3D数字相机结构及测量系统的设计与研发

摘要

计算机及自动化水平的不断提高促使三维测量技术广泛的应用到各行各业，成为不可或缺的技术之一。本文主要针对一种照相式单目光学三维测量系统—3D数字相机中的部分关键技术进行研究，完成了3D数字相机结构设计，相机标定与图像预处理功能的开发。
　　 首先介绍了三维测量技术的研究现状、应用价值以及结构光三维测量系统的关键技术;接着根据本测量系统的结构需求以及与常见光学测量设备结构的对比，设计了测量系统的角度调节机构、锁紧机构、支撑结构等，并对整体结构进行了合理布局;然后在对比多种标定方法的基础上，基于OpenCV的标定实现方法与Zhang的平面模板法原理，完成了对相机的内部参数、畸变参数及外部参数的标定工作，并对标定结果误差进行软件分析;利用类库ICImagingControl完成了系统的设备选择、相机属性设置、图像捕捉功能设计，同时，基于OpenCV图像处理功能及图像预处理相关原理完成了图像预处理功能的设计，可以实现图像的色彩空间转换、分析、噪声去除、阈值化处理等功能;最后完成了实验平台的搭建，给出了设备的使用方法及软件操作流程，并以一幅图像为对象，完成了软件的整体实验。
　　 实验表明，所设计的结构可以满足使用要求，相机标定结果具有较高的精度，图像预处理结果较为理想，能够满足进一步开发的需求。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 3D数字相机的研究背景

1．2 三维测量技术概述

1．2．1 三维测量技术分类

1．2．2 三维测量实用价值及前景

1．3 光学三维测量系统关键技术简介

1．3．1 系统相机标定技术

1．3．2 图像预处理技术

1．3．3 结构光图像解相位技术

1．3．4 三维数据生成与输出

1．4 本文研究的主要内容与论文结构安排

2 3D数字相机结构设计

2．1 3D数字相机结构功能需求分析

2．2 总体结构方案设计

2．2．1 常见光学测量设备结构讨论

2．2．2 材料及选型

2．2．3 相机的固定及角度调节

2．2．4 投影仪的固定与调节

2．2．5 投影仪旋转中心高度确定

2．2．6 锁紧机构设计

2．2．7 结构整体布局设计与分析

2．3 本章小结

3 测量系统的标定及实现

3．1 OpenCV功能介绍

3．1．1 OpenCV特点与功能

3．1．2 OpenCV图像处理功能介绍

3．1．3 OpenCV相机标定功能介绍

3．2 相机标定理论基础

3．2．1 测量系统坐标系

3．2．2 相机成像线性模型

3．2．3 相机透镜的畸变模型

3．3 相机标定方法比较

3．3．1 相机传统标定方法

3．3．2 相机自标定方法

3．3．3 本文采用的标定方法

3．4 基于平面模板法的相机标定实现

3．4．1 外参数表示方法

3．4．2 OpenCV计算内外参数的方法

3．4．3 标定过程中常用的数据结构

3．4．4 标定过程实现

3．4．5 实验及结果分析

3．5 本章小结

4 图像采集及预处理功能设计

4．1 数字图像处理技术概述

4．1．1 数字图像与色彩空间

4．1．2 数字图像处理的研究内容及意义

4．2 测量系统图像采集及预处理功能需求分析

4．3 图像采集功能设计

4．3．1 IC Imaging Control图像获取组件

4．3．2 相机的实时启动与停止

4．3．3 相机捕捉参数设置

4．3．4 图像捕捉与保存

4．4 图像预处理功能设计

4．4．1 色彩空间转换

4．4．2 直方图分析功能设计

4．4．3 图像噪声去除

4．4．4 图像阈值化处理

4．4．5 图像预处理界面设计

4．5 图像预处理实现过程

4．6 本章小结

5 测量系统整体运行实验及结果分析

5．1 实验平台搭建及设备连接

5．2 软件整体运行流程

5．3 实验及结果分析

5．4 本章小结

6 总结与展望

6．1 课题总结

6．2 课题展望

致谢

参考文献

附录