双目视觉定位：机器人目标识别与高精度定位方法

随着工业自动化水平的不断提高，机器人视觉在自动化生产中的作用日益凸显，尤其在智能机器人领域，立体视觉技术因其独特的优势成为研究热点。本文由西安电子科技大学研究生林琳撰写，她的硕士专业是机械电子工程，导师为牛海军，主要探讨的是机器人双目视觉定位技术。 文章的核心内容围绕双目视觉定位展开，首先，作者提出了一个创新的内外参数标定分离方法。传统的标定通常涉及内外参数的一次性确定，而该方法巧妙地将两者分开处理，摄像机的内部参数基于透视成像模型，通过物理原理进行提取，这种方法简化了步骤，计算效率高且设备需求简单。外部参数则根据合理的参考坐标系，通过实验数据分析来确定两个摄像头之间的相对位置关系。 接着，作者应用数字图像处理技术和数据融合理论，研究了基于特征的立体匹配技术。为了满足实时性的需求，文章特别关注了图像预处理，如采用色彩图像分割方法，针对具有圆形特征的目标，提取圆心特征，并利用外极线约束进行左右图像特征点的匹配。这种策略提高了匹配的精确度和稳定性。 在定位过程中，作者结合摄像机标定结果和特征点信息，采用摄像机成像逆变换技术，实现了对目标特征点的深度恢复，从而准确地对目标进行三维空间定位。实验结果显示，该双目立体视觉定位方法表现出较高的定位精度，证明了其在实际应用中的可行性。 关键词：机器人、摄像机标定、数据融合、立体匹配、目标定位等，都体现了本文研究的重点和贡献。这篇论文为机器人视觉领域的双目定位技术提供了实用且高效的解决方案，对于推动工业自动化进程具有重要意义。