基于機器視覺的自動引導車關鍵技術研究.pdf

1、AGV(自動引導車輛)是自動化物流運輸系統(tǒng)、柔性生產(chǎn)組織系統(tǒng)的關鍵設備。加速我國現(xiàn)有生產(chǎn)模式向柔性生產(chǎn)組織模式的方向轉(zhuǎn)化,提高工業(yè)生產(chǎn)的自動化程度,大力發(fā)展AGV是我國工業(yè)生產(chǎn)領域的必然趨勢。圖像處理技術是視覺引導式AGV的關鍵技術。本文針對工廠實際應用的基于機器視覺的AGV,研究了視覺引導式AGV標識符的識別技術,目的是提高視覺引導式AGV圖像識別的可靠性、實時性。內(nèi)容主要包括以下幾個方面： 1.對轉(zhuǎn)向梯形斷開點位置的優(yōu)化：應

2、用空間機構運動學對自動引導車獨立懸架進行空間運動分析,在此基礎上對轉(zhuǎn)向梯形斷開點位置的確定進行詳細分析計算,確定斷開點位置的優(yōu)化函數(shù),求出斷開點的最佳位置,使車輪繞主銷擺動量最小。 2.對采集的圖像進行預處理：預處理一般包括圖像的增強、圖像分割等。圖像增強的目的是為了消除圖像在輸入、傳送、處理過程中的干擾形成的噪聲,提高圖像質(zhì)量。圖像分割(Image Segmentation)是把圖像分割成若干個特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域并提取

3、出感興趣目標的技術和過程。為了分析和識別目標,需要將他們分割并提取出來。 3.攝像機的自標定：為了獲取空間點到計算機圖像像素點的對應關系,采用基于圓環(huán)點的自標定方法,給定一個正方形模板,在至少三個不同的方位對模板進行拍攝,分別檢測正方形的4條邊,提取正方形模板的4個角點和4條邊的中心點,計算圓環(huán)點的圖像坐標,從而可以線性求解出攝像機的全部內(nèi)部參數(shù),進而可以求取攝像機的外部參數(shù)。 4.特征的提?。耗壳?用于圖像處理的特征主

4、要有幾何特征、灰度特征、條帶特征等。為了有效地完成識別,本文研究基于組合特征的模板匹配法識別數(shù)字工位,避免了規(guī)整、細化、輪廓提取等圖像處理步驟。 5.標識符的識別：視覺引導式AGV在實際應用中存在多種工況,如加速、減速、停車及勻速行駛等,設計標識符的目的是用于工廠的物流運輸,有可能依次到達若干個目的地。一般按照工藝流程,依次經(jīng)過若干裝貨和卸貨工位。為了區(qū)分不同的加工工位,使用數(shù)字對不同的加工工位進行編碼或者編號。 6.基