多种边缘高精度定位方法与实现

摘要

近几年来，随着人们生活水平的提高，汽车需求量也在飞速增长，与此同时气门市场的需求量也在与日俱增。面对如此庞大的市场，国内诞生了很多家气门生产公司。但目前气门检测技术还很落后，主要依靠手检工件、目测尺寸和人工分拣，面对如此庞大的气门生产量，这样不仅效率低、质量差，而且还大量占用劳动力。种种迹象表明传统测量技术已经无法满足现代制造业的发展需求，而图像光学检测技术具有非接触、速度快、精度高、抗干扰能力强等优点，特别符合现代制造业对检测技术的需求。
　　本文主要以气门图像检测系统为研究对象。针对目前图像检测系统中存在的尺寸测量精度不高、测量结果不稳定，圆弧半径和锥母夹角测量不准确等问题，对其进行研究，发现其根本问题是原边缘定位算法得到的边缘位置不是很精确，特别是斜边边缘位置和圆弧边缘位置不很准确。针对上述问题，本文提出了多种边缘高精度定位算法，本算法针对不同种类的边缘，采用不同的检测方法，同时结合亚像素技术和镜头成像畸变校正技术，最终实现边缘位置的精确定位。本论文的主要内容如下:
　　(1)通过中值滤波和高斯滤波对采集图像进行预处理，消除采集图像中的椒盐噪声和高斯噪声，为后面的边缘检测提供高质量的采集图。
　　(2)提出多种边缘检测算法，对不同的边缘类型采用不同的边缘检测算法，从而达到对水平边缘、垂直边缘、斜边边缘和圆弧边缘更为精确的定位。
　　(3)为了实现更高精度的边缘位置定位，像素级边缘粗定位是完全不够的，为此提出基于多项式插值的几何质心法亚像素边缘定位算法，该方法能够实现亚像素边缘精确定位，并且具有很好的稳定性。
　　(4)镜头成像畸变校正也是保证高精度测量的一个关键因素，本文针对实际项目中存在的径向畸变，求得镜头径向畸变函数，通过RAC标定算法求得相关参数。然后根据亚像素边缘点的坐标位置，通过径向畸变函数求得该边缘点的畸变校正量，最后依据求得的畸变校正量对该边缘点进行边缘位置校正，从而得到更加准确的边缘位置。
　　(5)提出误差处理方法，保证测量数据的准确性。最后根据上述求得的边缘位置，经过尺寸检测算法，将相关的边缘位置信息转换为对应的尺寸数据，完成尺寸测量。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究的背景与意义

1．1．1 课题研究的背景

1．1．2 课题研究的意义

1．2 国内外发展的现状及趋势

1．3 论文的主要研究内容及结构

1．4 本章小结

第二章 图像检测系统原边缘定位方法简介

2．1 图像检测系统概述

2．2 图像检测软件系统设计

2．2．1 图像检测系统应用层设计

2．2．2 图像检测系统业务逻辑层设计

2．2．3 图像检测系统数据持久化设计

2．3 图像检测系统原边缘定位方法

2．3．1 图像预处理

2．3．2 边缘定位算法

2．3．3 亚像素边缘定位算法

2．3．4 畸变校正算法

2．4 本章小结

第三章 多种边缘高精度定位算法

3．1 图像预处理

3．2 多种边缘位置精确定位

3．2．1 边缘粗定位

3．2．2 亚像素边缘定位

3．3 镜头畸变校正

3．3．1 镜头成像几何畸变函数

3．3．2 边缘位置校正与高精度定位

3．4 本章小结

第四章 尺寸检测方法设计与测量误差

4．1 径向尺寸检测

4．2 轴向尺寸检测

4．3 斜向尺寸检测

4．4 圆弧尺寸检测

4．5 测量误差

4．5．1 随机误差

4．5．2 粗大误差

4．6 本章小结

第五章 实验结果及分析

5．1 测量结果及其对比

5．2 实验分析与结论

5．3 本章小结

总结与展望

总结

展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

声明

致谢