物體的表面形貌是其非常重要的一種幾何特征,尤其是在工業(yè)零部件中,表面形貌的差異不但影響著零件的性能,甚至能從根本上改變其特性與功能。因此,表面形貌的高精度測(cè)量技術(shù)在工業(yè)和學(xué)術(shù)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,有著巨大的研究?jī)r(jià)值與前景。本文基于對(duì)焦顯微法測(cè)量表面形貌的原理,圍繞聚焦評(píng)估、深度計(jì)算、點(diǎn)云優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)深入研究,設(shè)計(jì)開發(fā)出相關(guān)軟硬件實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）為了應(yīng)對(duì)真實(shí)聚焦曲線與理想模型下高斯曲線的差異,提出了基于自適應(yīng)區(qū)間的聚焦曲線擬合算法,能夠利用盡可能多的有效數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算點(diǎn)的深度,同時(shí)保持較低的計(jì)算復(fù)雜度;（2）對(duì)于重建的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中存在的大量噪聲點(diǎn)（深度值計(jì)算錯(cuò)誤的點(diǎn)）,本文對(duì)其分布規(guī)律進(jìn)行分析,提出了基于中值濾波的點(diǎn)云去噪方法,實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)云的降噪優(yōu)化;（3）提出了基于空間連續(xù)性的點(diǎn)云優(yōu)化方法,對(duì)那些因缺乏材質(zhì)紋理信息而難以直接計(jì)算的點(diǎn)的深度進(jìn)行估算,并且通過(guò)融合大小聚焦評(píng)估窗口計(jì)算出的點(diǎn)云,在保證點(diǎn)云較低平均誤差的同時(shí)提高其局部精度。（4）研究光學(xué)成像原理,基于點(diǎn)擴(kuò)散模型設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了離焦圖像仿真系統(tǒng),同時(shí)提出了利用真實(shí)聚焦和離焦圖像計(jì)算擴(kuò)散參數(shù)的方法。該仿真系統(tǒng)能夠模擬真實(shí)... 

【文章來(lái)源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
縮略詞
符號(hào)注釋表
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 微納表面形貌光學(xué)測(cè)量技術(shù)
        1.2.1 共聚焦顯微法
        1.2.2 干涉顯微法
        1.2.3 數(shù)字全息顯微法
        1.2.4 對(duì)焦顯微法
    1.3 基于對(duì)焦顯微法的微納表面形貌光學(xué)測(cè)量技術(shù)發(fā)展概況
        1.3.1 國(guó)外發(fā)展概況
        1.3.2 國(guó)內(nèi)發(fā)展概況
    1.4 本文選題依據(jù)
    1.5 本文研究?jī)?nèi)容
第二章 基于對(duì)焦顯微法的表面形貌測(cè)量原理
    2.1 引言
    2.2 數(shù)據(jù)采集
    2.3 圖像像素點(diǎn)聚焦評(píng)估
        2.3.1 常用聚焦評(píng)估算子
        2.3.2 聚焦評(píng)估算子比較分析
    2.4 縱向深度計(jì)算
    2.5 生成點(diǎn)云
        2.5.1 三維點(diǎn)橫向坐標(biāo)計(jì)算
        2.5.2 放大率標(biāo)定方法
    2.6 本章小結(jié)
第三章 離焦成像仿真技術(shù)
    3.1 引言
    3.2 光學(xué)成像仿真原理
    3.3 仿真程序設(shè)計(jì)
    3.4 仿真參數(shù)確定
    3.5 仿真效果驗(yàn)證
    3.6 本章小結(jié)
第四章 表面形貌測(cè)量算法優(yōu)化
    4.1 引言
    4.2 基于自適應(yīng)區(qū)間的聚焦曲線擬合算法
    4.3 基于中值濾波的點(diǎn)云去噪方法
    4.4 基于空間連續(xù)性的點(diǎn)云優(yōu)化方法
        4.4.1 問(wèn)題分析
        4.4.2 點(diǎn)云優(yōu)化方法
    4.5 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)平臺(tái)搭建與實(shí)驗(yàn)
    5.1 引言
    5.2 硬件系統(tǒng)
    5.3 軟件系統(tǒng)
    5.4 測(cè)量流程
    5.5 測(cè)量實(shí)驗(yàn)
        5.5.1 精度驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
        5.5.2 面向金屬3D打印件表面檢測(cè)的應(yīng)用實(shí)例
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]表面織構(gòu)對(duì)刀具切削性能及前刀面摩擦特性的影響[J]. 楊超,劉小君,楊海東,劉焜.  摩擦學(xué)學(xué)報(bào). 2015(02)
[2]基于聚焦深度的瀝青路面微觀紋理三維圖像重構(gòu)方法研究[J]. 周興林,張?jiān)?蔣難得,胡怡瑋,謝旭飛.  公路交通科技. 2014(09)
[3]微觀表面形貌檢測(cè)方法及其發(fā)展[J]. 夏陽(yáng),黃進(jìn)凡.  湖北農(nóng)機(jī)化. 2014(03)
[4]基于Depth from Focus的圖像三維重建[J]. 王金巖,史文華,敬忠良.  南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2007(02)
[5]顯微視覺(jué)系統(tǒng)中自動(dòng)調(diào)焦評(píng)價(jià)函數(shù)的選取[J]. 胡濤,陳世哲,劉國(guó)棟,浦昭邦.  半導(dǎo)體光電. 2006(02)
[6]表面形貌的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 馮秀,顧伯勤.  潤(rùn)滑與密封. 2006(02)

博士論文
[1]像素級(jí)圖像融合研究[D]. 黃偉.上海交通大學(xué) 2008
[2]數(shù)字全息顯微成像的理論和實(shí)驗(yàn)研究[D]. 王華英.北京工業(yè)大學(xué) 2008
[3]機(jī)器視覺(jué)中的自動(dòng)調(diào)焦及形貌恢復(fù)技術(shù)研究[D]. 胡濤.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于聚焦形貌恢復(fù)的3D表面粗糙度測(cè)量[D]. 楊維.西南科技大學(xué) 2015
[2]白光干涉顯微系統(tǒng)及微觀形貌移相算法研究[D]. 史琪琪.南京理工大學(xué) 2015
[3]基于聚焦與散焦分析的照片深度估計(jì)新方法的研究[D]. 經(jīng)秉中.華南理工大學(xué) 2012
[4]基于景深的三維形貌測(cè)量技術(shù)研究[D]. 宋江山.山東大學(xué) 2009



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