机械手姿态识别的立体视觉匹配

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2.吉林大学机械科学与工程学院,吉林长春130025)
摘要:为了提高机械手姿态识别的精度,提出了区域边缘线段立体匹配算法。该算法利用图像中包含边缘线段区域的颜 色特性和边缘线段的几何特征进行线段匹配,其中,区域的颜色特征包括边缘线段的左右颜色和梯度方向,边缘线段的 几何特征包括长度、方向和角度。由于充分利用了图像提供的颜色信息,特别是颜色梯度方向信息,使得边缘线段的匹 配不仅依靠其自身的几何特征(如长度,方向和位置),而且依靠直线段所在图像区域的所有信息。因此,匹配的判据可 以做得更准确。使用该算法进行机械手姿态识别实验,结果验证了该算法能够在复杂背景下识别机械手的姿态,识别精 度高,其相对误差达到1.7%,该结果满足机械手在姿态识别中的精度要求。 关键词:双目立体视觉;机械手;匹配算法;姿态识别 中图分类号:TP241.2 文献标识码:A
厶与zi之间的区域匹配度与区域的左右(上 下)颜色有关。其中,SL表示直线段左(上)颜色; SR表示直线段右(下)颜色。颜色聚类为16种颜 色分别用O一15表示。
s1一∑训。K/∑7.Ot,
(4)
式中V。~V。分别表示SI。、SR诸特征的匹配度。 计算公式如下:
.8
Vt== .2
d 一0 d 一 1 Ud 一 1 d2
端点P。的空间坐标为:
Xpi—ZPl×tan yl,Ypl=Zpl Xtan 01,(7) 端点P2的空间坐标为:
XP2:Zp2×tan托,Ye2=Zp2×tan 02.(8)
则端点P:相对于端点P。的相对坐标为:
fDx—Xp:一Xp,
{域=YP2--Yp,.
(9)
【p。一ZP。一Z尸, 根据相对坐标,在以端点P。为坐标系原点, z轴与CCD摄像机光轴平行,符合右手定则的坐 标系中,可以求得机械手的控制姿态,如图3所 示。
f— l 2
,~ CU 、J
d 一≥ 3
d1一jSI,f—SLf I,d2一lSRf—SR,I, (6) 式中,下标i和歹分别表示线段z;与zi的特征值。
从以上公式可以看出,区域各特性匹配度均
<1。两线段的区域匹配度SI是各特性匹配度的
加权和值。在公式中权值锄,表示各特征匹配度 的重要性,其设置可以根据具体应用而定。例如
max{min[y1(厶),弛(‘)],nlin[yI(0),Y2(易)]) y-(z。)和yz(Z。)分别为li两端点的y坐标值,Y, (以)和yz(z,)分别是l』两端点的坐标值。 以与Z,之间的重叠系数为:
OF(1f,‘)一[-Ay/len(1{)-'bAy/len(1』)]/2, 其中,len(1i),len(1,)分别为两线段长度。显然0 ≤OF(1 r,‘)≤1。
∽以)一f岛几cos(“OS
“¨屯户10,”otherw胗ios,e,((11))
其中z,与li之间的角度差口。定义为式(2)。
OT(I)是线段Z的方向角,l与坐标轴X正方向的
交角。

fOT(1i)一ar(易),
一亦≤a兀厶)一a兀弓)≤7c
岛=<OT(1i)一∞(0)--27c,醇≤ar(厶)一or(弓)≤2丌 ,
首先将所有线段作为一个集合L。,集合中的 两条线段li与zj如果满足下列条件即为相似:
(1)Z;与l,之间的方向相似性0S(z;,lj)大于
阈值T,。

(2)Zi与Zj之间的重叠系数OF(zi,li)大于阈
值L。
(3)1;与zi之间的区域匹配度SI大于阈值
瓦l。
其中,z;与Zj之间的方向相似性定义为:
y、口、卢角分别为机械手与z轴、z轴、Y轴的
夹角。
tan
y=孥,y=arctanc‘锈乎,,
tan口一‘啄孚,口=arctan徭D亚x,,
tan p一,辱。/硬A孚-D.z,卢=arctan徭D要y,.
由上述公式可知机械手末端的转角(口,p,y)。
万方数据
第2期
高春甫,等:机械手姿态识别的立体视觉匹配
第18卷第2期 2010年2月
光学精密工程
Optics and Precision Engineering
文章编号 1004—924X(2010)02—0464-06
机械手姿态识别的立体视觉匹配
V01.18 No.2 Feb.2010
高春甫1,唐可洪2,胡庆玉2,程丽丽2,赵丁选 (1.浙江师范大学机械设备与测控技术研究所,浙江金华321004;
2 区域边缘线段立体匹配算法
同,并不是单纯使用直线段之间的对应限制条件 进行匹配,而是充分利用了边缘线段几何特性和 支持区域的颜色特性进行匹配。本算法充分利用 了图像提供的颜色信息,特别是颜色梯度方向信 息,使得边缘线段的匹配不仅依靠其自身的几何 特征(如长度,方向和位置),而且依靠直线段所在 图像区域的所有信息,因此,匹配的判据可以作得 更准确。
Stereo vision matching for posture recognition of manipulator
GAO Chun-ful,TANG Ke—hon92,HU Qing—yu2,CHENG Li—li2,ZHAO Ding-xuan2
(1.Institute of Mechanical Device&Measurement and Control, Zhejiang Normal University,Jinhua 321004,China;
【OT(Ii)一o『(Z,)+2兀,--2《-OT(1i)一。兀Zf)≤一兀
(2)
显然,0≤OS(1;,Z,)≤1。
双目成像可获得同一场景的两幅不同图像, 其模型可以看成是由两个单目成像模型组合而 成m]。
线段匹配一般是指在一幅图像中的某条直线 段,在另一幅图像中寻找与它最匹配的直线段。 现有方法,如利用结构信息的分层动态规划法[7], 基于霍夫变换的动态规划法[83等,都只使用直线 段自身的特性,例如长度、角度以及直线段在空间 分布的顺序条件[9]。因此,这些方法在匹配时充 分利用了直线段之间的对应限制条件。现提出的 基于区域的边缘线段匹配方法和以往的方法不

凤.3
图3机械手控制姿态求解原理图 Schematic of controlling mechanical hand gesture
3.1机械手姿态求解 利用摄像机标定的结果以及经立体匹配获取
机械手主要端点在世界坐标的仰角7、平面角口 和深度2。由此,通过它们的几何关系获得机械 手的姿态。如图2所示,设空间直线为机械手,其 两端点的仰角y、平面角0,深度z已经得到,并且 假设世界坐标系的原点为CCD摄像机,z轴与 CCD摄像机光轴重合,坐标系符合右手定则。机 械手两端点的空间坐标具体计算如下:
1引 言
机械手在现代工业生产中占有很重要的位 置,它能代替人手劳动,加快生产速度,在汽车生 产、焊接、航天器生产等领域都有广泛的应用。然 而,机械手的姿态识别是困扰机械手发展的一个 重要问题。目前,比较热门的研究方向是利用双 目立体视觉方法识别机械手的姿态。双目立体视 觉是从二维图像中还原出空间三维立体信息的一 种重要方法,也一直是计算机视觉研究的重点和 热点之一[1。4]。计算机视觉的关键技术之一是图 像立体匹配。立体匹配的目的是确定同一空间景 物在不同视点下投影图像像素间的一一对应关 系。虽然人们提出了一些解决立体匹配算法,但 是在复杂背景下识别精度较低。本文针对立体匹 配问题,利用颜色梯度方向的信息提出了基于区 域的边缘线段立体匹配算法。该算法具有两方面 的特征,其一是使用直线段之间的对应关系进行 匹配,其二是将边缘线段几何特性和对应该区域 的颜色特性进行匹配,即将图像中所提供的图像 本身的几何特征(如长度,方向和位置)信息,尤其 是颜色梯度方向上的信息在边缘线段匹配中同颜 色信息结合起来,从而增强对特定线段的限定性, 有效提高立体匹配的识别精度,且同时具有特征 匹配和区域匹配的优点。
图1 l。与Z,之间的重叠长度 Fig.1 Overlap length between l。and易
Z;与1j之间的重叠系数OF(zt,以)与两条线 段在y轴方向上的重合长度Ay以及他们的长度 有关。y轴方向上的重合长度如图1定义为:
万方数据
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光学精密工程
第18卷
垆∽黑汝. ㈤
其中, 渺----rain{max[.y1(厶),Yz(0)],max[-yl(1j),弛(厶)]}一
收稿日期:2008—11—24;修订日期:2009—02—04. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(No.59604451);浙江省科技厅资助项目(No.2009C31144)
万方数据
第2期
高春甫,等:机械手姿态识别的立体视觉匹配
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nipulators for the precision. Key words:binocular stereo vision;manipulator;match algorithm;attitude recognition
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3.2机械手姿态试验及其分析 本文双目视觉系统采用SunKoSK一802彩色
摄像机,通过CCD感光元件所形成的图像大小为 4.82 mm×3.64 mm,由图像采集卡所捕获的图 像大小为760 pixel×570 pixel如图4所示。
在立体视觉中,由于两图的视差较小,各特征值的
差别都不大,所以权值姒都近似相等。
3机械手姿态识别
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Fig.2
图2机械手姿态求解原理图 Schematic of solving mechanical hand gesture
2.Mechanical Engineering Institute,Jilin University,Changchun 130025,China)
Abstract:A region-margin line segment stereo matching algorithm is proposed to improve the posture recognition precision of a manipulator.The color characteristics of the region and the geometric char— acteristics of margin line segment included in the image are used to realize an integrate matching,a— mong which the former contains the color and margin line segment,and the latter contains lengths,di— rections and angles.By making full use of the information of color included in the image,especially the gradient direction information。this algorithm makes the line segment matching depend on the all in— formation of the image area,not only on its geometric characteristics,such as lengths,directions and angles.Therefore,the criterion of the matching is more accurate than those of traditional algorithms. A posture recognition experiment for a manipulator is undertaken,obtained results validate that the al— gorithm could recognize the posture of manipulator in higher accuracy in a complicated background, and the relative error reaches 1.7%,which meets the requirements of the attitude recognition of ma一
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