高顯現力三目視覺測量關鍵技術.pdf

1、視覺測量目前已成為一項應用非常廣泛的精密測量技術，隨著計算機技術的延伸和拓展，視覺測量技術也受到了更廣泛的關注。本文提出了基于平行光照明的三目視覺測量系統(tǒng)方案，通過選擇平行光源照明方式，可改變目標在各位置相機中的顯現方式和顯現力強度，利用三相機圖像信息的差異性實現互補或者差分融合，能夠提高前景目標的顯現力，并去除掉背景噪聲或非測量目標的干擾影響。目標前景的對比度提高、顯現力增強，對于分離前后背景信息，提高目標特征邊緣飽和度、均勻性都是非

2、常有幫助的，為實現更高精度的特征形貌檢測或者輪廓尺寸測量打下了基礎。
　　 本文研究的主要內容包括：
　　 1.采用了基于平行光照明的三目視覺測量系統(tǒng)方案，討論了該系統(tǒng)的設計原理及意義。完成了硬件系統(tǒng)的搭建，主要包括：照明光源系統(tǒng)、視頻采集系統(tǒng)、多自由度可調節(jié)平臺等部分。通過平行光照明系統(tǒng)的光學參數、機械結構和電氣控制系統(tǒng)的設計，研制了光源系統(tǒng)。搭建了可以靈活調節(jié)水平角度和三個自由度位移量的平臺系統(tǒng)。
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3、對系統(tǒng)的圖像匹配特征點檢測算法進行了研究。為了獲取多圖像中的匹配特征點，針對匹配圖像中常見的角點、圓和橢圓特征分別提出了智能檢測方案：基于harris原理的自動角點檢測算法，基于hough變換的圓特征自動檢測算法，結合hough變換和橢圓擬合原理的橢圓特征自動檢測算法。通過引入不同的實驗對象，分析了目標偏轉角度對于角點提取的影響。以提取的圓特征和橢圓特征中心的行、列直線度來評價兩種特征檢測算法的特征提取精度。對比分析了圓特征自動檢測算法

4、及橢圓擬合算法對橢圓特征的處理結果。
　　 3.對系統(tǒng)的圖像配準和相機標定技術進行了深入分析。采用了基于特征點的2D圖像配準方案，并提出了DLT和Ransac相結合的圖像2D射影變換關系計算方法。設計實驗分析了在高斯噪聲和野值點對的影響下，DLT和Ransac組合算法的運算精度、時間復雜度等情況，并通過對不同目標的實驗處理，分析算法的實際匹配效果和精度。由淺入深的分析了相機幾何模型，實驗中提出了三種相機內參標定方案，并結合不同實

5、驗對象，分析了不同標定條件對相機內參數計算的準確性和穩(wěn)定性的影響。
　　 4.采用了基于前后景采樣點對比度和區(qū)域灰度評價的圖像融合系數優(yōu)化方法，分析了不同系數的融合結果的特點，實現了金屬工件缺陷及表面細微凹凸、起伏變化形貌的檢測。分別以金屬工件和量塊為對象，對比單目相機系統(tǒng)討論了本系統(tǒng)在目標特征輪廓尺寸測量方面的特點。為了實現目標不同信息(比如內、外邊緣和缺陷邊緣)分離顯示，提出了基于Radon一維定向投影的目標分類信息提取方法