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文档简介

基于立体视觉的激光点识别定位系统的研究的开题报告一、选题背景：立体视觉技术是指通过不同的视角对相同场景进行拍摄，利用计算机进行三维重建，并从中获取场景信息的一种技术。立体视觉技术被广泛应用于机器人视觉、自动驾驶、医疗影像等领域中。对于机器人视觉方面，通过立体视觉技术可以实现机器人的定位、目标检测等功能。在工业生产中，激光点定位技术也被广泛应用于测量角度、距离等方面。因此，将立体视觉技术与激光点定位技术相结合，开发一套基于立体视觉的激光点识别定位系统具有重要的实际应用价值。二、研究内容：本研究旨在开发一套基于立体视觉的激光点识别定位系统，通过获取两个摄像头的视图，利用立体视觉算法对场景进行三维重建，进而实现对激光点的定位。具体研究内容包括：1、搭建双目摄像头配置，获取双目图像；2、应用相机标定方法，对摄像头进行标定；3、运用立体视觉算法重建场景，并建立点与像素之间的对应关系；4、利用激光点的特征信息，进行点云匹配，获取激光点的三维坐标信息；5、对系统精度和稳定性进行测试。三、研究意义：基于立体视觉的激光点识别定位系统在机器人视觉方面具有广泛的应用前景，可以用于机器人的三维定位、路径规划、目标识别等领域。此外，在工业生产中，该系统也可以应用于产品的透明性检测、三维测量等方面。因此，本研究对于提高机器人视觉技术水平，促进工业生产智能化具有重要的实际意义。四、研究方法：本研究将采用支持库为OpenCV、PCL等图像处理、点云处理工具库，使用C++语言进行开发。具体实验流程为：搭建双目摄像头配置，在获取双目图像后进行相机标定，并根据标定结果进行视角对齐；采用SGBM算法进行视差图计算，生成点云数据；利用激光点特征信息进行点云匹配，获取激光点三维坐标信息；测试系统精度和稳定性。五、预期成果：本研究预期达到以下成果：1、设计并开发一套基于立体视觉的激光点识别定位系统；2、优化立体视觉算法，提高系统稳定性和精度；3、测试系统性能，并对结果进行分析和总结；4、提供基于立体视觉的激光点识别定位系统技术支持。六、进度安排：第一年：1、熟悉双目视觉和点云处理相关理论知识；2、完成立体视觉算法及点云匹配算法的研究；3、完成双目标定及视角对齐的实验研究。第二年：1、进行系统整合设计；2、完成激光点特征提取及三维重建实验；3、测试系统精度和稳定性，并对结果进行分析和总结。第三年：1、对系统进行优化；2、进行大量实验验证，获取更多实验数据；3、完成系统最终测试及论文撰写。七、参考文献：1.张恩民，王天真.带跨越操作的立体视觉激光点云定位方法[J].激光与光电子学进展,2014,51(04):041305-1.2.张俊丰，杨冀冀.双目立体视觉测量中的像素匹配方法[J].计算机科学,2017(09):126-129.3.GaoShun,KangJian,WangDayong.Improvingstereodataprocessingforlasermeasurementinindoo

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