机器视觉工件定位：矩形角点坐标与算法比较

"这篇硕士学位论文详细探讨了基于机器视觉的移动工件抓取和装配的研究，主要关注了工件定位算法的精确性和稳定性。在论文中，作者夏文杰对比了两种不同的曲线拟合算法——最小包容区域拟合与矩形拟合，用于确定工件的精确角点坐标和质心坐标，从而实现精确的工件定位。 在‘精确角点坐标-tl-r470gp-ac v1.0详细配置指南1.0.0’这一部分，论文列举了检测出的8个精确角点坐标，并介绍了如何通过计算两对最远角点来筛选出矩形的四个特征角点，即A(326.21, 287.21)，B(1046.16, 464.09)，C(945.28, 877.89)和D(227.95, 707.39)。这些角点用于确定工件的质心坐标(x, y)，以及质心的偏转角度，坐标轴定义为图像左上角为原点，X轴正方向水平向右，Y轴正方向垂直向上。 工件定位算法的比较部分，论文中提到随机摆放工件并采集图像，分别应用最小包容区域拟合和矩形拟合算法计算质心坐标(x, y)及偏转角度θ。通过对这两种算法的实验结果进行分析比较，以评估它们的稳定性和精度，这对于确保后续装配过程的成功至关重要。 论文中，作者使用了表4.3和图4.10来展示实验数据和偏差图，其中算法1代表最小包容区域拟合，算法2代表矩形拟合。这些数据和图形提供了直观的比较，有助于理解哪种方法在实际应用中更有效。 论文的背景是中国计量学院的仪器仪表工程专业，作者的导师包括陆艺副教授和杨维和高工。此外，论文也遵守了学术诚信的规定，作者承诺论文成果的原创性，并授权中国计量学院有权使用论文内容进行数据库检索、复制和保存。 总体来说，这篇论文深入探讨了机器视觉在工件抓取和装配中的应用，特别是在工件定位算法上的研究，对于优化机器人操作的精度和效率具有重要意义。"