高精度圖像尺寸檢測鏡頭畸變校正方法與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著現(xiàn)代零件加工業(yè)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的計(jì)量檢測技術(shù)已經(jīng)無法滿足日益苛刻的高精度檢測要求。傳統(tǒng)的人工檢測耗費(fèi)大量勞動(dòng)力，產(chǎn)生了過高的管理成本和質(zhì)量成本，而且其精度受人為因素制約，已經(jīng)無法滿足當(dāng)前生產(chǎn)需求。新興的計(jì)算機(jī)視覺憑借其測量精度高和全自動(dòng)檢測等優(yōu)勢，逐漸在計(jì)量檢測領(lǐng)域占據(jù)主要地位。高精度檢測要求對于計(jì)算機(jī)視覺，既是機(jī)遇又是挑戰(zhàn)。在進(jìn)行高精度檢測時(shí)，圖像不僅對噪聲的影響非常敏感，相機(jī)鏡頭產(chǎn)生的幾何畸變，更是導(dǎo)致檢測精度下降的元兇。細(xì)微的

2、畸變，也會(huì)造成精度嚴(yán)重滑坡。只有真實(shí)的圖像，才能真實(shí)地反映物體的真實(shí)形態(tài)。如何更好地適應(yīng)現(xiàn)代工業(yè)化發(fā)展要求，高精度圖像尺寸檢測鏡頭畸變校正具重要意義。
　　 本課題以汽車發(fā)動(dòng)機(jī)氣門的各種尺寸檢測作為研究對象，研究基于計(jì)算機(jī)視覺的高精度圖像尺寸檢測鏡頭畸變校正方法與實(shí)現(xiàn)，以提高檢測精度以及檢測效率。在本課題的檢測系統(tǒng)中，用高速CCD提取氣門圖像，然后對圖像進(jìn)行中值濾波和亞像素邊緣提取，得到圖像的邊緣特征。通過將相機(jī)鏡頭徑向畸變的原

3、理及相關(guān)校正方法結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，對校正方法進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化。利用得到的亞像素邊緣實(shí)現(xiàn)畸變校正，得到尺寸參數(shù)的精確解，最終輸出高精度的檢測結(jié)果。主要研究內(nèi)容如下:
　　 1.根據(jù)實(shí)際氣門的各種尺寸檢測需求，設(shè)計(jì)相關(guān)的尺寸檢測算法。
　　 2.對圖像質(zhì)量進(jìn)行改善，實(shí)現(xiàn)相關(guān)區(qū)域的亞像素邊緣提取。通過中值濾波器濾除圖像噪聲，改善圖像質(zhì)量。再通過priwitt改進(jìn)算法結(jié)合質(zhì)心法對定位區(qū)域的亞像素邊緣進(jìn)行提取，獲取高精度邊緣特征。

4、　　 3.對圖像中的氣門進(jìn)行畸變校正，得到相關(guān)尺寸數(shù)據(jù)的輸出結(jié)果。在步驟二提取的亞像素精確邊緣的基礎(chǔ)上，通過引入徑向畸變參數(shù)，確立了物體在世界坐標(biāo)中與圖像坐標(biāo)中的映射關(guān)系，從而建立誤差補(bǔ)償曲線函數(shù)。利用得到的誤差補(bǔ)償函數(shù)的系數(shù)矩陣和徑向畸變參數(shù)，將測得的左右邊緣坐標(biāo)差乘上像素當(dāng)量并進(jìn)行誤差補(bǔ)償，實(shí)現(xiàn)鏡頭畸變的誤差校正。
　　 實(shí)驗(yàn)表明，該方法快速有效，提高了檢測精度，降低了設(shè)備成本，檢測精度可達(dá)2μm。目前該方法已在計(jì)算機(jī)上編