基于圖像的工件曲面重建關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、在生產(chǎn)實踐中，表面處理工藝的方法和技術(shù)水平越來越占據(jù)重要地位。噴涂是一個典型的表面處理工藝，對于噴涂機器人離線編程系統(tǒng)的研究越來越引起人們的重視，研究的核心是噴涂軌跡的生成與優(yōu)化模塊，其前提是工件表面CAD模型已知。而在實際的生產(chǎn)實踐中，往往會遇到未知曲面CAD模型的噴涂問題，在未知曲面情況下，關(guān)于機器人離線編程系統(tǒng)的研究很少。因此，基于被動機器視覺技術(shù)，對于表面處理領(lǐng)域中未知曲面三維重建技術(shù)的研究，在理論和實踐中都具有重要的意義。本文

2、在快速制造理念下，針對未知曲面噴涂離線編程的需求，面向噴涂領(lǐng)域，闡述了基于圖像的立體視覺理論，提出并實現(xiàn)了未知曲面三維模型重建算法，首先對已標定圖像進行校正，然后采用基于GPU硬件加速的并行信任傳播算法進行深度圖的生成，實時獲取未知曲面的點云數(shù)據(jù)，從而獲取曲面的CAD模型。將基于圖像的立體視覺技術(shù)應用于工程噴涂領(lǐng)域，其關(guān)健技術(shù)在于立體視覺，具體有幾個方面的因素：第一，攝像機的標定精度，直接影響了后續(xù)的深度圖生成和三維空間距離的測量精度，

3、在計算機視覺領(lǐng)域是一個較為關(guān)鍵的問題。第二，立體匹配的精度，在計算機視覺領(lǐng)域，立體匹配是被公認為難度非常大的問題，其匹配精度和速度往往不能兩全。第三，立體匹配的速度，立體匹配算法目前很多，精度高的速度較慢，速度快的精度差，目前的立體區(qū)配算法生成一幅視差圖的時間不等，從最快的幾毫秒，到最慢的二十分鐘以上。為了適應工程領(lǐng)域?qū)αⅢw視覺快速、精確的要求，本文的工作重點集中在立體視覺系統(tǒng)的標定與立體匹配算法上。本文提出了如下幾個標定與立體匹配算法

4、：
　　 (1)基于支持向量機的角點檢測方法。攝像機標定是立體視覺測量的關(guān)鍵技術(shù)，標定精度直接影響著視覺測量和三維重建的精度?，F(xiàn)已有許多攝像機標定方法，但普遍存在的一個問題是靶標圖像的角點檢測不很準確。本文基于支持向量機理論，利用支持向量機的學習和分類能力，將支持向量分類器用于標定圖像角點的檢測，實驗驗證可取得較好的檢測結(jié)果。
　　 (2)結(jié)合圖像梯度和亮度的并行信任傳播算法。立體匹配是視覺測量的關(guān)鍵技術(shù)。對立體匹配問題

5、建立馬爾可夫隨機場模型，使用并行的多尺度信任傳播算法求解馬爾可夫隨機場的能量最小化問題。在傳統(tǒng)串行算法基礎(chǔ)上利用CUDA技術(shù)實現(xiàn)了并行計算，并結(jié)合圖像的梯度和亮度信息計算能量函數(shù)的數(shù)據(jù)項，平滑項采用兩個相鄰像素視差的絕對差度量。以標準的Middlebury立體數(shù)據(jù)集作為輸入，實驗結(jié)果表明：算法具有很好的實時性能，運行時間遠小于傳統(tǒng)的串行算法，深度圖具有良好的精度。
　　 (3)最近鄰搜索立體匹配算法(Nearest neighb

6、or searching stereo matching，NNSSM)。本文提出一個高效的立體匹配算法，將一個像素的水平方向的導數(shù)和垂直方向的導數(shù)作為相似性度量，由于像素是離散點，所以導數(shù)用差分表示。這樣，常用的一維相似性度量轉(zhuǎn)換為多維的相似性度量，視差搜索空間從一維空間轉(zhuǎn)換為多維空間。以KD-樹作為數(shù)據(jù)存貯結(jié)構(gòu)，利用最近鄰搜索算法，可快速生成一幅初始視差圖，然后利用一個基于分割的優(yōu)化算法進行優(yōu)化，最終獲得一幅精度較高的視差圖。