1、隨著自動(dòng)化技術(shù)的進(jìn)步和挖掘機(jī)作業(yè)環(huán)境變得越來越復(fù)雜，挖掘機(jī)作業(yè)自動(dòng)化已成為挖掘機(jī)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。然而，挖掘機(jī)自動(dòng)化研究中通常使用傳統(tǒng)的接觸式傳感器來測(cè)量挖掘機(jī)工作裝置的姿態(tài)，而工作裝置的振動(dòng)、時(shí)常與工作對(duì)象的碰撞極易造成接觸式傳感器的損壞。針對(duì)如上問題，本文提出一種基于視覺測(cè)量的挖掘機(jī)工作裝置姿態(tài)測(cè)量方法，非接觸地實(shí)時(shí)測(cè)量挖掘機(jī)工作裝置的姿態(tài)。
　　本文首先設(shè)計(jì)了基于視覺測(cè)量的挖掘機(jī)工作裝置姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)的總體方案，該方案使用工

2、業(yè)相機(jī)、紅外光源和紅外濾光片獲取挖掘機(jī)工作裝置的紅外側(cè)視圖像，將工作裝置上包含X型角點(diǎn)的人工靶標(biāo)充當(dāng)視覺測(cè)量的目標(biāo)。并對(duì)挖掘機(jī)工作裝置進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，研究了視覺測(cè)量方法中挖掘機(jī)工作裝置姿態(tài)的解算原理。
　　其次，本文研究了該視覺測(cè)量系統(tǒng)中基于橢圓中心提取的攝相機(jī)標(biāo)定方法;同時(shí)對(duì)基于灰度曲面的X型角點(diǎn)亞像素級(jí)檢測(cè)方法和基于Hessian矩陣的X型角點(diǎn)亞像素級(jí)檢測(cè)方法進(jìn)行了研究。
　　隨后，對(duì)本文視覺測(cè)量系統(tǒng)中的目標(biāo)圖像特性進(jìn)

3、行了分析，提出了一種基于幾何約束的目標(biāo)匹配方法;并研究了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤方法，提出了基于鄰域搜索的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法。
　　最后，基于Hessian矩陣檢測(cè)算子編寫了本視覺測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量軟件，并進(jìn)行了視覺測(cè)量系統(tǒng)的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的視覺測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量精度和實(shí)時(shí)性基本滿足挖掘機(jī)工作裝置姿態(tài)測(cè)量的要求。其中，在靜態(tài)測(cè)量情況下與傳感器測(cè)量結(jié)果相比較，基于視覺測(cè)量的挖掘機(jī)工作裝置的動(dòng)臂、斗桿、鏟斗連桿姿態(tài)角測(cè)量偏差均在±