智能三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf

1、智能三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)是新一代三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)的發(fā)展方向,它使得三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)在進(jìn)行測(cè)量及檢測(cè)時(shí)更具智能化與自動(dòng)化。零件位姿自動(dòng)識(shí)別作為智能三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)的關(guān)鍵技術(shù)之一,在三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)智能化的發(fā)展過(guò)程中占有舉足輕重的地位,而視覺(jué)系統(tǒng)又是實(shí)現(xiàn)零件位姿自動(dòng)識(shí)別中最為重要的實(shí)現(xiàn)方法之一。同時(shí),本課題研究?jī)?nèi)容為國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(復(fù)雜零件的測(cè)量信息生成與獲取機(jī)制及其智能三坐標(biāo)測(cè)量關(guān)鍵技術(shù)研究)的第一部分,是課題后續(xù)研究?jī)?nèi)容的基礎(chǔ)和前提。鑒于此,課題對(duì)零件位

2、姿自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中視覺(jué)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了探討和研究,比較全面的分析了智能三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)、零件位姿自動(dòng)識(shí)別技術(shù)以及視覺(jué)測(cè)量技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,闡述了零件位姿自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)以及視覺(jué)系統(tǒng)的主要內(nèi)容及應(yīng)用功能,提出了利用視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行零件位姿自動(dòng)識(shí)別以及零件三維信息測(cè)量的方法。并針對(duì)零件位姿自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)以及論文提出的零件三維信息的測(cè)量方法,以MATLAB為工具,進(jìn)行了程序編制和驗(yàn)證,使實(shí)驗(yàn)過(guò)程更為直觀,同時(shí)驗(yàn)證了所提方法的可行性。
　　

3、 論文中完成的主要工作包括以下幾方面內(nèi)容:
　　 1)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)與零件位姿自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的組成及原理。對(duì)零件位姿自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的組成及原理進(jìn)行了研究,分析了識(shí)別過(guò)程中主要完成的任務(wù)以及利用視覺(jué)系統(tǒng)所要完成的工作。同時(shí)針對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)的組成,原理以及攝像機(jī)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了深入研究。
　　 2)攝像機(jī)標(biāo)定。攝像機(jī)是視覺(jué)系統(tǒng)中的關(guān)鍵成份,為了提高采集圖像數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度、可靠性,因而,需對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定。
　　 3)圖像處理。由

4、視覺(jué)系統(tǒng)采集獲取零件圖像,為了進(jìn)一步得到識(shí)別過(guò)程中所需要的圖像數(shù)據(jù)信息,需要對(duì)零件圖像進(jìn)行圖像濾波,圖像二值化,邊緣提取,圖像形態(tài)學(xué)分析等圖像處理操作。
　　 4)零件放置姿態(tài)識(shí)別及利用單攝像機(jī)雙目立體視覺(jué)方法測(cè)量零件三維信息。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)零件放置方式進(jìn)行了識(shí)別,以立體視覺(jué)測(cè)量原理為基礎(chǔ),提出了在三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)上采用單目立體視覺(jué)測(cè)量對(duì)零件三維坐標(biāo)信息進(jìn)行測(cè)量的方法。
　　 5)利用MATLAB行程序編制以實(shí)現(xiàn)識(shí)別