強干擾條件下精密視覺測量技術及應用研究.pdf

1、以計算機視覺為基礎的測量技術，具有非接觸、靈活性強、集成性高等顯著優(yōu)勢，在工業(yè)測試領域有著廣泛的應用前景。在極端惡劣的工業(yè)環(huán)境中，振動、噪聲、水霧、粉塵等干擾都會對視覺測量造成不利影響，穩(wěn)定性和精度難以保證。當系統(tǒng)長期在惡劣的條件下工作時，上述干擾因素還將造成測量裝置性能下降，進一步降低檢測精度，甚至造成系統(tǒng)失效，而作為保證系統(tǒng)穩(wěn)定工作的重要途徑——系統(tǒng)維護在惡劣工業(yè)環(huán)境下難以實施，需盡量減少，現(xiàn)有視覺測量技術難以保證強干擾條件下檢測的

2、準確性和長期可靠性。研究能穩(wěn)定準確應用于強干擾工業(yè)條件下的視覺測量技術是一項具有實際意義和挑戰(zhàn)性的工作。
　　本文在國家科技重大專項“兩萬噸難變形合金臥式擠壓機”（項目號:2009ZX04005-031）、西南鋁業(yè)集團技術改造項目“125MN擠壓機技術改造”及航空航天九院國營江北機械廠預研項目“基于機器視覺的柔性接頭擺心測試系統(tǒng)”支持下，采用理論分析和實驗研究相結合的方法從特征提取、圖像增強、精度校準及數(shù)據(jù)處理四方面入手，對強干擾

3、條件下精密視覺測量技術進行了較系統(tǒng)和深入的研究，并集成上述研究成果，實現(xiàn)了實際工業(yè)測量系統(tǒng)的軟、硬件設計和完善。論文的主要工作和創(chuàng)新成果可歸納如下:
　　1.結合工業(yè)環(huán)境的特點，較系統(tǒng)的分析了常用的圖像分割算法及圓特征提取算法的適用范圍、優(yōu)勢和局限。提出了一種基于區(qū)域和邊緣準確定位的圓特征精確提取方法。該方法以在干擾條件下表現(xiàn)優(yōu)良的Canny邊緣檢測器、Hough變換和和曲線擬合特征提取技術為基礎，可在較強干擾條件下快速實現(xiàn)較高的

4、特征提取精度，還可用于復雜背景下多特征檢測。
　　2.討論了常見噪聲抑制及圖像增強方法的優(yōu)勢及局限。針對極端惡劣條件下極低質(zhì)量檢測圖像最普遍存在的問題，結合距離變換和連通分量分析理論，提出了一種應用像素鄰接特性分析的激光邊緣圖像修復方法。該方法僅通過對同一張標號圖像的分析即可實現(xiàn)同時存在大斷裂和大噪聲的極低質(zhì)量工業(yè)檢測圖像邊緣有效修復，引入的中心定位誤差穩(wěn)定的保持在較低的水平，對以圓（橢圓）為檢測特征的測量系統(tǒng)具有普適性。

5、　　3.分析了透視原理下檢測系統(tǒng)線性及引入非線性畸變的成像模型，在現(xiàn)有方法基礎上，針對工業(yè)在線檢測的特點和要求，提出了一種應用直線畸變方程的工業(yè)測量系統(tǒng)精度校準及精度維護方法。該方法改傳統(tǒng)基于優(yōu)化迭代求解系統(tǒng)參數(shù)過程為數(shù)據(jù)擬合式，降低了對環(huán)境噪聲的敏感程度;校準過程分圖像畸變校正和位置誤差校正兩步，對特征點的布置方式進行了優(yōu)化，過程簡便。給出了新方法的主動視覺實施實例，測試表明，該方法精度較高且易于實施，為用于工業(yè)在線監(jiān)測的測量裝置精度

6、校準及精度維護提供了一種有效的解決方案。
　　4.為進一步提高視覺測量系統(tǒng)在工業(yè)檢測中的性能，分析基于貝葉斯理論的一系列濾波方法，結合工業(yè)在線檢測的特點，討論了各自的優(yōu)勢和局限，選擇Sage-Husa自適應Kalman濾波及其改進算法作為研究重點，提出了Sage-Husa自適應濾波算法在測量系統(tǒng)誤差抑制和特征提取兩個層面上的應用。
　　5.將本文的部分研究成果作為系統(tǒng)升級應用到了125MN擠壓機活動部件中心在線監(jiān)測系統(tǒng)中;集