摘 要
随着智能制造技术的快速发展，机器视觉在智能装备中的应用日益广泛，其定位精度直接影响生产效率与产品质量。本研究旨在深入探讨机器视觉系统在复杂工业环境下的定位精度问题，并提出一种基于深度学习与多传感器融合的优化算法以提升定位性能。研究通过分析传统机器视觉定位方法的局限性，结合实际工业场景需求，设计了一种融合卷积神经网络（CNN）与惯性测量单元（IMU）数据的混合定位模型。该模型利用深度学习对图像特征进行高效提取，同时借助IMU数据补偿因光照变化、遮挡等因素导致的误差，从而显著提高定位精度和鲁棒性。实验结果表明，在多种复杂工况下，所提方法的定位误差较传统算法降低约30%，且具备更高的实时性和适应性。
关键词：机器视觉 深度学习 多传感器融合
Abstract
With the rapid development of intelligent manufacturing technology, the application of machine vision in intelligent equipment is increasingly widely used, and its positioning accuracy directly affects the production efficiency and product quality. The purpose of this study is to explore the localization precision of machine vision system in complex industrial environment, and propose an optimization algorithm based on deep learning and multi-sensor fusion to improve the localization performance. By analyzing the limitations of traditional machine vision positioning methods and combining with the requirements of actual industrial scenes, a hybrid positioning model integrating convolutional neural network (CNN) and inertial measurement unit (IMU) data is designed. This model uses deep learning to efficiently extract image features, and compensates the errors caused by illumination changes and occlusion with IMU data, so as to significantly improve the localization accuracy and robustness. The experimental results show that the localization error of the proposed method is reduced by about 30% less than that of the traditional algorithm, and it has higher real-time performance and adaptability.
Keyword:Machine Vision Deep Learning Multi Sensor Fusion
目 录
1绪论 1
1.1智能装备中机器视觉定位的研究背景 1
1.2机器视觉定位精度研究的意义与价值 1
1.3国内外机器视觉定位精度研究现状分析 1
1.4本文研究方法与技术路线设计 2
2机器视觉定位精度的关键影响因素分析 2
2.1光学成像系统对定位精度的影响 2
2.2图像处理算法对定位精度的作用 3
2.3环境光照条件对定位精度的干扰 3
2.4标定方法对定位精度的优化效果 4
2.5数据采集误差对定位精度的贡献 4
3智能装备中机器视觉定位精度提升策略研究 4
3.1高精度标定技术的应用与改进 5
3.2基于深度学习的图像处理算法优化 5
3.3环境适应性增强的定位精度控制方法 5
3.4多传感器融合对定位精度的提升作用 6
3.5实时校正机制在定位精度中的应用 6
4智能装备中机器视觉定位精度实验验证与分析 7
4.1实验平台搭建与测试方案设计 7
4.2不同算法对定位精度的对比实验 7
4.3环境变量对定位精度的影响实验分析 8
4.4多场景下定位精度的综合评估 8
4.5实验结果总结与改进建议 9
结论 9
参考文献 11
致谢 12
