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机动车外廓尺寸智能测量系统设计

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第一章绪论

1.1研究背景与意义

1.2国内外现状和技术发展趋势

1.3研究内容与工作计划

第二章系统结构设计

2.1整体结构设计

2.2系统运行流程

2.3系统匹配与校准

第三章传感器选型与设计

3.1景深数据获取原理

3.2结构光随机指纹编码方式

3.3景深信息获取与处理

3.4数据采集与传输

第四章外廓建模算法

4.1算法整体架构

4.2背景建模去除

4.3点云信息配准

4.4机器视觉跟踪算法

4.5机动车附件去除

第五章优化与系统测试

5.1 GPGPU加速优化

5.2图像跟踪算法优化

5.3系统测试与实验

第六章总结与展望

6.1项目总结

6.2未来展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢

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摘要

近年来,随着三维成像技术的发展,结构光成像技术已经成为了三维景深重建领域中一项十分重要的组成部分,可以广泛地应用在工业测量等领域中。基于结构光成像技术的机动车外廓尺寸测量系统相对来讲具有适用范围广,对环境要求低,硬件成本低等特点。
  本课题研究采用景深重建技术与机器视觉技术相结合的方式设计了一套机动车外廓尺寸智能测量系统,该系统符合国标21861-2014的要求,可以用于机动车检测线上对机动车外廓尺寸的测量。其核心内容包括三个方面:第一是基于随机散斑原理的结构光成像投影,其设计目标是通过光学扩散片将单点激光散射为多个随机散射点,采用光栅对散射结果进行光学卷积,形成面阵式投射结构光投影至被测物体表面;第二是结构光解码与景深获取,采用Laplace算子对激光点云进行提取,采用二维互相关算法通过当前点云信息与预校准数据之间的相关度判定当前点云位置景深;第三是机动车外廓建模,采用多模态混合高斯背景建模算法实现机动车前景信号的提取,采用ICP配准算法实现点云信息的迭代配准,采用机器视觉算法包括光流跟踪,级联分类器,半监督学习等方法实现点云信息的粗配准,最后根据国标要求提取机动车附件并继续进行去除。本文最后部分采用了GPGPU加速技术以及并行计算等方法对系统算法进行了优化处理并实现了性能的大大提升。
  本课题相关集成电路设计获国家发明专利授权1项,相关软件获得国家软件著作权2项,中试实验结果表明机动车外廓尺寸智能测量系统采用通过式测量方式,全部测量过程在1分钟内完成,多种机动车外廓长宽高测量精度均在1%或10CM以内,对于同一辆车重复性测量误差能稳定在0.5%,完全满足国标GB21861-2014的测量要求。目前研究成果已应用于天津市宜昌机动车检测站,课题组已经在该站1条室外车检线上成功搭建机动车外廓尺寸智能测量系统1套并通过了天津市计量院的现场鉴定测试,获得了计量器具许可证,截止今年9月已经成功运营3个月获得天津市交管局领导一致好评。

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