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基于線結(jié)構(gòu)光的方矩形鋼管參數(shù)測(cè)量關(guān)鍵技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-06-01 06:17
【摘要】:冷彎方矩形鋼管已在生產(chǎn)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。隨著科技的發(fā)展,生產(chǎn)領(lǐng)域?qū)Ω邩?biāo)準(zhǔn)的方矩形鋼管需求量日益增加。并且方矩形鋼管生產(chǎn)過程中的參數(shù)在線檢測(cè)環(huán)節(jié)存在精度較低、檢測(cè)系統(tǒng)成本高等問題。因此,智能化地提高方矩形鋼管尺寸參數(shù)的在線測(cè)量精度和測(cè)量效率,是當(dāng)前亟待解決的問題。據(jù)此,本文以設(shè)計(jì)低成本、高精度且穩(wěn)定的在線測(cè)量系統(tǒng)為出發(fā)點(diǎn),重點(diǎn)研究線結(jié)構(gòu)光測(cè)量技術(shù)在方矩形鋼管寬高、彎角半徑、對(duì)角線以及凹凸度等參數(shù)測(cè)量方面的關(guān)鍵技術(shù)。具體工作如下:(1)通過分析現(xiàn)有的激光條紋中心線提取算法,綜合在線測(cè)量系統(tǒng)需要滿足的精度和效率要求,選擇了形態(tài)學(xué)骨架法作為條紋中心線提取算法。并針對(duì)形態(tài)學(xué)骨架法會(huì)產(chǎn)生大量骨刺的缺陷,提出了一種改進(jìn)的骨刺去除算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與其它算法相比,驗(yàn)證了改進(jìn)的骨刺去除算法提高了條紋中心線提取的精度和效率,滿足系統(tǒng)需求。(2)建立了相機(jī)的成像模型,從而明確了相機(jī)與待測(cè)方矩形鋼管之間四個(gè)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系。同時(shí),推導(dǎo)了基于靶標(biāo)的相機(jī)內(nèi)外參數(shù)及激光平面標(biāo)定原理,構(gòu)建了條紋中心點(diǎn)三維重建的約束方程,完成了方矩形鋼管點(diǎn)云模型的三維重建。(3)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取圖像局部特征的特性,研究了一種方矩形鋼管點(diǎn)云模型的快速拼接算法。該網(wǎng)絡(luò)模型以自動(dòng)生成的方矩形鋼管深度圖像作為輸入,以相應(yīng)生成的拼接參數(shù)作為預(yù)測(cè)輸出,通過端到端的迭代訓(xùn)練直到滿足精度要求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該網(wǎng)絡(luò)模型可以精確預(yù)測(cè)兩片點(diǎn)云之間的拼接參數(shù),并且預(yù)測(cè)時(shí)間與點(diǎn)云量無關(guān),拼接效率高。(4)通過分析拼接后方矩形鋼管點(diǎn)云模型的特性,提出了一種基于模板和法向量的參數(shù)測(cè)量算法。該算法利用在模型上建立形狀模板作為邊界,并通過在模板內(nèi)構(gòu)建法向量來采集參數(shù)計(jì)算所需的點(diǎn)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該算法能夠滿足在線測(cè)量系統(tǒng)的指標(biāo)要求。(5)設(shè)計(jì)并搭建了基于線結(jié)構(gòu)光的參數(shù)測(cè)量系統(tǒng)。首先,根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)的在線測(cè)量技術(shù)指標(biāo)和環(huán)境,確定了在線測(cè)量系統(tǒng)的基本框架和設(shè)備型號(hào)。其次,根據(jù)方矩形鋼管的生產(chǎn)型號(hào)以及相機(jī)和激光投影儀的參數(shù),確定了待測(cè)方矩型鋼管、相機(jī)以及激光投影儀的相對(duì)位置。最后,通過對(duì)標(biāo)準(zhǔn)方矩形鋼管進(jìn)行測(cè)量實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該系統(tǒng)能夠達(dá)到國(guó)標(biāo)的誤差要求,并且滿足實(shí)際生產(chǎn)中在線測(cè)量的精度和穩(wěn)定性。
【圖文】:

半徑測(cè)量,彎角,游標(biāo)卡尺,工具


第一章 緒論。目前,方矩形鋼管尺寸參數(shù)測(cè)量多數(shù)應(yīng)用傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量方式為對(duì)1 2C 、 C值進(jìn)行計(jì)算或用彎角半徑測(cè)量工具進(jìn)卡尺進(jìn)行測(cè)量,測(cè)量工具如圖 1.1 所示,測(cè)量原理如圖 1.

條紋,激光條紋,鋼管,圖像


圖 2.3 鋼管表面激光條紋圖像固定閾值法[50]來處理激光條紋圖像,如條紋,但是同時(shí)會(huì)產(chǎn)生孤立噪聲塊,無。因此,本小節(jié)采用自適應(yīng)閾值法,該。當(dāng)背景和目標(biāo)之間的類間方差越小的根據(jù)計(jì)算背景與目標(biāo)之間的最大類間所示。
【學(xué)位授予單位】:天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:TP391.41;TN24

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本文編號(hào):2691072

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