基于机器视觉的编码光非接触检测系统研究

摘要

随着现代工业的发展，过去传统的测量内容和方式已不能满足需要，物体的外形及数据的获取成为人们在测量领域一个新的重要的研究方向。特别是不规则的自由曲面、形体的三维测量，如模具外形、发动机外壳、汽车外形等，如何快速、高精度地获取物体三维表面数据成为现代工业发展中一个亟待解决的难题。 本文在基于机器视觉的基础上探讨了编码光非接触检测物体的方法。机器视觉是用计算机来实现图像理解、分析和视觉功能的科学。根据其中的立体视觉原理可以利用已完成的特征点匹配的序列图像来确定被拍摄物体的空间三维信息，进而实现实物的空间数据获取和三维重建。近年来，立体视觉技术得到了快速的发展，己被广泛的应用在三维测量技术中。与传统的接触式测量技术相比，基于机器立体视觉的测量技术具有非破坏性、检测速度快、测量精度高等优点。 本文讨论的内容有：摄像机成像原理、各个物象坐标系间转换、摄像机标定、系统结构参数的获取、极线约束理论、基础矩阵的鲁棒获取、特征提取、初始区域匹配、空间条纹边界编解码、稠密匹配以及各种三维重建模型。其中针对传统立体视觉检测系统中特征点稀疏检测信息量少，本文引入基于时空的编码光方案实现了高密度的空间编码，并将编码光所带的稠密检测信息与外极线约束相结合实现了左右图像中对应点的立体精匹配，并获得了高密度匹配点，最后利用精匹配点，根据本文提出的三维重建模型最终实现了物体表面深度信息的获取。其内容既有方法上的也有理论上的，它涉及到多视觉几何知识，坐标测量技术、计算机技术、图像处理技术和矩阵理论等多学科领域。论文从理论上和实践上对基于机器立体视觉的编码光测量技术进行了深入细致的研究与探讨，并完成了一些实验论证工作。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1引言

1.2三维物体非接触检测技术概述

1.3Marr的机器视觉理论框架

1.4立体机器视觉国内外研究现状

1.5本课题研究的目标与内容

第二章系统模型与参数求解

2.1引言

2.2摄像机成像模型

2.3各个物象坐标系的介绍与转换

2.4摄像机模型的参数求解

2.4.1传统的相机标定

2.4.2本课题采用的标定方法

2.5系统组成与立体视觉参数标定

2.6立体视觉中的对极几何与基础矩阵

2.6.1对极几何

2.6.2基础矩阵

第三章特征点匹配与基础矩阵计算

3.1引言

3.2特征点的提取

3.3基于相关方式建立候选匹配

3.4基于候选匹配对应点的基础矩阵计算

3.5特征点极线匹配

第四章编码光技术

4.1引言

4.2条纹边界编码的理论基础

4.3条纹边界编码的实现条件

4.4投影条纹的设定

4.4.1编码条纹无向跳变的排列代数描述

4.4.2编码条纹无向跳变的图论描述

4.4.3投影条纹的编码计算

4.5同帧组编码光信息提取基本流程

4.5.1条纹边界的识别

4.5.2图像采集与处理中误差的检测与屏蔽

4.5.3条纹边界的编解码

4.6本系统中编码光的横向约束

4.7编码光匹配流程分析

第五章系统三维重建的实现

5.1引言

5.2空间点重建算法

5.2.1直接ART解析法三维坐标求取

5.2.2投影矩阵双射线法三维坐标求取

5.2.3公垂线法三维坐标求取

5.2.4改进的分层重构法三维坐标求取

5.3OpenGL实现三维物体的重建

5.3.1OpenGL工作流程

5.3.2BorlandC++中OpenGL的编写开发

5.3.3用OpenGL显示重建物体的三维坐标

第六章检测系统的建立与实验

6.1引言

6.2系统环境的建立

6.2.1硬件环境

6.2.2软件环境

6.3系统的软件功能模块

6.4系统实验的关键步骤

6.4.1摄像机标定

6.4.2特征提取与基础矩阵F求解

6.4.3编码光匹配与实物三维重建显示

第七章总结与展望

7.1总结

7.2展望

参考文献

致谢

硕士期间发表论文