大型航空零件复合式视觉测量匹配方法研究

摘要

面向我国航空工业的发展需求，大型航空零件之间的连接装配由于占整个航空工业生产工作量的50%以上而成为了航空工业的重点研究方向。因此针对大型航空零件形面尺寸的数字化测量作为能够对大型航空零件装配进行检测与指导的关键技术，成为了航空工业装配研究中的重要内容。而在现有的数字化测量方式中，双目视觉测量方法以其非接触式、高精度、高效率、高柔性的优势成为了航空工业装配现场的主要测量方式之一。本课题组提出了基于辅助激光的大视场复合式双目视觉测量方法，以实现对大型航空零部件的形面测量，为后续的数字化装配进行相应指导。 在双目视觉测量领域中，图像特征基元匹配是保障该测量方法精度、鲁棒性与自动化程度的关键，也是该领域的研究重点与难点。本文针对在大型航空零件装配现场中复合式双目视觉测量系统所需图像匹配的环节进行分析，对工业图像匹配技术开展了深入的研究工作，主要研究内容如下所示： （1）对现有双目视觉图像匹配方法与其原理进行整理与深度剖析，针对复合式双目视觉测量需要进行图像匹配的辅助激光光条中心点相互匹配环节和多站数据拼接中构建中转坐标系的特征标志点匹配环节，分别使用了NCC模板匹配、SIFT图像特征匹配与极线约束匹配，并对这些匹配方法进行了效果评估，从应用结果上论证了传统的三类匹配方法对复合式双目视觉测量系统所拍摄的工业图像进行直接匹配过程中存在有大量误匹配、无效匹配、匹配不足的局限性。 （2）针对激光光条中心点的相互匹配问题，提出了一种基于非度量畸变校正的匹配参数自适应标定法，在设计了一种用于匹配参数标定的特征点布置方案的基础上，引入非度量图像畸变校正方法并提出了霍夫空间最小区域圆共线点识别匹配方法，完成对于初始匹配点集的高精度提取与其100%高准确度一一对应匹配，通过改良的分区域鲁棒性RANSAC匹配参数计算方法可以完成对于极限约束匹配所需的匹配参数矩阵高精度获取，相对于传统匹配参数计算方法精度提高了51%以上。 （3）针对多站数据拼接所需的工业图像特征标志点匹配问题，提出了一种基于双目图像，通过构造第三视角新图像以形成双极线交点约束的工业图像特征标志点匹配方法，基于Bouguet极线校正原理，对右图像中的特征点坐标进行基于内参数的局部视角变换，以构成第三视角新图像，从而形成双极线交点约束，然后通过双极线交点缩小对应匹配点的搜索范围以完成特征标志点的匹配，最终匹配准确度达到95%以上。 （4）在上述研究基础上，分别对实验室平面标准样件和大型航空零件测量现场进行了匹配精度验证实验。结果表明：实验室环境下使用第（2）点匹配技术平面重建精度RMSE达到0.1693mm，现场环境下以球状视觉靶标表征的特征标志点使用第（3）点进行匹配的准确度达到了100%，并且最终大型航空零件多站数据拼接效果良好，满足航空现场测量的精度要求。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 课题来源

1.3 国内外研究现状分析

1.4 研究目的与难点

1.5 论文主要研究内容

2 双目视觉测量匹配原理与问题分析

2.1 基于辅助激光的复合式双目视觉测量原理

2.1.1 复合式双目视觉测量系统介绍

2.1.2 双目视觉测量匹配需求分析

2.2 现有匹配方法工业视觉图像应用效果分析

2.2.1 基于像素灰度的NCC模板匹配技术

2.2.2 基于图像特征的SIFT匹配技术

2.2.3 基于几何约束的极线约束匹配技术

2.2.4 传统匹配技术在激光光条工业图像的应用分析

2.2.5 传统匹配技术在特征标志点工业图像的应用分析

2.3 本章小结

3 基于非度量畸变校正的匹配参数自适应标定方法

3.1 现有匹配参数计算方法分析

3.1.1 直接标定法

3.1.2 匹配参数线性算法

3.1.3 鲁棒性算法

3.1.4 极线约束匹配参数计算精度影响因素分析

3.2 用于独立标定匹配参数的特征点布置方案设计

3.2.1 特征点布置方案

3.2.2 特征点中心坐标提取

3.3 特征点高鲁棒性匹配算法

3.3.1 霍夫变换与直线检测

3.3.2 基于归一化霍夫空间的共线特征点匹配

3.4 初始匹配点集非度量高精度提取

3.4.1 畸变校正方法分析

3.4.2 基于直线的非度量畸变校正

3.4.3 基于非度量的特征点集畸变校正

3.5 分区域随机抽样匹配参数矩算法

3.6 基于非度量校正的匹配参数标定法实验验证

3.6.1 特征点自动识别、匹配与提取结果

3.6.2 双目图像匹配参数标定精度验证

3.7 本章小结

4 工业视觉图像特征标志点匹配方法

4.1 工业视觉图像特征标志点匹配原理分析

4.1.1 特征标志点匹配需求分析

4.1.2 特征标志点匹配特点分析

4.1.3 特征标志点匹配总体方案

4.2 特征标志点几何特征选择与提取

4.3 基于标定参数构造第三视角图像

4.3.1相机坐标系转换原理

4.3.2 成像平面旋转

4.3 基于双极线约束的特征标志点匹配算法

4.3.1 基于第三视角新图像的双极线约束构造

4.3.2 双极线约束匹配算法

4.4 实验验证

4.4.1 球状视觉靶标图像

4.4.2 表面粘贴圆形特征图像

4.5 本章小结

5 总体实验验证

5.1 平面标准样件形面测量实验

5.2 大型航空零件测量实验

5.2.1 特征标志点匹配结果

5.2.2 数据拼接结果

5.3 数据处理软件集成

5.4 本章小结

结论

参 考 文 献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢

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