第38卷第3期青岛大学学报(工程技术版)Vol.38No.32023年9月JOURNALOFQINGDAOUNIVERSITY(E&T)Sep.2023文章编号:10069798(2023)03000108;DOI:10.13306/j.10069798.2023.03.001基于改进SGM的工件高度定位研究李哲a,b,于海生a,b,杨晓宇a,b,张鹏鑫a,b(青岛大学a.自动化学院;b.山东省工业控制技术重点实验室,山东青岛266071)摘要:针对工业环境中光照条件不稳定、图像纹理信息缺乏等因素导致目标视差图获取困难的问题,提出一种基于改进半全局立体匹配(semi-globalmatching,SGM)算法的工件高度定位方法。采用Census变换窗口内像素的平均值代替原变换的中心像素值,使算法对噪声更具鲁棒性,减少了原算法对中心像素的依赖。引入Sobel算子对图像边缘进行检测,依据左右视图的梯度差值划分像素点类别,对路径聚合中的惩罚系数进行自适应调整,通过后续优化处理,得到了最终视差图。为验证本文所述工件高度定位系统的可行性和有效性,搭建机器人实验平台,对所提算法进行实验验证。实验结果表明,本文的改进算法与传统SGM算法相比,误匹配率下降约为8.76%,匹配精确度显著提高,工件高度的平均定位误差约为0.708mm,满足系统抓取要求。该研究为机械臂精确定位工件高度提供了思路。关键词:双目视觉;SGM算法;Census变换;自适应系数;高度定位中图分类号:TP391文献标识码:A收稿日期:20230206;修回日期:20230402基金项目:国家自然科学基金资助项目(62273189);山东省自然科学基金资助项目(ZR2021MF005)作者简介:李哲(1998),男,硕士研究生,主要研究方向为机器人控制。通信作者:于海生(1963),男,教授,博士生导师,主要研究方向为机器人与电机控制等。Email:yu.sh@163.com随着计算机技术的发展,机器视觉技术被广泛应用于各类工业控制现场。其中,双目视觉作为当前研究的重点,在无人驾驶、机器人导航、三维重建等不同领域[14]具有深远的应用前景。双目视觉技术的核心为立体匹配算法,立体匹配算法是通过一组对应的、校准后的视图得到目标像素点的视差,转换后得到图像深度[56],进一步得到目标的高度信息,但受工作环境的影响,真实场景下的视差图误匹配率较高。因此,提高工业环境中的视差图质量是当前立体匹配研究的重点。立体匹配算法共分为全局立体匹配算法、局部立体匹配算法以及半全局立体匹配算法。全局立体匹配算法[710]采用最小化全局能量函数的方式计算视差,匹配精度较高,但算法难以并行。局部立体匹配算法[1114]是以局部窗口的思路对一定范围内的像素点进行匹配比较,算法匹配速度较快...
