面向大尺寸的机器视觉精密测量方法研究

摘要

快速发展的先进制造业对大尺寸测量提出了更高的要求。视觉测量作为一种非接触式精密测量方法,在现代化工业生产中应用广泛,但是视觉测量本身精度要求过高,而且在大尺寸物体测量上应用较少,缺乏足够的理论指导,是目前的研究难点。本文主要针对大尺寸视觉测量关键理论与方法开展了如下研究工作:
　　 1.结合双目立体视觉测量模型和结构光立体视觉测量模型,提出了大尺寸视觉测量系统的设计方案。利用Zhang平板标定方法,完成了单目和双目摄像机的标定,获得了摄像机的内外参数、畸变系数和双目摄像机的位置关系,通过多幅图像位置关系的数据比较,验证了标定结果的精确性；
　　 2.研究了图像特征提取方法,在分析了Harris角点检测算法、Hough直线检测算法、最小二乘椭圆检测算法的基础上,利用Canny边缘检测算子、重心法和最小二乘直线拟合方法对现有的线结构光中心线提取方法做了适当的改进,实验结果表明改进算法运算速度快,精度高。
　　 3.研究了图像匹配方法及其约束条件和相似性度量方法,结合工业实践对SIFT算法做了两点改进,一是引入Harris角点来提高特征点的健壮性,二是设置合理的阈值提高特征点匹配精度和效率。实验对比了改进型SIFT匹配算法和角点匹配算法,结果显示改进型SIFT匹配算法在特征点提取和匹配精确性上优势较明显。同时研究了四种常用的图像拼接方法。
　　 4.构建了平面大尺寸工件视觉测量系统平台和立体大尺寸工件视觉测量系统平台,分别对平面钢板(长宽约为517×361nm)和圆柱体(高度约为532mm,直径约为236mm)进行了测量,与三坐标测量机的测量结果进行比较,在长度方向的测量精度高于0.02％,直径测量精度高于0.05％。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 大尺寸测量技术的现状及发展趋势

1.2 大尺寸视觉测量技术的介绍

1.3 本课题来源、研究目的及意义

1.4 论文的主要研究内容

第二章 大尺寸视觉测量系统的构建

2.1 视觉测量系统的构成

2.2 视觉测量系统模型

2.2.1 双目立体视觉测量

2.2.2 结构光立体视觉测量

2.3 本章小结

第三章 摄像机标定和图像特征提取

3.1 摄像机标定

3.1.1 摄像机成像模型

3.1.2 单目摄像机标定

3.1.3 双目摄像机标定

3.1.4 全局标定

3.2 图像特征提取

3.2.1 基本几何基元特征提取

3.2.2 线结构光中心线提取方法及改进

3.3 实验结果与分析

3.3.1 摄像机标定实验结果与分析

3.3.2 线结构光中心线提取实验结果与分析

3.4 本章小结

第四章 图像匹配和拼接

4.1 图像立体匹配概述

4.1.1 基于灰度的立体匹配算法

4.1.2 基于特征的立体匹配算法

4.2 立体匹配中的约束和相似性度量

4.2.1 立体匹配中的约束

4.2.2 相似性度量

4.3 SIFT算法及改进

4.3.1 生成SIFT特征

4.3.2 匹配SIFT特征向量

4.3.3 SIFT算法的改进

4.4 图像拼接

4.5 匹配算法验证

4.6 本章小结

第五章 大尺寸视觉测量实验

5.1 实验系统的组成

5.1.1 平面大尺寸工件的实验系统搭建

5.1.2 立体大尺寸工件的实验系统搭建

5.2 平面大尺寸工件的视觉测量实验

5.3 立体大尺寸工件的视觉测量实验

5.4 精度分析

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.1.1 论文完成的主要工作

6.1.2 本文的创新点

6.2 展望

附录 A

附录 B

参考文献

致谢

在读研究生期间发表的论文