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《西安建筑科技大学》 2018年
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基于双目视觉的移动采样机关键参数检测方法研究

赵涛  
【摘要】:移动煤炭采样机采用“一边行走一边采样”的工作模式(“双动”模式)对火车煤进行采样时,行车与采样同步进行,就会大幅缩短总采样时间,提高工作效率。但这种“双动”工作模式需要行车和车载机械手的同步控制才能实现,而要完成这种同步控制,就必须提高采样机的智能化程度,快速检测出火车车厢上边沿相对于机械手底座的高度、采样机相对于车厢的实时位置、采样机行驶速度等关键参数,然后将这些关键参数反馈给控制系统。基于此,本文在分析了移动采样机的工作环境特点和现有检测技术的基础上,确定采用双目视觉技术实现对这些关键参数的检测,主要研究内容有以下几个方面:(1)在全面分析了移动采样机“双动”工作模式的工作要求后,对比现有检测方法,提出了基于双目视觉技术的移动采样机关键参数检测方案。同时开发了模拟实验装置,为其后的试验研究提供了必要的条件。(2)在分析摄像机成像模型和双目立体相机模型的基础上,确定了模拟实验装置中双目相机的标定方法,通过实验获取了其内外参数;并且确定了试验研究中所用的图像校正算法。(3)在对单目视觉尺寸测量与双目视觉尺寸测量进行分析对比的基础上,提出了一种基于双目视觉的车厢上边沿相对高度测量方法。首先对图像进行分割,将车厢轮廓从图像背景中分离出来;然后对分割后的轮廓图像进行边缘检测,得到包含车厢上边沿的边缘图像;再对边缘图像进行基于角点的立体匹配,得到车厢上边缘中匹配角点的视差;最后根据双目视觉原理,利用视差值计算出匹配角点在机械手坐标系下的三维坐标,进而计算出车厢上边沿的相对高度;用模拟实验装置对此测量方法进行了试验验证,证明了此方法正确且可行。(4)进行了基于双目视觉的采样机定位和自车速度测量方法研究。首先根据双目测距原理,对采样机在运动过程中各时刻采集的双目图像进行立体匹配,计算出车厢的景深,从而实现测距定位;再根据序列图像的特点,建立起基于双目序列图像的采样机速度检测模型,通过对相邻两帧图像的跟踪匹配,计算相邻两帧图像间摄像机坐标系的变换参数,从而计算出采样机自身的移动速度和偏转角度。并利用模拟实验装置验证了该方法的可行性。
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TD421.6;TP391.41

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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