摘要：在传统的鞋模自动化加工中,传统工业机器人由于缺乏对外部信息的获取,只能按照固定模板对鞋模底部进行切割...在传统的鞋模自动化加工中,传统工业机器人由于缺乏对外部信息的获取,只能按照固定模板对鞋模底部进行切割、打磨、刷胶等工艺操作。然而,这种统一模板的加工方式忽视了鞋模在初始固定时的定位偏差以及传输过程中可能存的位置变化等问题,因而在加工过程中容易导致次品甚至残品的产生,影响了生产效率以及生产效益。针对上述问题,本文以双目立体视觉作为三维重建的基础,对三维重建中的图像获取、摄像机标定、图像预处理、立体匹配以及三维重建等方面进行研究,并通过搭建双目视觉系统实验平台实现对鞋模底部的三维重建。本文主要工作包括以下几个方面:(1)对摄像机的成像模型以及摄像机标定方法进行了研究,解决三维空间物点与二维平面图像点之间的映射关系。采用张正友标定法完成对摄像机的标定,并利用重投影误差对标定结果进行分析,验证了标定结果的准确性。(2)分析了双目立体视觉的基本原理,从理论上验证了三维重建的可行性。然后针对双目视觉系统中双目摄像机标定、极线约束以及立体校正等方面进行研究,并完成了双目视觉系统的标定以及校正。(3)对立体匹配算法的基本原理进行了分析,并研究了立体匹配算法中所涉及的匹配代价计算、代价聚合、视差选取以及优化等关键步骤。在分析本文应用背景以及典型的基于SAD(Sum of Absolute Differences)的固定窗口立体匹配算法局限性的基础上,采用基于BT(Birchfield and Tomasi Dissimilarity)的自适应窗口立体匹配算法作为本文算法,并利用Middlebury大学官方网站提供的标准测试图以及PBM评价标准对算法的匹配效果进行了对比和分析,验证了本文算法的有效性。(4)通过大恒CCD摄像机以及计算机搭建双目视觉系统实验平台,并利用实验平台完成图像对获取、摄像机标定、图像预处理、立体匹配以及三维重建等五个步骤,实现了基于双目视觉的鞋模三维重建。更多还原显示全部
