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    2018-02-01 22:05:00
    机器人视觉系统研究 杭电图书馆 科学出版社 总页数:202 唯一QQ:1825587919 唯一WX:ly1825587919 PS:由于阅读效率原因,仅记录关键点 第一章 绪论 第二章全向视觉系统 1.多摄像机拼接全向视觉系统...

    机器人视觉系统研究

    杭电图书馆

    科学出版社

    总页数:202

     

    唯一QQ:1825587919

    唯一WX:ly1825587919

     

    PS:由于阅读效率原因,仅记录关键点

     

    第一章  绪论

    第二章 全向视觉系统

    1.多摄像机拼接全向视觉系统
      ringcam系统   五个摄像头
    2.鱼眼镜头全向视觉系统
      短焦距,超广角镜头
    3.折反射式全向视觉系统
      锥形,椭圆形,双曲线形,抛物线形
      水平等比镜面,水平距离成像一样
      垂直等比镜面,垂直距离成像一样
      角度等比镜面
      改进 由内到外 双曲,水平等比,垂直等比
      标定方法
        1.极坐标
        2.与模型无关的标定算法设计

    第三章 颜色编码化目标识别

    1.摄像机参数自动调节
      图像熵    
      自动调节算法,改变曝光时间和增益,取曝光时间等于增益
      同样可调节摄像机其他参数
    2.视觉系统颜色分类
      RGB  645.16  526.32  444.44
        形成颜色立方体
      HSI. 将立方体中心对角线的灰度线的点到原点
        旋转,形成一个圆锥形的颜色空间
      YUV. 亮度分量Y和色度分量U.V组成通常用在彩色电视等一些传输协议中。通常用压缩的422模式
        相互转换  矩阵式
      颜色查找表  根据查找表直接得出颜色范围
      颜色空间选择原则
      yuv与hsi颜色空间混合使用
      基于线性分类器的颜色空间划分
      白线识别
      障碍物识别
      中心极坐标,,分为180份,检测黑色遮挡物

     第四章  非颜色编码化目标识别

      解决任意颜色,纹理的足球识别问题
      1.全向视觉成像模型的任意足球识别
      2.基于AdaBoost学习算法的任意足球识别
        模式识别最常用算法

    第五章  目标跟踪与状态估计

      单目标跟踪
      足球机器人的运动特点
        自主运行,有一定目的性
      目标运动模型
    •     静止模型
    •     匀速与匀加速运动模型
    •     时间相关模型
    •     当前统计模型

      滤波器约束条件
        普通kalman滤波算法不太理想,将普通滤波改进,增加约束条件
        对速度,加速度约束,
        引入约束条件的方法,最有效:滚动时域估计 mhe

      基于联合概率数据关联的多目标跟踪
      椭球跟踪门规则

      基于ransac和卡尔曼滤波的目标状态估计
      基于双目视觉的三维空间目标状态估计
        双目视觉系统  增加一个双目摄像头
      软件方面主要有三个并行线程
      • 1.采集摄像机左右两幅图像并做畸变矫正
      • 2.对两幅图像分别进行足球识别,足球三维坐标重构
      • 3.运动轨迹拟合,落点位置预测

      足球识别与定位  颜色查找表
      足球运动轨迹的拟合  采用最小二乘法进行抛物线轨迹拟合
      足球运动落点位置的预测
      机器人运动决策

    第六章  足球机器人视觉自定位

      粒子滤波定位
      匹配优化定位
      二者结合得到自定位方法
      有效解决绑架后自定位,
     
    v、

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/tenjl-exv/p/8401477.html

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  • 随着工业自动化的发展,同时也带动了机器人视觉系统技术的发展,由于机器人视觉系统的结构比较复杂,很多人都不是很了解,但其实基本的模型结构是一样的,下面杭州国辰机器人就带大家来一起认识一下机器人视觉系统的...

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      随着工业自动化的发展,同时也带动了机器人视觉系统技术的发展,由于机器人视觉系统的结构比较复杂,很多人都不是很了解,但其实基本的模型结构是一样的,下面杭州国辰机器人就带大家来一起认识一下机器人视觉系统的结构组成。

      机器人视觉系统可以分为以下几个结构:

      (1)光学成像模块。

      该模块又可以分为照明系统设计和镜头光学系统设计两部分。

      光照设计就是通过研究被测物体的光学特性、距离、物体大小、背景特性等,合理的设计光源的强度、颜色、均匀性、结构、大小,并设计合理的光路,达到获取目标相关结构信息的目的。

      镜头是将物方空间信息投影到像方的主要部件。镜头的设计主要是根据检测的光照条件和目标特点选好镜头的焦距,光圈范围。在确定了镜头的型号后,设计镜头的后端固定结构。

      (2)图像传感器模块。

      该模块主要负责信息的光电转换,位于镜头后端的像平面上。目前,将为主流的图像传感器可分为CCD(Charge-coupledDevice电荷耦合元件)与CMOS图像传感器两类。因为是电信号的信源,所以良好稳定的电路驱动是设计这一模块的关键。

      (3)图像处理模块。

      该模块是主要负责图像的处理与信息参数的提出,可分为硬件结构与软件算法两个层次。

      硬件层一般是CPU为中心的电路系统。基于PC的机器视觉使用的是PC机的CPU与相关的外设;基于嵌入式系统的有独立处理数据能力的智能相机依赖于板上的信息处理芯片如DSP、ARM、FPGA等。

      软件部分包括一个完整的图像处理方案与决策方案,其中包括一系列的算法。在高级的图像系统中,会集成数据算法库,便于系统的移植与重用。当算法库较大时,通过图形界面调用算法库。

      (4)IO模块。

      IO模块是输出机器视觉系统运算结果和数据的模块。基于PC的机器视觉系统可将接口分为内部接口与外部接口,内部接口只要负责系统将信号传到PC机的高速通讯口,外部接口完成系统与其他系统或用户通讯和信息交换的功能。智能相机则一般利用通用IO与高速的以太网完成对应的所有功能。

      (5)显示模块。

      显示模块可以认为是一个特殊的用户IO,他可以使用户更为直观的检测系统的运行过程。基于PC的机器视觉系统中可以直接通过PCI总线将系统的数据信息传输到显卡,并通过VGA接口传到计算机屏幕上。独立处理的智能相机通常则通过扩展液晶屏幕和图像显示控制芯片实现图像的可视化。

      以上内容就是国辰机器人为大家介绍的关于机器人视觉系统的组成结构,相信大家在看完小编的介绍之后,对这五个模块也有了一定的了解,如果您想了解更多关于视觉检测系统产品,也可向我们咨询哦。

      来源:杭州国辰机器人

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  • 机器人视觉应用程序可以带来一系列复杂的需求,但开源库可以为几乎所有需求提供解决方案。开发人员可以找到从基本的图像处理和对象识别再到运动规划和避免碰撞的开源软件包 。另外,还有有一些关键的开源图像处理...

    机器人视觉应用程序可以带来一系列复杂的需求,但开源库可以为几乎所有需求提供解决方案。开发人员可以找到从基本的图像处理和对象识别再到运动规划和避免碰撞的开源软件包 。另外,还有有一些关键的开源图像处理软件包,可以帮助开发人员实现复杂的机器人系统。

    在可用的开源软件包中,OpenCV可能是使用最广泛、功能最丰富的。OpenCV分发版实现了超过2500种算法,通过一系列模块处理图像处理需求,其中包括以下内容:

    core,定义所有其他模块使用的基本数据结构和函数;

    imgproc,提供图像处理功能,包括线性和非线性图像滤波、几何图像变换、颜色空间转换、直方图等;

    video,支持运动估计,背景减法和对象跟踪算法;

    calib3d,提供基本几何算法,摄像机校准,物体姿态估计等;

    features2d,提供特征检测器,描述符和描述符匹配;

    objdetect,提供对象和预定义类实例的检测;

    OpenCV使用c++编写,支持c++、Python、Java和Matlab接口,支持Windows、Linux、Android和Mac OS。OpenCV除了支持单指令、多数据(SIMD)指令集外,还通过GPU模块为许多功能提供基于cuda的GPU加速,通过ocl模块提供OpenCL加速。最近发布的OpenCV 4.0带来了许多性能改进和功能,包括流行的Kinect融合算法的实现。

    就其功能而言,OpenCV可能需要一个学习过程,这超出了希望使用机器人视觉快速移动的开发人员的耐心。对于这些开发人员,基于python的SimpleCV也可能是个不错的选择。SimpleCV构建于OpenCV之上,它提供了高级机器人视觉开发人员所需的功能,但也提供了一个可访问的框架,帮助经验较少的开发人员使用简单的Python函数调用来探索基本的机器视觉功能。例如,开发人员可以使用SimpleCV image类中的一个简单内置方法(下面清单中的img. binalize())快速实现常用的函数,比如图像阈值化,最后显示如图1所示的结果。

    from SimpleCV import Image, Color, Display

    # Make a function that does a half and half image. def halfsies(left,right):

    result = left

    # crop the right image to be just the right side.     crop   = right.crop(right.width/2.0,0,right.width/2.0,right.height)     # now paste the crop on the left image.

    result = result.blit(crop,(left.width/2,0))

    # return the results.

    return result

    # Load an image from imgur.

    img = Image('http://i.imgur.com/lfAeZ4n.png') # binarize the image using a threshold of 90

    # and invert the results.

    output = img.binarize(90).invert()

    # create the side by side image.

    result = halfsies(img,output)

    # show the resulting image.

    result.show()

    # save the results to a file.

    result.save('juniperbinary.png')

    图1.上面列出的Python代码的结果(来源:SimpleCV)

    除了基本的图像处理功能外,OpenCV和SimpleCV还实现了许多高级图像处理算法,机器人系统需要处理对象或在物理环境中安全运行。在许多这些计算中使用的基本数据结构之一是点云 – 表示对象的多维数据点的集合(图2)。从相机获取,对象的点云用于基本的机器人操作,例如对象识别,对齐和拟合。对于使用点云,点云库(PCL)[源代码]实现了过滤,拟合,关键点提取,分割等算法。

    图2.基本环面的点云数据集。

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    资料图

    机器人要对外部世界的信息进行感知,就要依靠各种传感器。就像人类一样,在机器人的众多感知传感器中,视觉系统提供了大部分机器人所需的外部相界信息。因此,视觉系统在机器人技术中具有重要的作用。根据视觉传感器的数量和特性,目前主流的移动机器人视觉系统有单目视觉、双目立体视觉、多目视觉和全景视觉等。

    机器视觉是一门学科技术,广泛应用于生产制造检测等工业领域,用来保证产品质量,控制生产流程,感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

    单目视觉系统

    单目视觉,单目视觉系统只使用一个视觉传感器。在成像过程中,单目视觉系统由于从三维客观世界投影到N维图像上,从而损失了深度信息,这是此类视觉系统的主要缺点。

    尽管如此,单目视觉系统由于结构简单、算法成熟且计算量较小,在自主移动机器人中已得到广泛应用,如用于目标跟踪、基于单目特征的室内定位导航等。同时,单目视觉是其他类型视觉系统的基础,如双目立体视觉、多目视觉等都是在单目视觉系统的基础上,通过附加其他手段和措施而实现的。

    双目立体视觉

    双目视觉系统由两个摄像机组成,利用三角测量原理获得场景的深度信息,且可重建周围景物的三维形状和位置,类似人眼的体视功能,原理简单。

    双目视觉系统需精确知道两个摄像机之间的空间位置关系,且场景环境的3D信息需要两个摄像机从不同角度,同时拍摄同一场景的两幅图像,并进行复杂的匹配,才能准确得到所需信息。

    立体视觉系统能比较准确地恢复视觉场景的三维信息,在移动机器人定位导航、避障和地图构建等方面得到了广泛的应用用。然而,立体视觉系统的难点是对应点匹配的问题,该问题在很大程度上,制约着立体视觉在机器人领域的应用前景。

    多目视觉系统

    多目视觉系统,采用三个或三个以上摄像机,三目视觉系统居多,主要用来解决又目立体视觉系统中匹配多义性的问题,提高匹配精度。

    三目视觉系统的优点是充分利用了第三个摄像机的信息,减少了错误匹配,解决了双目视觉系统匹配的多义性,提高了定位精度,但三目视觉系统要合理安置三个摄像机的相对位置,其结构配置比双目视觉系统更烦琐,而且匹配算法更复杂需要消耗更多的时间,实时性更差。

    全景视觉系统

    全景视觉系统,是具有较大水平视场的多方向成像系统,其突出优点是有较大的视场,可达到360度,这是其他常规镜头无法比拟的。

    全景视觉系统可通过图像拼的方法或者通过折反射光学元件实现。图像拼接的方法使用单个或多个相机旋转,对场景进行大角度扫描,获取不同方向上连续的多帧图像,再用拼接技术得到全景图。折反射全景视觉系统由CCD摄像机、折反射光学元件等组成,利用反射镜成像原理,可观察360度场景,成像速度快,能达到实时要求,具有十分重要的应用前景,可应用在机器人导航中。

    本质上,全景视觉系统也是一种单目视觉系统,也无法得到场景的深度信息。其另一个特点是获取的图像分辨率较低,并且图像存在很大的畸变,从而会影响图像处理的稳定性和精度。在进行图像处理时,首先需要根据成像模型对畸变图像进行校正,这种较正过程不但会影响视觉系统的实时性,而且还会造成信息的损失。另外,这种视觉系统对全景反射镜的加工精度要求很多,若双曲反射镜面的精度达不到要求,利用理想模型对图像校正则会存在较大偏差。

    混合视觉系统

    混合视觉系统,通过吸收各种视觉系统的优点,采用两种或两种以上的视觉系统组成复合视觉系统,多采用单目或双目视觉系统,同时配备其他视觉系统。

    全景视觉系统由球面反射系统组成,其中,全景视觉系统提供大视角的环境信息,双目立体视觉系统和激光测距仪检测近距离的障碍物,清华大学的朱志刚使用一个摄像机研制了多尺度视觉传感系统POST,实现了双目注视、全方位环视和左右两侧的时代全景成像,为机器人提供了导航。全景视觉系统具有全景视觉系统视场范围大的优点,同时又具备双目视觉系统精度高的长处,但是该类系统配置复杂,费用比较高。

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