基于双目视觉的皮革尺寸测量与纹理辨别方法研究及实现

摘要

随着图像处理和双目视觉技术的研究和发展，这两种具有低成本、非接触、高精度特点的技术，已经应用到了越来越多领域。处于经济发展方式转型期的皮革制造行业，面临着一系列机遇与挑战，传统劳动力密集型低效率高浪费的发展模式必将改革。而以图像处理和双目视觉为代表的现代化技术，正是可以为传统制造行业注入新的发展动力，提升制造过程的自动化、智能化水平，相应地，这些技术将改变皮革制造行业的传统模式，有效保护员工安全，减少原料的浪费、提升利用率，甚至实现制造过程的无人自动化加工。通过现代化技术提升传统产业的竞争力，势必巩固中国制造的世界地位。
　　 正是基于这样的行业和时代背景，根据皮革制造流程，本文针对皮革测量方法做了如下研究：
　　 1)针对本文皮革图像采集的特点提出了双目视觉技术的实现方案。根据双目相机标定结果，结合相机外部非线性畸变因素造成的成像误差，确立了左右相机受畸变影响最小的图像采集区域。为了更好的提升皮革图像特征点的重建精度和准确度，在本文的双目视觉模块中引入了矫正方法，使得左右相机的成像平面达到行对准模式，这将使皮革图像特征点的搜索范围和计算量都将大大减小，从而进一步提高皮革测量精度。
　　 2)实现皮革图像纹理辨别与边缘提取，便于后期制造过程中的自动化控制。经过纹理提取后的皮革图像，能更有效地区分出不同质地的面料，由此完成对皮革原料进一步的自动化筛选。随后，皮革图像经过由灰度转换、高斯平滑、阈值分割和形态学闭运算组成的一系列处理后，再由Canny算子提取单像素精度的皮革边缘轮廓，为后期视觉处理中的特征点提取建立良好基础。
　　 3)改进了基于曲率空间的皮革边缘特征点检测算法。以多尺度基于曲率空间的检测算子作为本文提取算法的基础，在传统引入提取方法之上作了部分改进，通过全局和局部的约束提高所检测出的特征点的可靠性，并在C++平台上借助OpenCV实现提取算法，通过实验结果验证了本算法的有效性。
　　 4)提出了皮革边缘特征点的匹配算法，进而通过特征点重建得到皮革尺寸的测量结果。结合行对准模式的优点及前文特征点提取的结果，采用双向匹配策略和像素差约束的思想，并根据匹配结果及双目视觉矫正后的重投影矩阵进行特征点重建。像素差约束的增加缩小特征点搜索范围提高算法执行速度，双向匹配提高算法匹配精度，随后，依据双目矫正的重投影矩阵公式，代入先前的匹配结果求得特征点重建后的三维坐标值。
　　 5)最后，对全文工作进行总结，并对未来研究内容提出了一些展望。
　　
　　

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 选题的目的及意义

1.2 图像处理及其自动化领域应用的研究现状

1.2.1 国内研究现状

1.2.2 国外研究现状

1.3 双目视觉及其工业应用的研究现状

1.3.1 国内研究现状

1.3.2 国外研究现状

1.4 论文的主要工作与结构

第2章 双目视觉的标定与矫正

2.2 相机模型

2.2.1 单目相机模型

2.2.2 相机参数误差形成原因

2.2.3 双目相机模型

2.3 双目视觉标定

2.3.1 相机标定的方法

2.3.2 双目视觉的标定步骤

2.3.3 双目视觉标定结果的误差分析

2.4 双目视觉矫正

2.4.1 问题描述

2.4.2 本文的矫正算法

2.5 本章小结

第3章 皮革纹理辨别与边缘提取

3.1 引言

3.2 基于傅立叶频谱的皮革纹理提取

3.3 基于RGB模型的皮革颜色特征提取

3.4 皮革图像平滑预处理

3.4.1 基于灰度模型的皮革图像颜色转换

3.4.2 基于高斯核函数的皮革图像去噪

3.4.3 基于灰度阈值的皮革图像分割

3.4.4 皮革图像平滑结果及分析

3.5 基于形态学的皮革边缘细化处理

3.6 皮革图像边缘提取

3.6.1 常见图像边缘检测算子

3.6.2 本文采用的皮革图像轮廓提取算法

3.6.3 皮革图像边缘提取结果

3.7 本章小结

第4章 皮革边缘特征点提取

4.1 引言

4.2 问题描述

4.3 常见的图像特征点提取算法

4.4 本文采用的皮革边缘特征点提取算法

4.4.1 传统基于曲率的特征点提取算法

4.4.2 改进的基于曲率的皮革边缘特征点提取算法

4.5 本文特征点提取算法的实现结果

4.5.1 本文采用的特征点提取算法实现流程图

4.5.2 本文特征点提取结果

4.6 本章小结

第5章 皮革边缘特征点匹配与重建

5.1 引言

5.2 问题描述

5.3 皮革边缘特征点匹配算法与重建

5.3.1 特征点匹配算法分类

5.3.2 本文特征点匹配算法

5.3.3 皮革图像的匹配特征点重建

5.4 本文实现与结果

5.4.1 本文特征点匹配算法实现流程图

5.4.2 本文特征点匹配结果

5.4.3 本文匹配特征点重建结果

5.5 本章小结

第6章 皮革尺寸测量与纹理辨别软件实现

6.1 硬件装置图与软件处理模块

6.1.1 硬件装置图

6.1.2 软件处理模块

6.2 皮革尺寸测量软件实现

6.3 本章小结

第7章 结论与展望

7.1 结论

7.2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间参加的科研项目和成果