著重于一幅或多幅圖像的計(jì)算機(jī)分析。機(jī)器視覺偏重于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)工程化,能夠自動(dòng)獲取和分析特定的圖像,以控制相應(yīng)的行為。機(jī)器視覺計(jì)算機(jī)視覺是采用圖像處理、模式識(shí)別、人工智能技術(shù)相結(jié)2雙目被動(dòng)視覺結(jié)構(gòu)光主動(dòng)視覺雙目主動(dòng)視覺三維機(jī)器視覺主要方法雙目被動(dòng)視覺三維機(jī)器視覺主要方法3雙目被動(dòng)視覺雙目被動(dòng)視覺傳感器一般由兩臺(tái)性能相同的CCD攝像機(jī)組成，基于視差原理，可完成視場(chǎng)內(nèi)的所有特征點(diǎn)的三維測(cè)量。攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)經(jīng)過標(biāo)定后，處于任何位置，相對(duì)保持恒定，因此可以離線標(biāo)定。而傳感器的結(jié)構(gòu)參數(shù)，即兩個(gè)攝像機(jī)之間的位置關(guān)系，隨攝像機(jī)的擺放位置和方向的不同發(fā)生變化，它們的結(jié)構(gòu)容易受傳感器固定安裝的影響，所以需要在線標(biāo)定。

雙目被動(dòng)視覺雙目被動(dòng)視覺傳感器一般由兩臺(tái)性能相同的CCD攝像4雙目被動(dòng)視覺傳感器數(shù)學(xué)模型雙目被動(dòng)視覺傳感器數(shù)學(xué)模型5結(jié)構(gòu)光主動(dòng)視覺結(jié)構(gòu)光主動(dòng)視覺6三維機(jī)器視覺及其應(yīng)用課件7雙目主動(dòng)視覺雙目主動(dòng)視覺8國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)建立更加合理的視覺檢測(cè)模型建立有效的標(biāo)定方法建立高精度標(biāo)定點(diǎn)產(chǎn)生方法建立有效的通用的圖象處理方法圖象采集與處理實(shí)時(shí)化方法多視覺傳感器的世界坐標(biāo)系統(tǒng)一國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)建立更加合理的視覺檢測(cè)模型9標(biāo)定點(diǎn)發(fā)生方法標(biāo)定點(diǎn)發(fā)生方法10傳統(tǒng)方法標(biāo)準(zhǔn)靶尺法

傳統(tǒng)方法標(biāo)準(zhǔn)靶尺法11標(biāo)定點(diǎn)是靠光平面與標(biāo)準(zhǔn)靶尺上的特征的邊緣的交點(diǎn)提供的，因此，邊緣的光反射會(huì)造成標(biāo)定點(diǎn)提取的誤差。要保證標(biāo)準(zhǔn)靶尺與單向移動(dòng)臺(tái)的嚴(yán)格垂直。這在實(shí)際操作中很難做到，必然會(huì)引進(jìn)由于不垂直所產(chǎn)生的誤差。要保證單向移動(dòng)臺(tái)的移動(dòng)方向與激光面的法向垂直。這在實(shí)際操作中很難做到，必然會(huì)引進(jìn)由單向移動(dòng)臺(tái)移動(dòng)方向和激光面的夾角所產(chǎn)生的誤差。不能實(shí)現(xiàn)標(biāo)定點(diǎn)圖像位置的高精度提取。

標(biāo)定點(diǎn)是靠光平面與標(biāo)準(zhǔn)靶尺上的特征的邊緣的交點(diǎn)提供的，因此，12拉絲法1.不能實(shí)現(xiàn)標(biāo)定點(diǎn)圖像位置的高精度提取。2.兩臺(tái)電子經(jīng)緯儀獲取標(biāo)定點(diǎn)物坐標(biāo)的精度較低。拉絲法1.不能實(shí)現(xiàn)標(biāo)定點(diǎn)圖像位置的高精度提取。13標(biāo)準(zhǔn)量塊法（或稱為微分法）標(biāo)準(zhǔn)量塊法與標(biāo)準(zhǔn)靶尺法相似，只不是用標(biāo)準(zhǔn)量塊替代了標(biāo)準(zhǔn)靶尺。標(biāo)準(zhǔn)量塊法（或稱為微分法）標(biāo)準(zhǔn)量塊法與標(biāo)準(zhǔn)靶尺法相似，14單視覺傳感器標(biāo)定點(diǎn)發(fā)生方法

單視覺傳感器標(biāo)定點(diǎn)發(fā)生方法15三維機(jī)器視覺及其應(yīng)用課件16雙視覺傳感器標(biāo)定點(diǎn)

發(fā)生方法雙視覺傳感器標(biāo)定點(diǎn)

發(fā)生方法17傳統(tǒng)方法拉絲法

傳統(tǒng)方法拉絲法18

不能實(shí)現(xiàn)標(biāo)定點(diǎn)圖像位置的高精度提取。同時(shí)兩臺(tái)電子經(jīng)緯儀獲取標(biāo)定點(diǎn)物坐標(biāo)的精度較低，一般在0.05mm左右。在兩個(gè)視覺傳感器相對(duì)放置的情況下，由于“盲區(qū)”問題，不能直接產(chǎn)生標(biāo)定點(diǎn)，而是通過兩臺(tái)電子經(jīng)緯儀的移動(dòng)來實(shí)現(xiàn)，因此造成了測(cè)量誤差。需要多次坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換，在坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換過程中必然損失掉一些測(cè)量精度。不能實(shí)現(xiàn)標(biāo)定點(diǎn)圖像位置的高精度提取。同時(shí)兩臺(tái)電子經(jīng)緯儀獲取19雙視覺傳感器標(biāo)定點(diǎn)發(fā)生方法雙視覺傳感器標(biāo)定點(diǎn)發(fā)生方法20三維機(jī)器視覺及其應(yīng)用課件21標(biāo)定點(diǎn)數(shù)據(jù)的全局統(tǒng)一

標(biāo)定點(diǎn)數(shù)據(jù)的全局統(tǒng)一22安裝偏角的測(cè)量方法

在雙向光電瞄準(zhǔn)裝置的上表面做一標(biāo)記，并在雙向光電瞄準(zhǔn)裝置的上方放置一攝像機(jī)。攝像機(jī)自上而下采集雙向光電瞄準(zhǔn)裝置的上表面圖像，經(jīng)圖像處理便可得到瞄準(zhǔn)裝置的軸線。控制移動(dòng)臺(tái)沿Z向移動(dòng)，每移動(dòng)一定的距離，攝像機(jī)自上而下采集雙向光電瞄準(zhǔn)裝置上表面標(biāo)記的圖像，經(jīng)圖像處理便可得到標(biāo)記點(diǎn)的位置。移動(dòng)臺(tái)一直沿Z向移動(dòng)，這樣便可獲得標(biāo)記點(diǎn)一系列的位置，采用這些位置點(diǎn)進(jìn)行直線擬合，便可得到移動(dòng)臺(tái)Z向軸線的圖像直線方程。由得到的瞄準(zhǔn)裝置的軸線和移動(dòng)臺(tái)Z向軸線的圖像直線方程便可實(shí)現(xiàn)安裝偏角θ的測(cè)量。安裝偏角的測(cè)量方法在雙向光電瞄準(zhǔn)裝置的上表面做一標(biāo)記，并在23人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)功能、泛化功能、非線性映射功能和高度并行處理功能，可實(shí)現(xiàn)函數(shù)逼近（數(shù)字逼近映射）、數(shù)據(jù)聚集、模式分類、優(yōu)化計(jì)算、概率密度函數(shù)估計(jì)等功能。因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被廣泛用于人工智能、自動(dòng)控制、機(jī)械人、統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域的信息處理中。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)功能、泛化功能、非線性映射功能和高度并25BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)不僅有輸入層節(jié)點(diǎn)，輸出層節(jié)點(diǎn)，而且可以有一層或多層隱層節(jié)點(diǎn)。這個(gè)算法的學(xué)習(xí)過程，由正向傳播和反向傳播組成。在正向傳播過程中，輸入信號(hào)從輸入層經(jīng)隱單元層逐層處理，并傳向輸出層，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果輸出層不能得到期望的輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，將誤差信號(hào)沿原來的連接通路返回，通過修改各層神經(jīng)元的權(quán)值，使得誤差信號(hào)最小。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)不僅有輸入層節(jié)點(diǎn)，輸出層節(jié)點(diǎn)，而且可以有一層26三維機(jī)器視覺及其應(yīng)用課件27RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三層組成，輸入層節(jié)點(diǎn)只是傳遞輸入信號(hào)到隱層，隱層節(jié)點(diǎn)由核函數(shù)構(gòu)成，而輸出層節(jié)點(diǎn)是簡(jiǎn)單的線性函數(shù)。隱層節(jié)點(diǎn)的傳遞函數(shù)（即核函數(shù)）對(duì)輸入信號(hào)在局部產(chǎn)生響應(yīng)，即當(dāng)輸入信號(hào)靠近核函數(shù)的中央范圍時(shí)，隱層節(jié)點(diǎn)將產(chǎn)生較大的輸出。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三層組成，輸入層節(jié)點(diǎn)只是傳遞輸入信號(hào)到隱層，28三維機(jī)器視覺及其應(yīng)用課件29視覺檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)BP算法進(jìn)行了改進(jìn)，所得到的改進(jìn)BP算法具有非線性映射能力強(qiáng)、收斂較快、映射精度高、健壯性比較好等優(yōu)點(diǎn)；并且利用該算法成功地建立起了用于結(jié)構(gòu)光三維單視覺檢測(cè)的BP網(wǎng)絡(luò)模型，在200mm的測(cè)量范圍內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試精度為0.135mm。

視覺檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)BP算法進(jìn)行了改進(jìn)，所得到的改進(jìn)BP算30將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于結(jié)構(gòu)光三維視覺檢測(cè)，建立起高精度的結(jié)構(gòu)光三維雙視覺檢測(cè)的RBF網(wǎng)絡(luò)模型。針對(duì)實(shí)際系統(tǒng)沒有采用RBF網(wǎng)絡(luò)的典型學(xué)習(xí)算法，而是提出一種改進(jìn)算法，該算法映射精度高、健壯性好、收斂較快，更適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)構(gòu)光三維多視覺檢測(cè)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)中利用該算法成功的建立起RBF視覺檢測(cè)模型，該模型的測(cè)量精度和BP網(wǎng)絡(luò)相比，提高了約一倍。在200mm的測(cè)量范圍內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試精度為0.084mm。將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于結(jié)構(gòu)光三維視覺檢測(cè)，建立起高精度的結(jié)構(gòu)31