基于3D视觉的工业机器人工件定位方法研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

1.1引言近年来，工业自动化飞猛发展，随着工业4.0时代的到来，传统工业生产模式已经不能适应新技术发展的需求，工业自动化抓取不可或缺，针对多样化大批量生产模型中对抓取的速度、效率、准确性的要求不断提升,采用基于工业机器人自动化抓取代替传统的人工上料,能够提高抓取的效率及准确性。

1.2课题研究目的和意义随着科学技术的不断发展以及创新战略的支持，新兴技术层出不穷，对我们的生产生活产生了极大的影响，近几十年来，机器视觉作为一个新生领域，是上个世纪50年代被归入模式识别领域的一门学科[1]，1977年，美国麻省理工学院提出了不同分析方法的计算机视觉理论，并在80年代成为了一个重要的理论框架，在当时相对较为成熟[2]。

到了20世纪80年代，许多新的理论，概念以及方法和算法开始不断涌现。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

2.1课题研究问题本课题主要研究工业机器人工件定位方法，用kinect传感器提取散乱堆叠工件得到点云，并进行工件点云的特征提取与匹配，通过匹配算法设计，达到目标工件快速精确定位的目的。

2.2课题拟研究方案2.2.1研究步骤（1）3d视觉框架配置与调试（2）工件定位算法学习与程序编写（3）算法调试与数据采集（4）开发相关的机器人3d视觉定位系统 2.2.2研究途径三维视觉主要通过kinect相机来实现。

kinect相机作为一款基于tof原理的深度相机，具有较大的红外传感器尺寸，并且（相对于其他深度相机）具有较宽阔的视场角，生成的深度图质量比较高。