基于成本效益视觉的工件定位研究

在工厂自动化应用中,工件的位置测量至关重要。 计算机视觉是定位工件的最重要方法之一。 经常使用诸如照相机和激光测距仪之类的专用设备来测量和检测工件的位置。 但是,获得这些测量值的过程通常是高度专业且昂贵的。 我们的方法专注于在不使用昂贵设备的情况下提高工件位置测量的准确性。 我们使用Kinect作为3D传感器,它由RGB相机和深度相机组成。 获得Kinect坐标和机械手坐标中的第一个标记点​​。 然后使用准牛顿法以初始标记点获得Kinect和机械手之间的校准。 为了提高准确性,我们提出了基于迭代最近点(ICP)的改进配准,以进一步得出最终的变换矩阵。 实验表明,这种综合方法是可行的