基于特征識別的復(fù)雜零件自動測量技術(shù)研究
發(fā)布時間:2021-09-16 18:29
復(fù)雜零件三維形貌自動測量要求測量系統(tǒng)擁有較高的測量效率、自動化以及能夠完成不同特征復(fù)雜零件的三維形貌測量。目前,結(jié)合工業(yè)機(jī)器人和光學(xué)掃描儀的測量系統(tǒng)可實現(xiàn)復(fù)雜零件的三維形貌自動測量,但這種傳統(tǒng)的自動測量方法由于其固定單一的測量路徑而無法完成多種不同特征復(fù)雜零件的形貌測量。為解決這一問題,本文提出并研究了一種新的復(fù)雜零件自動測量方法,引入視覺識別技術(shù)對待測零件進(jìn)行識別,并針對不同外形零件規(guī)劃掃描路徑,進(jìn)而實現(xiàn)對零件的三維形貌自動測量。本文依據(jù)工業(yè)機(jī)器人、光學(xué)掃描儀的測量原理完成了自動測量系統(tǒng)的總體設(shè)計,并在此基礎(chǔ)上建立了測量系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。根據(jù)上述建立的系統(tǒng)模型,提出了基于邊緣輪廓的模板匹配及特征識別方法,使用Canny邊緣檢測算子提取目標(biāo)圖像的邊緣輪廓信息,并將邊緣制作為模板與零件圖像進(jìn)行匹配從而實現(xiàn)零件特征類型的識別;同時,提出了一種特征類型自適應(yīng)的掃描路徑規(guī)劃方法,根據(jù)待測零件的幾何特征類型,并結(jié)合投影光柵三角法和掃描約束條件實現(xiàn)了不同特征復(fù)雜零件的自適應(yīng)掃描路徑規(guī)劃和形貌自動測量。使用ATOS光學(xué)掃描儀、安川工業(yè)機(jī)器人和測量工裝搭建了復(fù)雜零件自動測量系統(tǒng),對提出的測量方法通過實驗...
【文章來源】:長春理工大學(xué)吉林省
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
移動橋式三坐標(biāo)測量機(jī)
第1章緒論32)激光雷達(dá)測量系統(tǒng)(LaserRadar)激光雷達(dá)是一種工作在紅外到紫外光譜波段的雷達(dá)系統(tǒng)[9],采用極坐標(biāo)定位原理與激光反射技術(shù),能夠直接從待測物體表面完成測量,且測量速度很快,測量的點云數(shù)量能夠達(dá)到每秒十萬以上。同時,激光雷達(dá)可以搭配自動升降設(shè)備在不需要移動的情況下完成待測物體的全局測量。除此之外,激光雷達(dá)能夠通過外部設(shè)備編程實現(xiàn)自動測量而無需人工監(jiān)測。但由于激光雷達(dá)在對單個特征點測量時,測量速度將會受到較大影響。圖1.2所示為Metris激光雷達(dá)。圖1.2Metris激光雷達(dá)3)立體視覺測量系統(tǒng)(StereovisionMeasurementSystem)立體視覺測量根據(jù)系統(tǒng)中相機(jī)的數(shù)目分為單目視覺測量系統(tǒng)、雙目視覺測量系統(tǒng)和多目視覺測量系統(tǒng)[10]。單目視覺測量系統(tǒng)僅能采集二維圖像,需要借助其他測量設(shè)備輔助完成目標(biāo)物體的三維形貌測量,對于復(fù)雜外形的測量存在一定的局限性。雙目立體視覺測量系統(tǒng)選擇合適的立體匹配算法由視差理論對左右相機(jī)采集到的圖像進(jìn)行匹配重構(gòu),并以此測量待測物體的三維形貌數(shù)據(jù),其中典型的代表是C-Track測量儀,如圖1.3a)所示。多目立體視覺測量系統(tǒng)在測量精度以及測量效率方面則有了更大地提高,同時還能夠解決由于遮擋而無法獲取目標(biāo)區(qū)域深度信息的問題,能夠有效地解決測量效率低的問題,圖1.3b)所示為NDI三目立體視覺測量儀。由于目前對測量精度和效率要求越來越高,同時要保證被測物不被損壞,使得視覺測量越來越受青睞,這種測量技術(shù)在今后的應(yīng)用和研究上都將有更顯著的提高。
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【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]制造業(yè)管理會計信息化創(chuàng)新探究——基于“中國制造2025”背景[J]. 張亞連,王喜枝. 會計之友. 2019(21)
[2]工業(yè)機(jī)器人的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢研究[J]. 田闖. 中國管理信息化. 2019(20)
[3]工業(yè)機(jī)器人的現(xiàn)狀及未來展望[J]. 楊粵東. 電子技術(shù)與軟件工程. 2019(19)
[4]基于ATOS的異形件逆向方法研究[J]. 范弘悅,徐熙平. 長春理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(02)
[5]基于雙線投影與線面約束的3D掃描測量系統(tǒng)研究[J]. 王鵬,史瑞澤,鐘小峰,孫長庫. 紅外與激光工程. 2017(04)
[6]工業(yè)4.0和智能制造[J]. 張曙. 機(jī)械設(shè)計與制造工程. 2014(08)
[7]三角法激光位移傳感器的參數(shù)優(yōu)化設(shè)計與分析[J]. 嚴(yán)索,李頂根,于召亮. 電子測量技術(shù). 2012(10)
[8]基于特征實體模型上的截面輪廓自動特征識別方法[J]. 宋長新,馬克,王波. 計算機(jī)集成制造系統(tǒng)-CIMS. 2002(08)
博士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的焊縫圖像缺陷識別方法研究[D]. 侯文慧.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2019
[2]脈沖激光雷達(dá)回波處理方法與系統(tǒng)研究[D]. 陳向成.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[3]基于雙目立體視覺的三維模型重建方法研究[D]. 韓慧妍.中北大學(xué) 2014
[4]激光跟蹤儀高精度坐標(biāo)測量技術(shù)研究與實現(xiàn)[D]. 范百興.解放軍信息工程大學(xué) 2013
[5]三維掃描儀中三維信息獲取理論與技術(shù)研究[D]. 金剛.華中科技大學(xué) 2002
碩士論文
[1]六軸工業(yè)機(jī)器人軌跡規(guī)劃的研究[D]. 岳晴晴.江蘇科技大學(xué) 2019
[2]雙目視覺機(jī)器人的目標(biāo)識別與抓取技術(shù)研究[D]. 毛孟娜.沈陽工業(yè)大學(xué) 2019
[3]基于機(jī)器視覺的發(fā)動機(jī)缸體分揀與識別系統(tǒng)研究[D]. 周虹.吉林大學(xué) 2019
[4]電纜隧道機(jī)器人監(jiān)控平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 張立云.河北科技大學(xué) 2019
[5]基于雙目視覺的地面移動機(jī)器人目標(biāo)識別與跟蹤算法研究[D]. 郝亮亮.哈爾濱工程大學(xué) 2019
[6]時頻域結(jié)合的數(shù)字圖像增強(qiáng)技術(shù)的研究[D]. 楊超.華北理工大學(xué) 2019
[7]復(fù)雜曲面三維形貌機(jī)器人柔性測量技術(shù)研究[D]. 王強(qiáng).長春理工大學(xué) 2018
[8]基于三坐標(biāo)測量的大口徑紅外光學(xué)透鏡檢測技術(shù)研究[D]. 徐瑞.中國兵器科學(xué)研究院(昆明物理研究所) 2018
[9]基于機(jī)器視覺的大型復(fù)雜結(jié)構(gòu)件在線質(zhì)量檢測技術(shù)及系統(tǒng)研究[D]. 陳莉.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
[10]基于雙目視覺的目標(biāo)識別定位及機(jī)器人抓取研究[D]. 蔣萌.南京航空航天大學(xué) 2018
本文編號:3397075
【文章來源】:長春理工大學(xué)吉林省
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
移動橋式三坐標(biāo)測量機(jī)
第1章緒論32)激光雷達(dá)測量系統(tǒng)(LaserRadar)激光雷達(dá)是一種工作在紅外到紫外光譜波段的雷達(dá)系統(tǒng)[9],采用極坐標(biāo)定位原理與激光反射技術(shù),能夠直接從待測物體表面完成測量,且測量速度很快,測量的點云數(shù)量能夠達(dá)到每秒十萬以上。同時,激光雷達(dá)可以搭配自動升降設(shè)備在不需要移動的情況下完成待測物體的全局測量。除此之外,激光雷達(dá)能夠通過外部設(shè)備編程實現(xiàn)自動測量而無需人工監(jiān)測。但由于激光雷達(dá)在對單個特征點測量時,測量速度將會受到較大影響。圖1.2所示為Metris激光雷達(dá)。圖1.2Metris激光雷達(dá)3)立體視覺測量系統(tǒng)(StereovisionMeasurementSystem)立體視覺測量根據(jù)系統(tǒng)中相機(jī)的數(shù)目分為單目視覺測量系統(tǒng)、雙目視覺測量系統(tǒng)和多目視覺測量系統(tǒng)[10]。單目視覺測量系統(tǒng)僅能采集二維圖像,需要借助其他測量設(shè)備輔助完成目標(biāo)物體的三維形貌測量,對于復(fù)雜外形的測量存在一定的局限性。雙目立體視覺測量系統(tǒng)選擇合適的立體匹配算法由視差理論對左右相機(jī)采集到的圖像進(jìn)行匹配重構(gòu),并以此測量待測物體的三維形貌數(shù)據(jù),其中典型的代表是C-Track測量儀,如圖1.3a)所示。多目立體視覺測量系統(tǒng)在測量精度以及測量效率方面則有了更大地提高,同時還能夠解決由于遮擋而無法獲取目標(biāo)區(qū)域深度信息的問題,能夠有效地解決測量效率低的問題,圖1.3b)所示為NDI三目立體視覺測量儀。由于目前對測量精度和效率要求越來越高,同時要保證被測物不被損壞,使得視覺測量越來越受青睞,這種測量技術(shù)在今后的應(yīng)用和研究上都將有更顯著的提高。
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【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]制造業(yè)管理會計信息化創(chuàng)新探究——基于“中國制造2025”背景[J]. 張亞連,王喜枝. 會計之友. 2019(21)
[2]工業(yè)機(jī)器人的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢研究[J]. 田闖. 中國管理信息化. 2019(20)
[3]工業(yè)機(jī)器人的現(xiàn)狀及未來展望[J]. 楊粵東. 電子技術(shù)與軟件工程. 2019(19)
[4]基于ATOS的異形件逆向方法研究[J]. 范弘悅,徐熙平. 長春理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(02)
[5]基于雙線投影與線面約束的3D掃描測量系統(tǒng)研究[J]. 王鵬,史瑞澤,鐘小峰,孫長庫. 紅外與激光工程. 2017(04)
[6]工業(yè)4.0和智能制造[J]. 張曙. 機(jī)械設(shè)計與制造工程. 2014(08)
[7]三角法激光位移傳感器的參數(shù)優(yōu)化設(shè)計與分析[J]. 嚴(yán)索,李頂根,于召亮. 電子測量技術(shù). 2012(10)
[8]基于特征實體模型上的截面輪廓自動特征識別方法[J]. 宋長新,馬克,王波. 計算機(jī)集成制造系統(tǒng)-CIMS. 2002(08)
博士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的焊縫圖像缺陷識別方法研究[D]. 侯文慧.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2019
[2]脈沖激光雷達(dá)回波處理方法與系統(tǒng)研究[D]. 陳向成.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[3]基于雙目立體視覺的三維模型重建方法研究[D]. 韓慧妍.中北大學(xué) 2014
[4]激光跟蹤儀高精度坐標(biāo)測量技術(shù)研究與實現(xiàn)[D]. 范百興.解放軍信息工程大學(xué) 2013
[5]三維掃描儀中三維信息獲取理論與技術(shù)研究[D]. 金剛.華中科技大學(xué) 2002
碩士論文
[1]六軸工業(yè)機(jī)器人軌跡規(guī)劃的研究[D]. 岳晴晴.江蘇科技大學(xué) 2019
[2]雙目視覺機(jī)器人的目標(biāo)識別與抓取技術(shù)研究[D]. 毛孟娜.沈陽工業(yè)大學(xué) 2019
[3]基于機(jī)器視覺的發(fā)動機(jī)缸體分揀與識別系統(tǒng)研究[D]. 周虹.吉林大學(xué) 2019
[4]電纜隧道機(jī)器人監(jiān)控平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 張立云.河北科技大學(xué) 2019
[5]基于雙目視覺的地面移動機(jī)器人目標(biāo)識別與跟蹤算法研究[D]. 郝亮亮.哈爾濱工程大學(xué) 2019
[6]時頻域結(jié)合的數(shù)字圖像增強(qiáng)技術(shù)的研究[D]. 楊超.華北理工大學(xué) 2019
[7]復(fù)雜曲面三維形貌機(jī)器人柔性測量技術(shù)研究[D]. 王強(qiáng).長春理工大學(xué) 2018
[8]基于三坐標(biāo)測量的大口徑紅外光學(xué)透鏡檢測技術(shù)研究[D]. 徐瑞.中國兵器科學(xué)研究院(昆明物理研究所) 2018
[9]基于機(jī)器視覺的大型復(fù)雜結(jié)構(gòu)件在線質(zhì)量檢測技術(shù)及系統(tǒng)研究[D]. 陳莉.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
[10]基于雙目視覺的目標(biāo)識別定位及機(jī)器人抓取研究[D]. 蔣萌.南京航空航天大學(xué) 2018
本文編號:3397075
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