典型文献
用于并联机器人定位抓取的双目视觉算法实现
文献摘要：
自动化行业中机器人的对象抓取高度依赖机器视觉做定位分析.针对现有双目视觉机器人定位精度低、效果差等问题,提出一种改进SGBM立体匹配算法在并联机器人中的精确定位.主要将梯度信息融入到SAD算法当中,构建代价计算作为相似性度量函数;然后引入自适应双边滤波进行代价聚合,弥补了人为设置参数去寻找最优过程繁琐的缺陷,同时去除噪声提高匹配准确性,从而完成三维点云的重构.最后,利用手眼标定算法将相机坐标数据传送到机器人坐标系统下,进而引导机器人实现对工件的精度位置抓取.实验表明,在双目相机视野内任意摆放工件,都能完成准确定位抓取,且误差率平均在5％以下,与传统算法相比具有更高的实时性和准确性,在自动化行业具有不错的应用前景.
文献关键词：
双目视觉;立体匹配;三维点云;机器人定位
中图分类号：
作者姓名：
任建华;张宁可;高瑞贞
作者机构：
河北工程大学机械与装备工程学院,河北邯郸056038
文献出处：
引用格式：
[1]任建华;张宁可;高瑞贞-.用于并联机器人定位抓取的双目视觉算法实现)[J].制造技术与机床,2022(08):49-56
A类：
B类：
并联机器人,机器人定位,抓取,双目视觉,视觉算法,算法实现,机器视觉,定位分析,视觉机器人,定位精度,SGBM,立体匹配算法,精确定位,梯度信息,SAD,代价计算,算作,相似性度量,度量函数,自适应双边滤波,代价聚合,设置参数,除噪声,高匹配,配准,三维点云,手眼标定,标定算法,将相,坐标数据,数据传送,送到,机器人坐标,坐标系统,工件,双目相机,摆放,放工,准确定位,误差率,传统算法,不错
AB值：
0.457598
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