發(fā)布時間：2017-11-05 06:21

  本文關(guān)鍵詞：精密零件全息圖像拼接與融合技術(shù)研究

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【摘要】：全息干涉技術(shù)在精密測量領(lǐng)域有著廣泛的應用,其中數(shù)字全息技術(shù)與傳統(tǒng)全息技術(shù)相比,不僅突破了傳統(tǒng)全息對外界環(huán)境與底片的限制,而且增加了相位數(shù)據(jù)的分析,已成為精密測量領(lǐng)域的一項重要研究內(nèi)容。本論文采用數(shù)字全息技術(shù)開展精密機械零件的視覺測量技術(shù)研究,根據(jù)傳統(tǒng)全息和數(shù)字全息技術(shù)的不同特點采取了不同的方法,解決了測量尺寸和成像質(zhì)量等關(guān)鍵技術(shù)問題。本論文綜合分析了全息測量技術(shù)和圖像拼接與融合技術(shù)的國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀,描述了全息成像原理,分析了傳統(tǒng)全息照片拍攝過程中和數(shù)字全息圖像獲取過程中不同種類的噪聲,提出了全息圖像時域與頻域獨立處理的去噪方法,濾除了零級像和周期性雜散光等較大噪聲,顯著提高了全息再現(xiàn)圖像的質(zhì)量。針對數(shù)字全息圖像拍攝范圍受限于CCD尺寸進而影響精密零件的大尺寸測量問題,以傳統(tǒng)全息圖像作為對比,根據(jù)傳統(tǒng)全息與數(shù)字全息不同的分辨率和圖像質(zhì)量,分別采取了SIFT角點拼接方法與多尺度Harris角點拼接,提出了基于RANSAC圖像配準的非線性最小二乘法圖像配準方法,獲得了高準確性的單應矩陣,滿足了數(shù)字全息圖像高精度拼接的需求,實現(xiàn)了基于數(shù)字全息技術(shù)的大尺度精密測量。在全息再現(xiàn)之后,為了將全息圖像與大范圍圖像背景分開并獲得有效的全息再現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)和相位數(shù)據(jù)并使得圖像的相位圖可以更好地反應物體的三維形貌,基于數(shù)字全息再現(xiàn)圖像的高精度特性改進了現(xiàn)有的分水嶺方法,獲得了高準確性的分割數(shù)據(jù),此外基于FCM思想設(shè)計了一種模式聚類分割法,同時實現(xiàn)了對傳統(tǒng)全息再現(xiàn)圖像和數(shù)字全息圖像的的準確分割,提高了算法的適用性。針對全息圖像再現(xiàn)過程中不同再現(xiàn)距離和再現(xiàn)角度得到的圖像分辨率和尺寸不相同的問題,根據(jù)不同的匹配度采用了不同的融合規(guī)則實現(xiàn)了傳統(tǒng)全息再現(xiàn)圖像的準確融合與無縫拼接,改進了傳統(tǒng)的金字塔融合方法;針對數(shù)字全息再現(xiàn)較大數(shù)據(jù)的低融合效率問題,提出了一種基于高頻重構(gòu)技術(shù)的圖像融合方法,在提高圖像融合質(zhì)量的同時提高了圖像的融合效率。最后,為了驗證本論文基于全息圖像提出的圖像去噪、拼接、分割與融合方法的可行性,搭建了數(shù)字全息精密機械零件測量實驗裝置,分別進行了以下實驗:(1)以標準正弦粗糙度樣塊為實驗對象,對標準樣塊的粗糙度測量了5次,實驗結(jié)果表明數(shù)字全息圖像測量結(jié)果Ra值與標準樣塊標稱值的最大偏差為0.00182μm。(2)以精密零件為實驗對像,拍攝了36幅數(shù)字全息圖像,經(jīng)過去噪、拼接、分割與融合獲得被測零件完整的形貌數(shù)據(jù),根據(jù)完整形貌數(shù)據(jù)對被測零件的6個孔徑進行了形貌測量與粗糙度測量,實驗結(jié)果:精密零件的孔徑加工最大誤差百分比為0.65%,表面粗糙度的最大誤差百分比為0.5876%,標準偏差為0.0017μm。
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1142959