随着近几年互联网爆发式的增长,移动设备与服务也在成倍数在增长,而维持这么多数据流稳定传输的背后就是靠一个个基站构建起来的类似蜂窝结构的无线传输网络系统。而天线板作为无线传输系统中基站的重要组成部分,其大部分生产过程基本实现自动化,然而在产品装配、电路板布线等操作要求复杂的生产需求中,由于操作工艺自由度大,逻辑要求较高,难以实现全自动化生产,必须引入人工操作,而人工操作会避免不了带来操作失误、效率低下等问题。针对这个问题本项目团队提出借助AR(增强现实)技术引导工人布线,达到人机共融的效果,提高生产效率降低残次率。而要借助AR技术进行引导布线的同时,需要达到很好的虚实融合的效果,即虚拟线束要与其真实空间位置实时进行配准,而线束作为天线板子物体,只要能实时跟踪天线板的位姿,使真实天线板与虚拟天线板虚实融合,即能解决线束与真实空间位置配准的问题。针对这个问题本文主要对AR辅助布线项目中天线板的位姿跟踪问题进行深入的研究,具体研究工作如下:(1)研究分析了工业场景中人工布线特点,并基于这些特点结合增强现实技术设计适合该项目的位姿跟踪架构,建立基于无标志的跟踪系统坐标系,并分析跟踪过程中天线板位姿的数学模型。提出了初始化配准的解决方案。(2)研究了利用天线板上不易被遮挡区域的边缘轮廓特征进行跟踪,并提出了两种解决算法,其一为利用天线板上手动选定的若干个感兴趣区域(ROI),并利用该区域内提取的边缘形状进行形状匹配,从而求解位姿,同时研究了利用模板池的方法解决天线板翻转时的匹配问题;其二为利用基于神经网络结构的方法提取天线板整体外轮廓的三条边缘直线,并利用多项式回归拟合的方法求解其位姿。(3)研究了利用天线板上特征点进行位姿的跟踪,并利用KCF-LK光流法对特征点进行跟踪,避免了每帧进行特征点的提取、匹配以及去除误匹配操作,提高了算法的运行速度。基于本文设计的位姿跟踪架构,实验表明上述两种类型算法基本满足项目需求,并具有一定的抗遮挡、抗光照性。其中基于特征点的算法在速度上有一定的优势,需要手动处理的步骤较少,但是由于随着布线步骤的深入,能匹配上特征点会慢慢减少,算法鲁棒性降低,此时需要结合前面的算法进行位姿的求解。