面向大尺寸的機(jī)器視覺(jué)精密測(cè)量方法研究.pdf

1、快速發(fā)展的先進(jìn)制造業(yè)對(duì)大尺寸測(cè)量提出了更高的要求。視覺(jué)測(cè)量作為一種非接觸式精密測(cè)量方法,在現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用廣泛,但是視覺(jué)測(cè)量本身精度要求過(guò)高,而且在大尺寸物體測(cè)量上應(yīng)用較少,缺乏足夠的理論指導(dǎo),是目前的研究難點(diǎn)。本文主要針對(duì)大尺寸視覺(jué)測(cè)量關(guān)鍵理論與方法開(kāi)展了如下研究工作:
　　 1.結(jié)合雙目立體視覺(jué)測(cè)量模型和結(jié)構(gòu)光立體視覺(jué)測(cè)量模型,提出了大尺寸視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。利用Zhang平板標(biāo)定方法,完成了單目和雙目攝像機(jī)的標(biāo)定,

2、獲得了攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)、畸變系數(shù)和雙目攝像機(jī)的位置關(guān)系,通過(guò)多幅圖像位置關(guān)系的數(shù)據(jù)比較,驗(yàn)證了標(biāo)定結(jié)果的精確性；
　　 2.研究了圖像特征提取方法,在分析了Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法、Hough直線檢測(cè)算法、最小二乘橢圓檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上,利用Canny邊緣檢測(cè)算子、重心法和最小二乘直線擬合方法對(duì)現(xiàn)有的線結(jié)構(gòu)光中心線提取方法做了適當(dāng)?shù)母倪M(jìn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)算法運(yùn)算速度快,精度高。
　　 3.研究了圖像匹配方法及其約束條件和相

3、似性度量方法,結(jié)合工業(yè)實(shí)踐對(duì)SIFT算法做了兩點(diǎn)改進(jìn),一是引入Harris角點(diǎn)來(lái)提高特征點(diǎn)的健壯性,二是設(shè)置合理的閾值提高特征點(diǎn)匹配精度和效率。實(shí)驗(yàn)對(duì)比了改進(jìn)型SIFT匹配算法和角點(diǎn)匹配算法,結(jié)果顯示改進(jìn)型SIFT匹配算法在特征點(diǎn)提取和匹配精確性上優(yōu)勢(shì)較明顯。同時(shí)研究了四種常用的圖像拼接方法。
　　 4.構(gòu)建了平面大尺寸工件視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)平臺(tái)和立體大尺寸工件視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)平臺(tái),分別對(duì)平面鋼板(長(zhǎng)寬約為517×361nm)和圓柱體(高