本文關(guān)鍵詞： 線結(jié)構(gòu)光 計(jì)算機(jī)視覺(jué) 非接觸測(cè)量 FPGA　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與制造技術(shù)(CAD/CAM)的廣泛應(yīng)用,產(chǎn)品造型越來(lái)越多的采用復(fù)雜曲面,制造系統(tǒng)也向著自動(dòng)化、柔性化、智能化方向發(fā)展,這就對(duì)產(chǎn)品檢測(cè)技術(shù)提出了更高要求。開(kāi)發(fā)出高精度、實(shí)時(shí)性好的測(cè)量系統(tǒng),并將其集成到加工和裝配工藝中去,對(duì)提高產(chǎn)品的生產(chǎn)效率和改善加工質(zhì)量具有重要意義。目前,大量生產(chǎn)過(guò)程由于受到測(cè)量設(shè)備使用條件和處理速度的限制,多采用離線測(cè)量,測(cè)量過(guò)程中工件的重新定位和裝夾會(huì)帶來(lái)測(cè)量誤差,且測(cè)量?jī)x器價(jià)格昂貴、測(cè)量效率低。結(jié)構(gòu)光視覺(jué)測(cè)量是一種高效、靈活、精度穩(wěn)定的非接觸式測(cè)量方式,并易于和制造系統(tǒng)集成。結(jié)構(gòu)光圖像中含有大量數(shù)據(jù),其中很多數(shù)據(jù)為冗余信息,傳統(tǒng)的處理完全采用軟件進(jìn)行計(jì)算,存在著處理速度和提取精度相互制約的問(wèn)題。本文對(duì)結(jié)構(gòu)光測(cè)量系統(tǒng)和FPGA并行加速技術(shù)進(jìn)行了研究,開(kāi)發(fā)出了基于FPGA的結(jié)構(gòu)光測(cè)量系統(tǒng),將提取精度高、魯棒性好的復(fù)雜算法移植到FPGA中,同時(shí)滿足測(cè)量系統(tǒng)對(duì)測(cè)量精度和測(cè)量實(shí)時(shí)性的要求。對(duì)比研究了激光三角測(cè)量法,選取了直射式測(cè)量法,結(jié)合直射式測(cè)量法和相機(jī)成像模型,搭建了結(jié)構(gòu)光視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,并對(duì)系統(tǒng)中的重要參數(shù)進(jìn)行了討論和評(píng)估。結(jié)合結(jié)構(gòu)光圖像處理的算法要求和FPGA圖像處理的特點(diǎn),對(duì)系統(tǒng)的軟硬件功能進(jìn)行了劃分。算法開(kāi)發(fā)過(guò)程中為了減小對(duì)FPGA硬件的依賴和對(duì)底層寄存器邏輯的反復(fù)驗(yàn)證,采用高層次綜合工具(HLS),用C類(lèi)型語(yǔ)言進(jìn)行算法的描述,在算法的移植和綜合階段,通過(guò)對(duì)算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和硬件映射關(guān)系的分析,確定了與之對(duì)應(yīng)的速度和面積優(yōu)化策略。同時(shí)為了充分利用FPGA并行特點(diǎn)和降低處理系統(tǒng)的功耗,對(duì)中值濾波算法和光條提取算法進(jìn)行了改進(jìn),減小了卷積模板和系統(tǒng)的計(jì)算次數(shù),使處理系統(tǒng)以較小的硬件消耗獲得較高的處理精度。最后將綜合后的算法進(jìn)行了模塊封裝和發(fā)布,便于后續(xù)同類(lèi)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的重用。在FPGA硬件設(shè)計(jì)上,根據(jù)測(cè)量原理設(shè)計(jì)了系統(tǒng)測(cè)量方案,采用硬件描述語(yǔ)言(Verilog)對(duì)圖像采集、數(shù)據(jù)接口轉(zhuǎn)換、緩存、顯示和存儲(chǔ)模塊進(jìn)行了設(shè)計(jì),采用FPGA和ARM協(xié)同處理的方式對(duì)上述各模塊進(jìn)行了配置,實(shí)現(xiàn)了FPGA視覺(jué)處理系統(tǒng)的集成。在軟件設(shè)計(jì)上,通過(guò)對(duì)測(cè)量系統(tǒng)標(biāo)定和三維重建的分析,在MATLAB環(huán)境下開(kāi)發(fā)了圖像處理參數(shù)計(jì)算和系統(tǒng)標(biāo)定人機(jī)交互界面。在系統(tǒng)建模和方案設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,采用棋盤(pán)標(biāo)定板在不同光照情況下對(duì)結(jié)構(gòu)光平面和圖像采集系統(tǒng)進(jìn)行了標(biāo)定試驗(yàn),選取不同的工件進(jìn)行測(cè)量試驗(yàn),驗(yàn)證了測(cè)量系統(tǒng)的有效性,并針對(duì)測(cè)量結(jié)果對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了誤差分析。
[Abstract]:With the wide application of CAD / CAM, more and more complex surfaces are used in product modeling, and the manufacturing system is developing towards automation, flexibility and intelligence. This has put forward higher requirements for product detection technology, developed a high-precision, real-time measurement system, and integrated it into the processing and assembly process. It is of great significance to improve the production efficiency and improve the processing quality. At present, due to the limitation of measuring equipment and processing speed, a large number of production processes use off-line measurement. The repositioning and clamping of the workpiece in the measurement process will bring the measurement error, and the measuring instrument is expensive and the measuring efficiency is low. The structured light vision measurement is a kind of non-contact measurement method with high efficiency, flexibility and stable precision. It is easy to integrate with manufacturing system. Structural light image contains a lot of data, many of which are redundant information. In this paper, the structure light measurement system and FPGA parallel acceleration technology are studied, and the structure light measurement system based on FPGA is developed. The complex algorithm with high extraction accuracy and good robustness is transplanted to FPGA, and the measurement system meets the requirements of measurement accuracy and real-time measurement. The laser triangulation method is compared and studied. The mathematical model of the structured light vision measurement system is built by selecting the direct projecting measurement method, combining the direct projecting measurement method and the camera imaging model. The important parameters of the system are discussed and evaluated. The algorithm requirements of structured light image processing and the characteristics of FPGA image processing are combined. The software and hardware functions of the system are divided. In order to reduce the dependence on FPGA hardware and verify the logic of the underlying register, a high-level synthesis tool is adopted in the algorithm development. C language is used to describe the algorithm. In the stage of transplantation and synthesis, the relationship between algorithm data structure and hardware mapping is analyzed. In order to make full use of the parallel characteristics of FPGA and reduce the power consumption of the processing system, the median filter algorithm and the optical strip extraction algorithm are improved. Reduce the convolution template and system calculation times, so that the processing system with less hardware consumption to achieve higher processing accuracy. Finally, the integrated algorithm is encapsulated and published. In the FPGA hardware design, according to the measurement principle, the system measurement scheme is designed, and the hardware description language (Verilog) is used to capture the image. The data interface conversion, cache, display and storage module are designed, and the above modules are configured by FPGA and ARM. The integration of FPGA vision processing system is realized. In software design, the calibration and 3D reconstruction of measurement system are analyzed. The human-computer interface for image processing parameter calculation and system calibration is developed in MATLAB environment. The calibration test of structured light plane and image acquisition system is carried out by using the chessboard calibration board under different illumination conditions. The validity of the measurement system is verified by selecting different workpieces to carry out the measurement experiment. The error of the system is analyzed according to the measurement results.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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