基于双目视觉的智能三坐标测量机零件位姿识别技术研究的中期报告.docx

基于双目视觉的智能三坐标测量机零件位姿识别技术研究的中期报告 本研究旨在利用双目视觉技术实现智能三坐标测量机对零件位姿的自动识别，提高测量效率和精度。本报告为中期报告，介绍了研究的进展情况和下一步的计划。 研究的主要内容包括以下几个方面：1）双目视觉传感器的建模和标定，2）基于深度学习的零件位姿识别算法的实现，3）实验验证和性能分析。 在第一个方面，我们选择了某品牌的双目视觉传感器作为实验平台，对其进行了建模和标定实验。通过采集不同角度下的球标定点数据，并利用MATLAB的相机标定工具箱进行标定，得到了传感器的内外参数，并构建了双目视觉系统的立体模型。 在第二个方面，我们利用深度学习算法实现了零件位姿的识别和估计。首先，我们采集了包含多种工业零件的数据集，并对其进行了人工标注。然后，利用基于卷积神经网络(CNNs)的目标检测算法YOLOv3进行训练，实现了对零件位置和姿态的自动识别和估计。为了提高算法的检测精度，我们还对网络进行了改进，提出了一种基于多尺度特征融合的方案，并进行了实验验证。 在最后一个方面，我们进行了实验验证和性能分析。利用自行建立的零件位姿测量平台，在实际样本上验证了我们所提出算法的性能。实验结果表明，该算法可以有效的实现对不同零件的位姿识别，具有较高的精度和鲁棒性。 在下一步的工作中，我们将继续深化研究，加强算法优化和实验验证，争取在智能制造中取得更多的应用成果。