隨著社會(huì)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展,人們物質(zhì)生活水平顯著提升,對(duì)汽車的需求越來(lái)越大,汽車零部件生產(chǎn)企業(yè)的挑戰(zhàn)與發(fā)展空間也日漸增大。變速器殼體是汽車傳動(dòng)系統(tǒng)中至關(guān)重要的一部分,它能確保變速器與其它相連部件的正確安裝,其中變速器殼體安裝孔的形位尺寸是評(píng)估殼體質(zhì)量的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的人工測(cè)量手段主要為接觸式測(cè)量,比如游標(biāo)卡尺和三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x等,此方法存在人工干預(yù)大、耗時(shí)長(zhǎng)、不利于批量生產(chǎn)等缺點(diǎn)。針對(duì)以上問(wèn)題,本文以機(jī)器視覺(jué)技術(shù)為研究基礎(chǔ),提出一種基于雙目視覺(jué)技術(shù)的變速器殼體安裝孔形位尺寸測(cè)量方法。具體工作內(nèi)容有:（1）研究并完成標(biāo)定方法的對(duì)比,選用一種高精度、成本低、簡(jiǎn)單實(shí)用的張正友平面標(biāo)定法來(lái)完成攝像機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn),并利用重投影誤差對(duì)標(biāo)定結(jié)果進(jìn)行評(píng)估,最終得到了精確的標(biāo)定結(jié)果。（2）針對(duì)變速器殼體表面出現(xiàn)的高光現(xiàn)象,研究一種閾值分割與直方圖匹配相結(jié)合的方法,有效的保留了變速器殼體表面的紋理信息,消除了殼體表面的高光現(xiàn)象。通過(guò)自制邊緣測(cè)試圖的實(shí)驗(yàn)對(duì)比后,選定Canny算法提取殼體圖像邊緣。針對(duì)Canny算法易受環(huán)境因素影響、自適應(yīng)能力弱等不足,提出一種改進(jìn)的Canny算法,通過(guò)自適應(yīng)平滑濾波替代原有高斯濾波進(jìn)行... 

【文章來(lái)源】：湘潭大學(xué)湖南省

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換圖

湘潭大學(xué)碩士學(xué)位論文8式（2.1）中,,,1TwwwPXYZ為三維空間中所拍攝物點(diǎn)在中的坐標(biāo)；1M是由工業(yè)相機(jī)內(nèi)部參數(shù)00f,k,,uv決定的一個(gè)內(nèi)參數(shù)矩陣，其中,,xyxyffffdd(00u,v)為物理坐標(biāo)系原點(diǎn)；2M是由工業(yè)相機(jī)外部參數(shù),,,,,xyzxyzrrtttr決定的一個(gè)外參數(shù)矩陣，工業(yè)相機(jī)擺放位置的細(xì)微差異都將改變2M的參數(shù)值2.1.2攝像機(jī)線性模型攝像機(jī)線性模型被稱作理想或針孔模型。建立理想模型時(shí)，如果將三維空間內(nèi)某一點(diǎn)轉(zhuǎn)化至圖像坐標(biāo)系中，其轉(zhuǎn)化過(guò)程并不會(huì)受到透鏡畸變影響。攝像機(jī)線性模型如圖2.2所示。圖2.2攝像機(jī)線性模型圖2.2中，通過(guò)三角形近似概念可得理想攝像機(jī)線性模型的比例關(guān)系式為式（2.2）ccccccccxfXxfXZZyfYyfYZZ（2.2）2.1.3攝像機(jī)非線性模型針孔模型表達(dá)了工業(yè)相機(jī)基本成像概念，但在大部分生產(chǎn)企業(yè)的相機(jī)制造環(huán)節(jié)中，由于工藝誤差容易導(dǎo)致光線路徑、成像情況以及圖像放大率等方面存在不同程度的變化，致使鏡頭在采集圖像時(shí)產(chǎn)生畸變。圖像中如果產(chǎn)生畸變將會(huì)影響求解實(shí)際物點(diǎn)和像素點(diǎn)之間的關(guān)系，因此使用針孔模型去求解圖像實(shí)際三維坐標(biāo)是達(dá)不到精度需求的，需在計(jì)算像素點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)先使用非線性模型進(jìn)行校正，然后再通過(guò)線性模型進(jìn)行求解，計(jì)算公式如式（2.3）：(,)(,)xyxxxyyyxy（2.3）

湘潭大學(xué)碩士學(xué)位論文9上式中，(x,y)表示像素點(diǎn)在攝像機(jī)線性模型中取得的坐標(biāo)，,表示為像素點(diǎn)的實(shí)際坐標(biāo)，x與y為非線性畸變。根據(jù)非線性畸變產(chǎn)生的因素可以推斷出鏡頭存在的三種畸變形式：徑向畸變、切向畸變（又名偏心畸變）和薄棱鏡畸變[25]。對(duì)雙目立體視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)而言，影響攝像機(jī)精度的主要因素來(lái)自徑向畸變，而另外兩種畸變的影響相對(duì)較小，且在進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定時(shí)，如果考慮幾種畸變情況將會(huì)對(duì)標(biāo)定精度產(chǎn)生影響，所以在實(shí)際應(yīng)用中只考慮徑向畸變。2.1.4雙目攝像機(jī)模型圖2.3雙目視覺(jué)成像模型圖2.3中，設(shè)右側(cè)相機(jī)坐標(biāo)系為，則左側(cè)相機(jī)坐標(biāo)系可以用式（2.4）來(lái)表示：CLRLRLCRMRTM（2.4）上式中，CLM、CRM分別表示左右相機(jī)坐標(biāo)系，RLRLRT表示為基于下的旋轉(zhuǎn)平移矩陣。假設(shè)兩側(cè)工業(yè)相機(jī)針對(duì)空間中同一個(gè)標(biāo)定模板進(jìn)行圖像采集，則有：CLLWLLCRRWRRMRMtMRMt（2.5）上式中，LLRt與RRRt分別表示左右工業(yè)相機(jī)拍攝同一標(biāo)定模板圖像后求解出的外參數(shù)矩陣。因?yàn)闃?biāo)定模板相同，由此可列：MWLWRM（2.6）將式（2.6）代進(jìn)式（2.5）可得：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于室內(nèi)場(chǎng)景圖像的區(qū)域立體匹配算法的研究[D]. 李愛(ài)琴.南京郵電大學(xué) 2018
[4]基于雙目視覺(jué)的鞋模三維重建研究[D]. 黃子峻.華南理工大學(xué) 2018
[5]基于雙目立體視覺(jué)的工件識(shí)別與定位技術(shù)研究[D]. 李勝利.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[6]基于雙目視覺(jué)的工件尺寸測(cè)量方法研究[D]. 鄭立明.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 2016
[7]基于偏振光原理的圖像高光消除方法[D]. 李芳.沈陽(yáng)理工大學(xué) 2016
[8]雙目立體視覺(jué)三維信息獲取技術(shù)研究[D]. 盧傳澤.廣東工業(yè)大學(xué) 2013
[9]基于雙目立體視覺(jué)的三維重建[D]. 張旭.吉林大學(xué) 2012
[10]基于雙目立體視覺(jué)的人臉三維數(shù)據(jù)獲取方法研究[D]. 施萬(wàn)利.河南工業(yè)大學(xué) 2010



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