基于單目視覺的三維掃描測(cè)量技術(shù)具有測(cè)量精度高、動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、效率高和分辨率高等優(yōu)點(diǎn),近年來,被廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品快速設(shè)計(jì)、產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、安全控制以及物體識(shí)別等諸多領(lǐng)域。然而,國內(nèi)大多數(shù)鋼鐵企業(yè)的鋼卷包裝質(zhì)量檢測(cè)仍處于以人工檢測(cè)為主的狀態(tài),因此,開展基于單目視覺的鋼卷捆帶自動(dòng)識(shí)別方法研究具有重要的技術(shù)價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。本文針對(duì)鋼卷包裝人工質(zhì)量檢測(cè)效率低的問題,提出一種基于CCD/結(jié)構(gòu)光的鋼卷捆帶自動(dòng)識(shí)別方法,該方法基于單目視覺的三維掃描測(cè)量技術(shù),主要通過激光發(fā)射器、光源、CCD工業(yè)相機(jī)和計(jì)算機(jī)等裝置,構(gòu)建基于單目視覺的三維掃描測(cè)量平臺(tái),自動(dòng)識(shí)別鋼卷捆帶,完成鋼卷包裝的質(zhì)量檢測(cè)。該方法與傳統(tǒng)的人工質(zhì)量檢測(cè)方法相比,具有安全高效、分辨率高和測(cè)量精確高等特點(diǎn)。本文的研究工作主要包括:1.針對(duì)本文采用的基于CCD/結(jié)構(gòu)光的鋼卷捆帶自動(dòng)識(shí)別方法,闡述了其研究背景及意義,總結(jié)了國內(nèi)外結(jié)構(gòu)光測(cè)量技術(shù)、結(jié)構(gòu)光條紋中心線提取技術(shù)和基于視覺的三維重建技術(shù)的研究現(xiàn)狀,總結(jié)了基于單目視覺的三維掃描測(cè)量技術(shù)在自動(dòng)識(shí)別鋼卷捆帶、完成鋼卷包裝的質(zhì)量檢測(cè)中所存在的問題,提出了本課題的研究內(nèi)容和總體解決方案。2.針對(duì)工業(yè)相... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國內(nèi)外三維測(cè)量技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 結(jié)構(gòu)光條紋中心線提取方法的發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.3 三維重建技術(shù)的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究內(nèi)容
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)和安排
第2章 總體方案設(shè)計(jì)
    2.1 熱軋鋼卷捆帶質(zhì)量檢測(cè)缺陷類型及檢測(cè)時(shí)所面臨的問題
        2.1.1 熱軋鋼卷包裝打捆過程中出現(xiàn)的捆帶質(zhì)量缺陷類型
        2.1.2 熱軋鋼卷捆帶質(zhì)量缺陷檢測(cè)所面臨的干擾問題
    2.2 熱軋鋼卷捆帶質(zhì)量缺陷檢測(cè)總體方案設(shè)計(jì)
        2.2.1 鋼卷捆帶自動(dòng)識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)介紹
        2.2.2 鋼卷捆帶自動(dòng)識(shí)別方法介紹
    2.3 本章小結(jié)
第3章 相機(jī)系統(tǒng)
    3.1 相機(jī)成像模型
    3.2 成像坐標(biāo)系統(tǒng)
    3.3 相機(jī)模型
        3.3.1 相機(jī)模型分類
        3.3.2 畸變參數(shù)
    3.4 相機(jī)標(biāo)定
        3.4.1 相機(jī)標(biāo)定問題
        3.4.2 張正友標(biāo)定法
    3.5 本章小結(jié)
第4章 結(jié)構(gòu)光條紋中心線提取方法
    4.1 圖像預(yù)處理
    4.2 經(jīng)典的Zhang-Suen并行快速細(xì)化算法
    4.3 經(jīng)典的Steger算法及其改進(jìn)
        4.3.1 經(jīng)典的Steger算法
        4.3.2 改進(jìn)的Steger算法
    4.4 結(jié)構(gòu)光條紋中心線提取實(shí)驗(yàn)與分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 圖像特征提取與匹配算法研究
    5.1 圖像特征提取
        5.1.1 Harris算法
        5.1.2 Shi-Tomasi算法
    5.2 圖像特征提取實(shí)驗(yàn)與分析
    5.3 圖像特征匹配
        5.3.1 SURF算法
        5.3.2 SIFT算法
        5.3.3 FAST算法
        5.3.4 ORB算法
    5.4 圖像特征匹配實(shí)驗(yàn)與分析
    5.5 本章小結(jié)
第6章 基于單目視覺的三維重建實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    6.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)環(huán)境搭建
        6.1.1 硬件平臺(tái)
        6.1.2 軟件平臺(tái)
    6.2 三維重建
        6.2.1 三維重建的步驟
        6.2.2 三維空間點(diǎn)計(jì)算
    6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        6.3.1 激光中心線微觀位移量提取
        6.3.2 基于單目視覺的三維重建
        6.3.3 系統(tǒng)性能分析
    6.4 本章小結(jié)
第7章 工作總結(jié)與展望
    7.1 工作總結(jié)
    7.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于運(yùn)動(dòng)軌跡的單目相機(jī)位姿自標(biāo)定方法[J]. 張墨逸,張秋余,段宏湘,楊樹強(qiáng).  華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(02)
[2]基于距離加權(quán)的分區(qū)域相機(jī)標(biāo)定方法[J]. 凌寒羽,彭彬彬.  中國電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào). 2019(01)
[3]ROS系統(tǒng)下的相機(jī)標(biāo)定研究[J]. 謝宇忻,劉延雯,王鑠,蔡俊.  電腦與電信. 2018(11)
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碩士論文
[1]基于雙目視覺的車輛尺寸測(cè)量技術(shù)研究[D]. 王潛.南京郵電大學(xué) 2018
[2]基于結(jié)構(gòu)光的三維形貌視覺測(cè)量方法研究[D]. 馬晨.西安理工大學(xué) 2018
[3]基于線結(jié)構(gòu)光的輕軌接觸網(wǎng)缺陷三維檢測(cè)方法研究[D]. 劉賀.重慶大學(xué) 2017
[4]面向結(jié)構(gòu)光對(duì)縫測(cè)量的光條細(xì)化方法[D]. 丁祖嬌.南京航空航天大學(xué) 2017
[5]鞍鋼熱軋鋼卷庫物流管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 郝延卓.大連理工大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3185719