1、隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展以及柔性制造生產(chǎn)線需求的提高，機(jī)器人技術(shù)與視覺(jué)技術(shù)越來(lái)越緊密的結(jié)合在一起，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，為構(gòu)建柔性工業(yè)生產(chǎn)線創(chuàng)造了極為有利的條件。通過(guò)雙目視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)進(jìn)行引導(dǎo)，能夠有效的提高機(jī)器人對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力。在該系統(tǒng)中，目標(biāo)的位姿估計(jì)是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。在位姿估計(jì)過(guò)程中，如何獲取目標(biāo)與模型的對(duì)應(yīng)點(diǎn)也是一個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題。
　　本研究提出了一種改進(jìn)的分水嶺算法對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行分割。通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行多次分水嶺變換，剔除

2、變換過(guò)程中產(chǎn)生的較小區(qū)域，最終得到目標(biāo)前景分割圖像，有效的避免了直接使用分水嶺算法容易造成過(guò)分割的問(wèn)題，為后續(xù)的特征匹配以及位姿估計(jì)算法提供高質(zhì)量圖像。針對(duì)目標(biāo)與模型的對(duì)應(yīng)點(diǎn)匹配問(wèn)題，研究了基于微分不變量的圖像特征點(diǎn)匹配算法，詳細(xì)研究了描述子構(gòu)造過(guò)程中的參數(shù)選取問(wèn)題，得到了有利于提高匹配分?jǐn)?shù)的構(gòu)造參數(shù)。本論文利用 SURF算法提取圖像特征點(diǎn)，結(jié)合空間分布直方圖與微分算子構(gòu)造了特征描述子，實(shí)現(xiàn)了圖像匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法針對(duì)圖像光照變

3、化、模糊以及平移變換具有良好的適應(yīng)性，對(duì)圖像旋轉(zhuǎn)變換具有一定的適應(yīng)能力。對(duì)參數(shù)的研究結(jié)果表明：當(dāng)圓環(huán)層數(shù)為3，圓環(huán)內(nèi)層半徑為10，劃分?jǐn)?shù)目為8時(shí)，圖像特征匹配具有最大特征匹配分?jǐn)?shù)。針對(duì)目標(biāo)位姿估計(jì)問(wèn)題，提出了一種基于微分不變量特征匹配算法的位姿估計(jì)算法。該算法針對(duì)傳統(tǒng) ICP迭代方法中，目標(biāo)在不同位姿下點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系未知的問(wèn)題，引入稀疏匹配方法，基于圖像特征點(diǎn)匹配，獲得目標(biāo)在不同位姿下的對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)，通過(guò)求解線性方程組估計(jì)目標(biāo)的相對(duì)位姿變換。