【摘要】 隨著測(cè)量技術(shù)的發(fā)展，三維視覺(jué)測(cè)量由于具有非接觸、測(cè)量速度快、系統(tǒng)柔性好等特點(diǎn)，在工業(yè)測(cè)量領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。其中，基于結(jié)構(gòu)光的主動(dòng)視覺(jué)測(cè)量技術(shù)因其抗干擾能力強(qiáng)、精度較高等優(yōu)點(diǎn)在近年來(lái)受到越來(lái)越多的重視。結(jié)構(gòu)光測(cè)量技術(shù)的難點(diǎn)在于獲取高精度的物體表面三維數(shù)據(jù)困難，數(shù)據(jù)處理量大，測(cè)量速度較慢，可能誤差源多等問(wèn)題，因此，尋求這些問(wèn)題的有效解決方案是當(dāng)今三維測(cè)量領(lǐng)域的主要研究課題。本文結(jié)合實(shí)際工程項(xiàng)目，對(duì)線結(jié)構(gòu)光雙目視覺(jué)技術(shù)測(cè)量系統(tǒng)的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了研究，并在此基礎(chǔ)上，對(duì)螺紋缺陷進(jìn)行檢測(cè)，進(jìn)一步提高系統(tǒng)測(cè)量性能。結(jié)構(gòu)光測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量精度主要受線激光條紋中心定位精度、系統(tǒng)標(biāo)定精度、結(jié)構(gòu)光條紋匹配精度等方面的影響，本文對(duì)這幾個(gè)方面進(jìn)行展開(kāi)并深入研究。首先針對(duì)結(jié)構(gòu)光條紋中心定位精度高、算法魯棒性好同計(jì)算量大、實(shí)時(shí)性差之間的矛盾，本文提出了一種基于互相關(guān)算法的條紋中心提取算法，可以自動(dòng)分割出有效激光條紋區(qū)域，并對(duì)條紋中心進(jìn)行精確定位；其次，對(duì)基于平面標(biāo)定法過(guò)程中的棋盤(pán)格角點(diǎn)通過(guò)局部約束關(guān)系進(jìn)行精確定位，并采用線激光輔助標(biāo)定，以改變?cè)瓉?lái)這種依靠角點(diǎn)坐標(biāo)獲取標(biāo)定內(nèi)、外參數(shù)的方法；最后，本文對(duì)當(dāng)前激光條紋的匹配方法進(jìn)行總結(jié)，并提出了一種基于Sift算法的匹配方法。在完成結(jié)構(gòu)光條紋中心提取、系統(tǒng)標(biāo)定、條紋匹配等工作后，利用本套系統(tǒng)獲取了目標(biāo)物體表面三維點(diǎn)云，并對(duì)其表面形貌進(jìn)行復(fù)原，以檢測(cè)本結(jié)構(gòu)光測(cè)量系統(tǒng)的有效性，并針對(duì)實(shí)際測(cè)量過(guò)程出現(xiàn)的各種問(wèn)題進(jìn)行分析，改進(jìn)測(cè)量系統(tǒng)的不足之處，最后，對(duì)系統(tǒng)未來(lái)的研究方向進(jìn)行了定位。 

第 1 章 緒論

 

1.1 三維測(cè)量技術(shù)綜述

三維測(cè)量技術(shù)能夠得到目標(biāo)的三維信息，并以這些信息為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的精確定位等功能，近年來(lái)，計(jì)算機(jī)與制造技術(shù)迅猛發(fā)展，二維信息已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能夠滿足人們的要求，在這種科技發(fā)展與需求作為驅(qū)動(dòng)力的背景之下，三維信息獲取技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，并迅速成為測(cè)量技術(shù)中的重點(diǎn)研究領(lǐng)域[1,2]，也因而催生了基于人類(lèi)視覺(jué)機(jī)理的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。視覺(jué)信息是人類(lèi)探索宇宙的最主要信息來(lái)源之一。鑒于視覺(jué)信息的重要性及其處理過(guò)程的復(fù)雜性，人類(lèi)對(duì)視覺(jué)技術(shù)的研究力度逐步加大，以視覺(jué)信息為處理對(duì)象的立體探測(cè)技術(shù)獲得了很大的發(fā)展空間。在這種背景之下，各種三維測(cè)量技術(shù)發(fā)展迅速，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，不斷促進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)向更高研發(fā)水平邁步。

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1.2 三維測(cè)量技術(shù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展方向

 

1.2.1 國(guó)內(nèi)、外研究現(xiàn)狀

目前，結(jié)構(gòu)光三維技術(shù)在監(jiān)控導(dǎo)航中應(yīng)用較多，主要是為智能移動(dòng)機(jī)器人避障及實(shí)現(xiàn)最佳路徑規(guī)劃。在結(jié)構(gòu)光測(cè)量領(lǐng)域，國(guó)外起步早，發(fā)展迅速，相關(guān)檢測(cè)技術(shù)已形成產(chǎn)業(yè)規(guī)模，如英國(guó)的 3D-SCANNES 公司開(kāi)發(fā)的 Reversa 激光掃描測(cè)頭，如圖 1-7 所示，測(cè)量精度可達(dá) 0.03mm。美國(guó)的 RVSl 公司的 BGA 芯片管腳共面性激光視覺(jué)測(cè)試系統(tǒng)使用線光源，提高了速度，滿足在線測(cè)量要求[37]；日本 Roland公司生產(chǎn)的 LPX250 點(diǎn)激光掃描測(cè)量機(jī)，可完成旋轉(zhuǎn)和平移掃描方式的測(cè)量，比較著名的激光測(cè)量設(shè)備還有日本美能達(dá)公司的 VIVID 便攜三維測(cè)量系列等，美國(guó)Immersion 公司的 Microscribe MX 便攜式三維數(shù)字儀，如圖 1-8 所示。德國(guó)breuckman 公司的 stereoSCAN 系列產(chǎn)品[38]通過(guò)投射編碼光柵進(jìn)行三維測(cè)量，它可以調(diào)整機(jī)器的姿態(tài)以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同尺寸大小的工件測(cè)量。

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第 2 章 結(jié)構(gòu)光圖像數(shù)據(jù)處理

 

結(jié)構(gòu)光圖像數(shù)據(jù)包含了被測(cè)目標(biāo)物體的三維信息，結(jié)構(gòu)光圖像數(shù)據(jù)處理是進(jìn)行三維系統(tǒng)測(cè)量的基礎(chǔ)，是非常關(guān)鍵的一步。主要包括結(jié)構(gòu)光圖像增強(qiáng)處理、激光有效條紋區(qū)域分割與結(jié)構(gòu)光條紋中心提取這三個(gè)方面。

 

2.1 結(jié)構(gòu)光圖像增強(qiáng)處理
成像系統(tǒng)在生成激光條紋圖像時(shí)，可能會(huì)由于氣流運(yùn)動(dòng)引入的噪聲、光學(xué)系統(tǒng)中的衍射現(xiàn)象、成像系統(tǒng)產(chǎn)生的成像誤差或者膠片顆粒性而產(chǎn)生噪聲干擾[41]，降低了圖像中有效信息的可讀性與操作性，因此我們常對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理后再提取出條紋中心線。對(duì)圖像的增強(qiáng)處理一般是在空間域或者頻率空間，空間域處理法是以圖像像素灰度值作為基礎(chǔ)進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，而頻率域法主要是通過(guò)頻率變換增強(qiáng)我們感興趣的部分[42]。

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2.2 有效激光條紋區(qū)域分割
有效激光條紋區(qū)域的分割的目的是為精確定位光條紋中心做準(zhǔn)備，有效條紋區(qū)域?qū)挾热绻�，則可能會(huì)引入無(wú)效像素點(diǎn)，如果條紋寬度太小，則會(huì)舍棄一部分有效條紋像素點(diǎn)，這兩種情況都會(huì)帶來(lái)最終條紋中心點(diǎn)定位誤差。因此，準(zhǔn)確分割出有效激光條紋區(qū)域是非常關(guān)鍵的一步。利用像素灰度的不連續(xù)性和相似性，圖像分割算法可以有效劃分出我們感興趣的特征或者具有某些相似屬性的區(qū)域。

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第 3 章 結(jié)構(gòu)光雙目視覺(jué)測(cè)量模型及系統(tǒng)標(biāo)定............................33
3.1 引言 .............................33
3.2 結(jié)構(gòu)光雙目視覺(jué)測(cè)量數(shù)學(xué)模型建立 ............................33
3.3 系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定 ................................ 38
3.4 本章小結(jié) ......................................53
第 4 章 線結(jié)構(gòu)光條紋匹配............................54
4.1 引言 .........................................54
4.2 立體匹配算法分類(lèi) ......................... 55
4.3 極線約束匹配法 ..................... 57
4.4 基于 SIFT 算法的條紋匹配 ........................ 61

4.5 本文小結(jié) ............................... 69

 

第 5 章 三維重建與實(shí)驗(yàn)部分

 

5.1 三維重建綜述

在得到了攝像機(jī)標(biāo)定參數(shù)與激光中心條紋匹配點(diǎn)對(duì)之后就可以運(yùn)用三角法或者射線交匯法獲取目標(biāo)物體的三維點(diǎn)云，在此基礎(chǔ)上將點(diǎn)云轉(zhuǎn)化為曲線或曲面等模型，最后進(jìn)行相關(guān)平滑處理從而得到不同精度的目標(biāo)物體三維形貌。基于圖像的三維重建是圖像處理的一個(gè)重要研究分支，它作為當(dāng)今熱門(mén)的虛擬現(xiàn)實(shí)和科學(xué)可視化的基礎(chǔ)被廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)中。

在大多數(shù)情形下，點(diǎn)云的后續(xù)處理以曲面模型重建為主，依據(jù)曲面重建和輸入點(diǎn)集的包含關(guān)系，重建方法大致可以分為插值法與近似法兩類(lèi)[84]。插值法中的曲面重建囊括了所有點(diǎn)云數(shù)據(jù)，而近似法則采用不同形式的曲面不斷向原始數(shù)據(jù)點(diǎn)逼近，可能會(huì)因此舍棄一些有效點(diǎn)，引入非有效點(diǎn)。依據(jù)曲面重建的表示方式可以將重建方法分為: 網(wǎng)格重建、細(xì)分重建、隱式重建、參數(shù)重建與變形重建等五種。

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第 6 章 總結(jié)與展望

 

6.1 本文總結(jié)

本文以結(jié)構(gòu)光雙目立體視覺(jué)為研究對(duì)象，針對(duì)結(jié)構(gòu)光雙目立體視覺(jué)的關(guān)鍵理論問(wèn)題和技術(shù)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了深入研究和討論，并力求在國(guó)內(nèi)外科研工作者的研究基礎(chǔ)上有所創(chuàng)新。論文的研究工作主要圍繞結(jié)構(gòu)光雙目立體視覺(jué)中的激光條紋中心定位與提取、攝像機(jī)標(biāo)定和激光條紋圖像立體匹配等幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題的求解進(jìn)行展開(kāi)，并在原有算法基礎(chǔ)之上進(jìn)行了改進(jìn)與創(chuàng)新。論文的主要研究工作大致總結(jié)為如下幾個(gè)方面：
（1）提出了一種新的激光條紋中心提取算法。
同現(xiàn)有的激光條紋中心提取算法不同，該算法結(jié)合互相關(guān)理論與模板匹配思想，實(shí)現(xiàn)了線結(jié)構(gòu)光條紋中心的定位提取。首先，利用梯度閾值法分割出有效激光條紋區(qū)域，以達(dá)到減少無(wú)效像素點(diǎn)和充分利用有效像素點(diǎn)信息的目的。然后，分析了結(jié)構(gòu)光橫截面光強(qiáng)強(qiáng)度值近似成高斯曲線分布的這一規(guī)律，給出了基于高斯曲線分布的互相關(guān)系數(shù)模板。

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本文編號(hào)：10575