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基于显微视觉的目标识别与跟踪算法研究

作　者: 左磊
导　师: 黄心汉
学　校: 华中科技大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 目标跟踪目标识别 ORB算法 kalman滤波
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 7次
引　用: 0次
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内容摘要

微装配机器人是定义在微尺度工作空间，并能完成精密操作的机器人系统，在生物医学，新型材料制备，集成电路制造等领域有着广泛的应用前景。显微视觉伺服作为目前微装配机器人系统的主要控制手段，成为相关领域研究的一个热点问题。本文将主要研究显微视觉伺服相关问题，包括显微图像目标识别，以及显微目标跟踪算法的研究。在显微图像目标识别问题的研究中，本文首先根据微装配系统目标的具体特点，确定了靶腔作为识别的重点。综合考虑目前较为成熟的图像目标识别算法之后，我们选取了基于特征匹配的方法，然后采用了一种新颖的ORB算法来进行图像特征点的提取，通过与目前较为常用的基于SIFT，和基于SURF的方法进行对比试验，证明了本文所用方法具有良好的实时性和准确性。在显微视觉目标跟踪算法的研究中，本文首先分析了标准kalman滤波，以及常规的自适应kalman滤波的优缺点，并针对它们对于系统输入状态和观测异常值较为敏感的缺点，着重进行了鲁棒kalman滤波的研究。在此基础上，本文提出了一种改进的自适应kalman滤波算法，结合运动目标当前ě统计模型，以及显微视觉系统的具体特点，进行了伺服控制律的选取，并搭建了视觉目标跟踪仿真实验系统，通过仿真实验，验证了本文算法的有效性和鲁棒性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
1 绪论  8-13
  1.1 课题的研究背景及来源  8
  1.2 微装配机器人系统主要研究内容  8-9
  1.3 微装配系统研究现状  9-11
  1.4 论文主要内容及结构  11-13
2 基于 ORB 的显微视觉目标识别方法  13-29
  2.1 引言  13-14
  2.2 目标识别方法分类  14-16
  2.3 特征点提取算法  16-23
  2.4 基于 ORB 算子的图像目标识别  23-25
  2.5 实验结果  25-28
  2.6 本章小结  28-29
3 改进的自适应扩展 kalman 滤波算法  29-49
  3.1 引言  29-30
  3.2 运动目标建模  30-34
  3.3 Kalman 滤波与预测  34-37
  3.4 结合“当前”模型的 Kalman 滤波估计与预测  37-38
  3.5 改进的自适应 kalman 滤波算法  38-48
  3.6 本章小结  48-49
4 基于改进自适应 kalman 滤波的目标跟踪仿真  49-63
  4.1 引言  49
  4.2 显微视觉系统雅可比矩阵模型  49-53
  4.3 显微视觉图像目标跟踪控制律设计  53-56
  4.4 基于改进自适应 kalman 滤波的目标跟踪仿真系统设计  56-58
  4.5 仿真实验  58-62
  4.6 本章小结  62-63
5 总结与展望  63-65
  5.1 全文总结  63
  5.2 展望  63-65
致谢  65-66
参考文献  66-73
附录：攻读硕士期间发表的论文  73

基于显微视觉的目标识别与跟踪算法研究

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