本文關(guān)鍵詞：智能三坐標(biāo)視覺檢測(cè)技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為解決傳統(tǒng)三坐標(biāo)檢測(cè)過程中誤差大、速度慢、效率低的缺陷,本文將機(jī)器視覺融合到精密的三坐標(biāo)測(cè)量儀上,采用智能三坐標(biāo)視覺檢測(cè)系統(tǒng)。所謂智能三坐標(biāo)視覺檢測(cè)就是通過攝像機(jī)采集圖像,然后經(jīng)過計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像處理,得到產(chǎn)品的特征信息,并且篩選出不合格的產(chǎn)品的過程。本文通過三坐標(biāo)的精確移動(dòng)驅(qū)動(dòng)攝像機(jī)的平動(dòng),模擬了平行雙目視覺測(cè)量系統(tǒng),主要內(nèi)容涉及視覺系統(tǒng)的標(biāo)定、系統(tǒng)對(duì)采集圖像的處理、圖像的匹配以及視覺檢測(cè)精度驗(yàn)證四個(gè)部分。(1)首先要對(duì)雙目視覺測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定,建立位置與坐標(biāo)關(guān)系,完成位置與坐標(biāo)的統(tǒng)一,本文分析了Tasi兩步法的缺陷的基礎(chǔ)上,選擇了張正友標(biāo)定法,在Matlab的環(huán)境下進(jìn)行畸變模型、坐標(biāo)模型、參數(shù)模型的研究,以及標(biāo)定方法、標(biāo)定過程、結(jié)果與誤差的分析。(2)在特征信息的提取研究方面,本文選用了Harris角點(diǎn)提取法,為提高匹配的準(zhǔn)確率,又提出了基于圖像質(zhì)心平移的匹配算法,通過獲取不同位置的圖像質(zhì)心,將質(zhì)心的偏移距離作為約束條件完成匹配,并與Surf匹配算法進(jìn)行匹配對(duì)比實(shí)驗(yàn),分別從匹配效果以及匹配速度兩個(gè)方面,分析了基于質(zhì)心匹配法的可行性。(3)為得到產(chǎn)品的深度信息(如坐標(biāo)值、線段長度、區(qū)域面積或周長等),選擇了角點(diǎn)為目標(biāo),求出角點(diǎn)的空間坐標(biāo),完成特征點(diǎn)的三維重建,得到產(chǎn)品的深度信息。(4)為了驗(yàn)證視覺檢測(cè)的精度,本文在正交導(dǎo)軌搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)下,對(duì)被測(cè)物進(jìn)行了兩組測(cè)量實(shí)驗(yàn):一是對(duì)兩點(diǎn)之間線段的測(cè)量;二是對(duì)12mm量塊高度的測(cè)量,驗(yàn)證視覺三坐標(biāo)的精度是否滿足實(shí)時(shí)要求。
【關(guān)鍵詞】：智能三坐標(biāo) 立體匹配 三維重建 尺寸測(cè)量
【學(xué)位授予單位】：長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-12
• 1.1 課題提出的背景和意義7-8
• 1.2 機(jī)器視覺的理論8-9
• 1.2.1 視覺檢測(cè)系統(tǒng)構(gòu)成8
• 1.2.2 機(jī)器視覺在現(xiàn)代檢測(cè)線上的應(yīng)用8-9
• 1.3 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀9-10
• 1.4 視覺系統(tǒng)方案選擇10
• 1.5 課題研究工作10-12
• 第二章 視覺檢測(cè)系統(tǒng)的攝像機(jī)標(biāo)定12-25
• 2.1 引言12
• 2.2 攝像機(jī)標(biāo)定原理12-16
• 2.2.1 坐標(biāo)模型12-13
• 2.2.2 針孔成像模型13-14
• 2.2.3 畸變模型14-15
• 2.2.4 參數(shù)模型15-16
• 2.3 攝像機(jī)標(biāo)定算法概述16-19
• 2.4 攝像機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)19-24
• 2.4.1 張正友標(biāo)定法19-20
• 2.4.2 標(biāo)定工具及流程20-22
• 2.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及誤差分析22-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 圖像特征信息提取與立體匹配25-36
• 3.1 引言25
• 3.2 Matlab軟件25
• 3.3 特征提取25-29
• 3.3.1 圖像濾波處理25-26
• 3.3.2 邊緣檢測(cè)26-28
• 3.3.3 Harris角點(diǎn)檢測(cè)28-29
• 3.4 立體匹配29-35
• 3.4.1 匹配類型29
• 3.4.2 匹配約束29-30
• 3.4.3 Surf匹配算法30-31
• 3.4.4 基于質(zhì)心平移的立體匹配算法31-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第四章 三維重建和檢測(cè)精度驗(yàn)證36-48
• 4.1 引言36
• 4.2 三維重構(gòu)原理36-38
• 4.3 特征點(diǎn)三維重建實(shí)驗(yàn)38-40
• 4.3.1 視覺測(cè)量系統(tǒng)38-39
• 4.3.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)39-40
• 4.3.3 三維重建結(jié)果40
• 4.4 平行雙目視覺測(cè)量系統(tǒng)精度驗(yàn)證40-47
• 4.4.1 相鄰點(diǎn)測(cè)距實(shí)驗(yàn)40-44
• 4.4.2 量塊厚度測(cè)量44-47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 第五章 結(jié)論與展望48-50
• 5.1 結(jié)論48
• 5.2 展望48-50
• 致謝50-51
• 參考文獻(xiàn)51-54
• 作者簡介54
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果54

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