3D智能傳感器視覺測(cè)量系統(tǒng)關(guān)鍵算法研究.pdf

1、3D智能傳感器基于三維結(jié)構(gòu)光視覺測(cè)量,它集結(jié)構(gòu)光激光器、傳感器和測(cè)量軟件于一身,具有運(yùn)行穩(wěn)定可靠,維護(hù)方便簡(jiǎn)單,運(yùn)行和構(gòu)建成本低廉的特點(diǎn),可廣泛應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化、汽車制造、道路檢測(cè)等系統(tǒng)中。對(duì)3D智能傳感器測(cè)量系統(tǒng)關(guān)鍵算法的研究,有利于提高系統(tǒng)檢測(cè)精度,并間接降低檢測(cè)成本,具有重要的研究?jī)r(jià)值。本文主要研究?jī)?nèi)容分四部分。
　　1.攝像機(jī)標(biāo)定算法
　　研究了攝像機(jī)標(biāo)定的基礎(chǔ)內(nèi)容:攝像機(jī)的針孔模型,攝像機(jī)的內(nèi)、外部參數(shù)、鏡頭的兩種

2、畸變模型:除法模型和多項(xiàng)式模型。然后研究相機(jī)標(biāo)定的兩類方法,線性標(biāo)定方法和非線性標(biāo)定方法,并深入研究了非線性標(biāo)定方法中的張正友方法。利用張的標(biāo)定方法,進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果與Opencv的標(biāo)定結(jié)果一致。最后分析使用標(biāo)定圖像的數(shù)量與標(biāo)定結(jié)果準(zhǔn)確度的關(guān)系,鏡頭的光圈和焦距對(duì)標(biāo)定結(jié)果的影響,提出了進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定過程中需要注意的事項(xiàng)。
　　2.高精度橢圓擬合算法和亞像素光條中心提取算法
　　通過將橢圓擬合問題轉(zhuǎn)化為非線性最優(yōu)化

3、問題,獲取圓陣列標(biāo)定板圖像高精度圓心坐標(biāo),從而提高攝像機(jī)標(biāo)定結(jié)果的精度。對(duì)比了常規(guī)一階、二階像素級(jí)微分邊緣算子和亞像素精度邊緣檢測(cè)算法,使用基于Hessian矩陣法和提出一種基于形態(tài)學(xué)細(xì)化方法的結(jié)構(gòu)光光條中心提取算法,并進(jìn)行光條中心提取實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,二者的精度分別為亞像素級(jí)和像素級(jí)。
　　3.3D智能傳感器標(biāo)定方法
　　研究了傳感器的3種測(cè)量模型:解析幾何模型、面面模型和線面模型;研究了傳感器結(jié)構(gòu)光光平面的幾種標(biāo)定方法