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嵌入式的采样机器人视觉测量
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尺寸测量是获得数据的重要方法，也是物体定位的重要技术方法。传统尺寸测量是采用人工手动测量的方法，其费时费力且测量精度不高。随着工业技术的发展，手动测量的精度和效率已经满足不了工业自动化要求，尤其是大尺度不能直接接触的物品测量，手动测量不方便。论文采用机器视觉测量技术对运煤货运火车车厢进行了尺寸检测，给煤炭采样行业带来了更为简单有效、准确的目标定位识别系统和方法。
首先通过对激光测距与机器视觉的研究利用激光测距传感器、视觉传感器相结合的方法，提出了一种不同于结构光和双目尺寸测量的测量方法。较为简单有效的实现了视觉测量。然后通过研究各个硬件的性能参数，论文选择了SENSOR型号MT9MO01的相机、精工数码的光学镜头、型号为ZDSP02的英国真尚有集团的激光相位测距传感器。用利浦尔公司的LED投光灯充当照明等硬件，并以嵌入式系统作为处理中心，搭建了机器视觉测量系统的硬件平台。
论文对Linux嵌入式操作系统和Qt开发环境进行了移植，并配置了机器视觉处理OpenCV函数库，搭建了嵌入式软件运行环境。并对Linux串行通信进行了开发设计。然后对测量系统图像处理算法进行了研究设计，分析了图像滤波算法，对灰度直方图比较分析选取了最佳滤波方法。通过激光测距传感器测距和单目视觉传感器对边缘的精确检测。激光测距传感器实现了对采样目标车厢进行快速测距定位，计算出采样机械手与目标车辆的相对位置关系。视觉传感器对激光光斑进行了提取，识别了光斑的中心位置。视觉测量系统准确识别了车厢尺寸及定位，为煤炭采样机械手自动采样提供了实现基础。
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