一种提高机器人视觉系统参数标定精度的方法

镜头径向畸变影响着GRB-3044机器人视觉系统精度。根据距离畸变中心越远的点,畸变量越大和过畸变中心的直线不发生形变的特征,提出了一种单独求解畸变中心和畸变系数的径向畸变校正方法。对标定点进行校正后,使用Faugeras的标定方法进行摄像机内外参数的标定。实验表明,文中所提出的算法能有效校正图像径向畸变,相比未加入径向畸变的视觉系统,目标定位的准确度得到明显提高。

一种基于SIFT算法的衣架指夹图像定位方法

在服装吊挂系统中,由于衣架指夹难以精确定位,使得挂片机器人不能准确将衣服裁片夹持在衣架指夹上.针对此问题,采用尺度不变特征变换(SIFT,scale-invariant feature transform)算法,给出一种求取匹配点集最小外接矩形的方法来定位衣架.该方法利用SIFT算法对衣架图像进行识别,用Graham算法得到匹配点集的凸包,求取点集最小外接矩形,最后根据衣架自身比例关系确定衣架指夹的图像坐标.实验结果表明,该方法能够有效定位吊挂衣架指夹,对研制挂片机器人有一定的借鉴意义.