基于双目立体视觉的目标识别与抓取定位

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1、１８分类号：ＴＰ２４２．６单位代码：１０３研究生学号：２０１３５２２０９４密皱：公开吉林大學硕女学位论文単术学化（）基于双目立体视觉的目标识别与抓取定位ＴａｒｅｔＲｅｃｏｎｉｔｉＬｏｃａｉｉｌｇｇｉｏｎａｎｄＧｒａｓｐｎｇｔｏｎＢａｓｅｄｏｎＢｎｏｃｕａｒＳｔｅｒｅｏＶｉｓｉｏｎ作者姓名：王德海专业：控制理论与控制工程研究方向：智能机器人指导教师；洪伟副教授培养单位：通信工程学院２０１６年６月未经本论文作者的书面授权，你法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位

2、和个人，巧不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：１餐為曰期；２。／知

3、月曰占＾—————————————————————基于双目立体视觉的目标识别与抓取定位—————————————————————TargetRecognitionandGraspingLocationBasedonBinocularStereoVision作者姓名：王德海专业名称：控制理论与控制工程指导教师：洪伟副教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年6月4日摘要摘要基于双目立体视觉的目标识别与抓取定位对物体的抓取或操作是智能机器人离开实验室、进入家庭环境为人们服务所要经常执行的一项任务。智能机器人对目标物体的识别与定位是其成功抓取目标物体

4、的前提，然而智能机器人并不能像人类那样可以在复杂环境中轻松识别并定位目标物体。在众多能够感知环境信息的传感器中，双目立体视觉传感器由于其能够获取丰富的环境信息以及对场景深度信息的感知能力被广泛应用于目标识别与定位中。本文针对基于双目立体视觉目标识别与抓取定位所涉及的方法和流程进行了相关研究，在目标识别阶段利用图像处理技术提取能够表示目标物体的局部不变描述子用以目标识别；在目标定位阶段通过图像分割方法得到目标物体的轮廓中心，利用三维重建原理求解轮廓中心三维坐标，在此基础上通过目标物体模板与实际场景的关系估计目标物体的姿态。现将本文工作总结如下：第一，

5、在摄像机标定环节，首先分析了摄像机成像过程中涉及到的四个坐标系的变换关系以及线性成像模型和非线性成像模型，然后利用张正友标定法进行了摄像机的内部参数和外部参数的标定工作，最后通过实验验证了摄像机标定的精度。第二，在目标识别环节，在研究图像特征的基础之上，选择局部不变特征SIFT算子来描述目标物体，用以目标识别。为了能够从不同角度识别出目标物体，我们建立目标物体图像库。在完成目标识别的基础之上，我们利用匹配模板与实际场景图像之间的单应矩阵估计目标物体所在的区域。第三，在目标定位环节，我们通过图像分割GrabCut算法来提取目标轮廓，并将SIFT算法与

6、GrabCut算法相结合解决了GrabCut算法需要人为初始化的问题；由于左右场景目标轮廓中心不匹配，所以采用模板匹配算法寻找左右场景图像匹配点对用以轮廓中心的三维重建；最后通过匹配模板图像与场景图像的对应关系，对目标的姿态进行了估计。关键词：双目立体视觉，摄像机标定，SIFT算法，目标识别与抓取定位，GrabCut算法，模板匹配IABSTRACTABSTRACTTargetRecognitionandLocationBasedonBinocularStereoVisionforthePurposeofGraspingGraspingoropera

7、tionoftheobjectisataskfortheintelligentrobotthatleavesthelab,andentersthefamilyenvironmenttoserviceforpeople.Targetobjectrecognitionandlocalizationfortheintelligentrobotisthepreconditionthatsuccessfullygrabobjects,however,intelligentrobotisnotashumanscaneasilyidentifyandlocate

8、thetargetobjectsincomplexenvironment.Therearemanykindsofsenso