基于机器视觉的工件识别和定位文献综述【实用文档】doc.doc
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一种基于机器视觉的工件定位与识别方法,包括:步骤1,创建SVM分类器,计算训练集图像的灰度共生矩阵,训练分类器;步骤2,工业相机采集流水线上工件的实时影像,并校正畸变;步骤3,通过OTSU阈值分割法将校正后的图像二值化,并用canny算法检测边缘,将目标与背景分割开来;步骤4,旋转矩形拟合过滤后的轮廓,得到旋转矩形的中心坐标和旋转角度,将每个工件分离出来;步骤5,求解图像坐标系与机器人坐标系的映射关系矩阵;步骤6,对每个工件中心坐标进行变换,实现对工件的定位;步骤7,计算分离出的工件区域图像的灰度共生矩阵
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一种基于双目视觉的工件识别和定位方法.pdf
本发明涉及工件定位技术领域,具体为一种基于双目视觉的工件识别和定位方法,包括以下步骤:S1:对双目相机的参数进行标定,得到单应矩阵,根据标定结果对原始图像校正;S2:拿出一个工件,打开相机进行拍照侧视调整相机角度,并备份到处理终端保存为副本;S3:处理拍摄的图像,将图像的光线做出补正;S4:将拍摄出的两张图像通过三维模型处理,模拟出工件的三维空间模型;S5:分析工件的特征点,通过与放置平台上的定位点对比计算工件的位置,进行定位;本发明通过将对双目相机的调整数据上传到数据整合分析单元进行整合处理,并统一上传