發(fā)布時間：2020-03-28 04:06

【摘要】：隨著人工智能技術(shù)熱度的日益攀升,深度視覺已掀起了視覺革命的浪潮,并必將成為機器視覺領(lǐng)域的核心內(nèi)容。由于深度相機具有能夠獲取實時深度信息,不受光照影響,體積小等諸多優(yōu)點,使其逐漸成為制造生產(chǎn)與科學研究過程中不可或缺的硬件條件,但實現(xiàn)這一切的關(guān)鍵前提條件是深度相機能夠完成精確,快速地標定。本文基于相機深度測量原理和自標定技術(shù),提出兩種操作方便簡潔,結(jié)果精確可靠的深度相機自動標定方法。首先,基于課題研究背景和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析了傳統(tǒng)標定方法存在的不足,闡明了深度相機標定的研究意義;同時介紹了與相機標定技術(shù)相關(guān)的重要幾何原理,為后續(xù)研究工作做出了鋪墊。然后,結(jié)合經(jīng)典標定理論基礎(chǔ),提出一種利用三維特征點與深度圖中像素點的對應(yīng)關(guān)系建立深度相機的數(shù)學模型以求解相機內(nèi)外參數(shù)初始值,并通過優(yōu)化得到相機參數(shù)最優(yōu)值的深度相機自動標定方法。其次,針對基于三維特征點標定方法實時性差和其普通非線性優(yōu)化方法全局搜索能力差等缺點,提出一種改進的基于求解單應(yīng)矩陣的深度相機自標定算法。通過建立深度相機畸變模型求出畸變參數(shù),結(jié)合免疫克隆選擇優(yōu)化算法確定深度相機最優(yōu)內(nèi)外參數(shù)。最后,搭建視覺實驗平臺,采用微軟Kinect V2的深度相機獲取深度場景圖,利用Python語言編寫標定程序進行標定試驗,并進行了經(jīng)典標定法的對比試驗。通過試驗結(jié)果對比與分析,證明本文所提標定算法的精確性與實用性。
【圖文】：

圖 1-1 3D 視覺完成物料分揀、檢測3D 深度相機與傳統(tǒng)的 2D 相機不同之處在于，普通 2D 相機只能獲得場景的 RGB 影像或者灰度級影像，而 3D 深度相機除了能得到場景的灰階影像還得灰度影像的的深度距離信息，這就使得圖片在計算機 看 來是一張立體不再是平面圖。3D 深度相機早已出現(xiàn)在許多消費級產(chǎn)品中，例如微軟 XBOX游戲機中用到的 Kinect、英特爾視覺識別的 RealSense 等，如圖 1-2 所示，制造、視覺識別、虛擬輔助等諸多領(lǐng)域也都離不開 3D 深度相機。然而，現(xiàn)業(yè)級深度相機一般精度不高，但相信科學技術(shù)的進步，如同以前的黑白相機到高分辨彩色相機，3D 深度相機也會會變得愈加成熟。

透視投影是一種通過將投影面置于投影中心與投影對象之間的中心投影方式，基本的透視投影模型如圖2-1 所示，透視投影的像平面位于視點和場景物之間，可將其理解為從物體反射回來的光線通過一小孔最終在小孔后方的投影面形成物像，最后將投影面等距到小孔與場景物之間。通過此描述，透視投影原理就和人的視覺系統(tǒng)原理相似，使得得到的圖像更富有立體感和真實感。圖 2-1 透視投影的基本在實際成像情況下，成像平面 P 不可能做到無限大，在攝像機系統(tǒng)中，成像平面被設(shè)置為一定大小的矩形平面（也有正方形或其他形狀），此時視點 E 的可視范圍就被限制成一個矩形，在圖像平面的像就是人為指定場景在 P 上所成的像，就如同人眼透過窗戶看外部的世界一樣，如圖 2-2 所示。此時，假若視點 E 能看到 無窮遠 ，可視范圍仍然可被看作為一個無限區(qū)域，且沿視點相反的無窮遠方向發(fā)散。而實際應(yīng)用中不可能看到無窮遠之外的物體，所往往取一定距離的可視區(qū)域（通常為場景到成像平面之間的距離）來描述視點范圍，通常將可視區(qū)域稱為視椎體，，如圖 2-3 所示。
【學位授予單位】：成都理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP18

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本文編號：2603900