基于双目视觉的汽车生产线零件实时识别方法

作者：郑忠斌; 凌颖; 肖楠

来源：机械制造与自动化, 2023, 52(02): 127-130.

DOI：10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2023.02.033

• 双目视觉
• 实时识别
• 图像采集
• 汽车生产线
• 均衡化处理
• 灰度图像

对汽车生产线零件识别可以保证零件的质量，不同的光照强度给汽车生产线零件的实时识别带来了一定难度。为此提出一种利用双目视觉对汽车生产线零件实时识别方法。根据双目视觉的基本原理，计算出像素匹配点在双目摄像机坐标系中的坐标，完成零件图像采集摄像机的标定。根据双目视觉模型采集到的汽车生产线零件图像，利用平均值的求解方法计算零件图像R、G、B 3个分量的均值。通过均衡化处理，获得灰度级零件图像，结合滤波方法处理汽车生产线零件图像。通过计算模板与汽车生产线零件图像的灰度值，设计汽车生产线零件识别算法，实现汽车生产线零件的识别。实验结果表明：基于双目视觉的汽车生产线零件实时识别方法可以成功识别汽车生产线零件，同时降低了误识率。