第2章码垛机器人视觉识别系统
2.1引言
针对要解决的面粉袋自动识别搬运问题，本课题的机器人视觉识别系统采用Eye-to-hand视觉系统，即将摄像机安装在机器人的工作环境中，摄像机的安装位置是固定不变的。在满足工作要求的情况下，该系统相对于Eye-in-hand视觉系统的手眼标定和控制比较容易实现。该视觉识别处理系统主要包括视觉系统的标定、图像的采集与预处理、面粉袋类型的识别和面粉袋位姿的识别四部分内容。 2.2视觉系统标定 构建机器视觉系统时必须建立摄像机中的图像像素点位置与三维场景点位置之间的对应关系，进而从二维图像信息中提取出三维空间信息。其中位置的对应关系是摄像机的成像模型和它的内外参数确定的，摄像机的内外参数是通过实验和计算获得，其求取过程称为摄像机标定，摄像机标定是视觉系统中必须进行的关键步骤也决定着系统的定位精度。通过摄像机参数标定的结果和坐标系间的矩阵变换便可以推导出摄像机坐标系和机器人世界坐标系之间的转换关系。 2.2.1摄像机成像模型 本论文采用的工业相机为针孔模型也被称为线性摄像机模型，物体都经过摄像机的光轴中心点投射到相机的成像平面上，其中摄像机的光轴中心点为摄像机镜头的光心。为了描述针孔模型分别建立了图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系，针孔模型的成像原理如图2.1所示。
2.2.2摄像机参数标定
对于码垛机器人呢摄像机的标定方法，国内外学者做了大量的研究和实验并取得了丰硕的成果。
Faugeras等提出了传统的线性模型摄像机标定法，该方法是摄像机标定中比较经典的方法并作为其后许多标定方法的基础;Roger Tsai提出了一种基于径向约束的两步法标定法，首先外部参数由最小二乘法求解超定线性方程得出，再结合非线性优化的方法经超定线性方程解出内部参数;Zhang Z.Y提出了一种摄像机利用二维平面靶标进行标定的方法，仅需要对同一平面靶标在两个以上不相同的方向上拍摄图像，并且摄像机的位置和把标的位置均可自由移动，假定摄像机内部参数在标定时始终不变，只有外部参数改变。相比于其它标定方法张正友标定法操作简便，对环境状态要求低并且标定精度相对较高，因此本论文选用张正友标定法对摄像机进行标定。