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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。
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