项目实战——基于计算机视觉的物体位姿定位及机械臂矫正（一）

思路：

经过这几天的资料查找，我逐步有了思路，现整理如下：

抓取物品定为牛奶盒，主要优势在于，质量轻、体积小、棱角分明，便于识别抓取；

工作环境设置在传送带上，人工随机将牛奶盒以不同方向随机放入；

在摄像机的使用上采用双目相机，而非单目相机；

开发环境，VS2015，C++，使用Opencv3（其实我更擅长Matlab，但是这个目前更加普及）；

关于标志物，我如下图所示：

之前想的与其识别标志物，不如识别矩形物体，但事实上在工业生产过程中所有物品不可能是规则的，而且也不符合教授的题目要求；

项目的关键在于，利用摄像机确定物体在世界坐标系中的位置，或者说摄像机生成一个深度的图像，关于机械臂的抓取控制目前已经有比较成熟的算法了；

目前先用比较“简单”的方法实现，后面关于图像识别和机械臂的计算我打算优化算法，采用神经网络的算法；

关于硬件，之前想的是全部利用STM32做，但是C++尤其是opencv转32很困难，

改变思路：电脑连接摄像头进行识别，进行机械臂的动作计算，结果通过WIFI发送到32上，32仅执行舵机控制。

利用红外对管，当传送带上物品通过时触发拍照。

首 先需要能够驱动工业相机，并通过硬件触发的方式使相机能 够在 合 适 的时 机 获 取多 张 图 片；其 次，应 能对 相 机 获 取 到 的 图片进行有效的图像处理，需进行一系列的算法设计从而能 够实时获取目标物的图像坐标；

再次，还应进行摄像机标定， 将 获 取 到的 目 标 物图 像 坐 标转 换 成 世界 坐 标 系 也 就 是 机 器 线上的真实坐标；

最后系统要能够与上位机控制部分集成并 能够持续不间断的运作，直到系统要求退出

在文献上找到了如下流程，可以作为参考： 

首先要从相机的标定开始，其次进行图像识别，最后进行机械臂运动求解。

Whatever，从相机标定开始
最后贴上我找的一些文献，仅供参考。

以上就是我的具体思路，可能会有问题，欢迎各路大佬指教。

https://blog.csdn.net/qq_32061503/article/details/83151418?spm=1001.2014.3001.5501