微平臺(tái)三維運(yùn)動(dòng)誤差視覺測(cè)量系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著人類社會(huì)的不斷進(jìn)步及制造業(yè)的發(fā)展，人們對(duì)微型機(jī)械的制造及檢測(cè)有越來越高的精度要求。然而由于微型機(jī)械具有尺寸小，承載能力差等特點(diǎn)，常用的接觸式檢測(cè)工具很難實(shí)現(xiàn)微型機(jī)械的運(yùn)動(dòng)測(cè)量和誤差檢測(cè)。本文提出了一種利用數(shù)字相機(jī)獲取微型機(jī)械的二維圖像進(jìn)而還原其三維信息的方法。這種方法是利用攝像機(jī)來獲取三維物體的二維圖像的逆過程，是對(duì)人眼的仿生學(xué)的研究。這就是物體的三維重構(gòu)技術(shù)。
　　本文將所有微小尺寸的加工對(duì)象抽象成一個(gè)微小的矩形平臺(tái)，簡(jiǎn)稱為

2、微平臺(tái)，然后對(duì)這個(gè)抽象出來的微平臺(tái)進(jìn)行視覺測(cè)量的研究。本文的研究思路是以Marr的計(jì)算機(jī)視覺理論模型為基礎(chǔ)，進(jìn)而研究三維重構(gòu)的整個(gè)過程。包括圖像的前期預(yù)處理，邊緣檢測(cè)，特征提取（匹配），三維重建等過程。這些過程組成了物體的三維重構(gòu)。
　　圖像預(yù)處理的主要目的是為了消除外界因素以及攝像機(jī)內(nèi)部因素的影響，也就是消除圖像噪聲的過程。在這部分內(nèi)容中提出了用灰度化和二值化方法來對(duì)采集到的原始圖像進(jìn)行處理，然后利用 Sobel算子的改進(jìn)方法-

3、-八模板法來對(duì)邊緣的點(diǎn)進(jìn)行判斷從而得到高準(zhǔn)確率的邊緣；圖像的特征提取是為了得到準(zhǔn)確的特征點(diǎn)，它也是三維重構(gòu)模型的基礎(chǔ)，本文選取一種改進(jìn)的 Harris算法來獲取特征點(diǎn)，然后通過與傳統(tǒng)的 Harris算法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比得出了改進(jìn)的 Harris算法的可靠性；重構(gòu)的過程分別介紹了沒有先驗(yàn)知識(shí)的兩幅圖像的重構(gòu)和具有先驗(yàn)知識(shí)的單幅圖像的重構(gòu)：在兩幅圖像的重構(gòu)過程中利用先提取的特征點(diǎn)計(jì)算兩幅圖像中的特征點(diǎn)之間的灰度相關(guān)值 NCC，從而進(jìn)行初始匹配得到