文獻(xiàn)綜述(同名13702)(更新版)
【正文】 定位、視覺(jué)伺服等的應(yīng)用中，從二維圖像信息推知三維世界物體的位姿信息是很重要的。(3)對(duì)機(jī)器視覺(jué)工程師來(lái)說(shuō)，不僅要具有研究數(shù)學(xué)理論和編制計(jì)算機(jī)軟件的能力，更需要的是光、機(jī)、電一體化的綜合能力。[1] 機(jī)器視覺(jué)機(jī)器視覺(jué)是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支。將機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人等先進(jìn)技術(shù)引入傳統(tǒng)的生產(chǎn)加工行業(yè)，改善自動(dòng)化生產(chǎn)、保障加工過(guò)程安全衛(wèi)生、提高生產(chǎn)效率、降低勞動(dòng)強(qiáng)度，已成為現(xiàn)代工業(yè)加工與包裝行業(yè)的一種新型趨勢(shì)。圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。中國(guó)目前正處于由勞動(dòng)密集型向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)型的時(shí)期，對(duì)提高生成效率、降低人工成本的機(jī)器視覺(jué)方案有著旺盛的需求，中國(guó)正在成為機(jī)器視覺(jué)技術(shù)發(fā)展最為活躍的地區(qū)之一。攝像機(jī)定標(biāo)在機(jī)器視覺(jué)中決定：(1)內(nèi)部參數(shù) 給出攝像機(jī)的光學(xué)和幾何學(xué)特性――焦距，比例因子和鏡頭畸變。因此，開(kāi)發(fā)一種新的成像模型和畸變補(bǔ)償方法來(lái)完成攝像機(jī)的標(biāo)定，已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)測(cè)量的重點(diǎn)。（1）基于最優(yōu)化算法的相機(jī)標(biāo)定方法利用最優(yōu)化算法進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定的方法假設(shè)相機(jī)成像的光學(xué)模型非常復(fù)雜，這是這類方法的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)。（3）Tsai兩步法Tsai 提出的兩步法是基于徑向一致約束的方法，求解參數(shù)分為兩步，根據(jù)徑向一致約束條件，可以先求解出一部分相機(jī)成像模型的參數(shù)，再通過(guò)非線性優(yōu)化步驟得到相機(jī)模型其他參數(shù)的值。相對(duì)于傳統(tǒng)的相機(jī)標(biāo)定方法，其算法不足之處在于魯棒性較差，但由于標(biāo)定過(guò)程不需要標(biāo)定參照物，所以算法更加的靈活，對(duì)于未知場(chǎng)景和相機(jī)運(yùn)動(dòng)任意的情況下也可以對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定。標(biāo)定方法計(jì)算二次曲面之前先對(duì)圖像做了射影重建，因此對(duì)所有圖像的無(wú)窮遠(yuǎn)平面的一致性就得到了保證，所以基于二次曲面的自標(biāo)定法更加的穩(wěn)定。即令 可求得單應(yīng)性矩陣一個(gè) H。因此合適圖像數(shù)量必須加以考慮。整個(gè)處理過(guò)程如圖5所示。由于要測(cè)量物體輪廓邊緣的幾何信息，所以圖像邊緣信息提取的好壞就顯得尤為關(guān)鍵。 (4)圖像定位如果某一應(yīng)用場(chǎng)合要求確定邊緣位置，則邊緣的位置可以在子像素分辨率上來(lái)估計(jì)，邊緣的方位也可以被估計(jì)出來(lái)。這些區(qū)域如果僅從視覺(jué)效果上看，很明顯的是一塊塊的區(qū)域，但是對(duì)于計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)，它并不知道這些區(qū)域中哪塊才是目標(biāo)區(qū)域，即我們要找的工件。[15][1]晏祖根,李明,徐克非,孫小華,閆志鵬, 的研究[J].2014(1):2831.[2]百度百科詞條:機(jī)器視覺(jué)（科技技術(shù)).[3]段峰,王耀南,雷曉峰,吳立釗,[J].2002(3):59 61.[4][J].2016(9):79.[5]吳文琪,[J].2004(2):46.[6][D].陜西:長(zhǎng)安大學(xué),2015(6):2931.[7]Yan Wang,Feng Yuan,Hong Jiang,Yinghui camera calibration based on cooperative target in attitude measurement[J].2016:10457–10466.[8][D].重慶:重慶交通大學(xué),2013(5):13 18.[9]尹洪濤,劉成,李一兵,魯光泉,[J].2012(1):2830.[10]基于機(jī)器視覺(jué)的工件識(shí)別和定位文獻(xiàn)綜述[11]黃紫青,[J].2015(1):6769.[12]王宸龍,李蓓智,[J].2016(5):9495.[13]段瑞玲,李慶祥,[J].2005(3):415419.[14]陳澤寧,張學(xué)習(xí),彭澤榮,[J].2016(4): 99103.[15]唐向陽(yáng),張勇,李江有,黃崗,楊松,[J] .2004(2):3639.11
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