隨著工業(yè)強國計劃的深入推進,在工業(yè)制造中,對許多儀器或者設備的靈敏度和準確度提出了極高的要求,譬如:汽車發(fā)動機、火箭軸承和高速離心機等。為了滿足工業(yè)生產和社會發(fā)展的需求,許多零件對精度有著極高的要求。反求技術是以實物為基礎獲得CAD模型的一項技術,對于生產開發(fā)精密零件有著至關重要的作用。反求系統(tǒng)需要構建一系列功能強大的數(shù)據(jù)處理方法去高精度、高重復性、高準確率的復現(xiàn)零件,比如:圖像去噪,圖元識別等�，F(xiàn)有的技術在泛化性,穩(wěn)定性,準確性上,難以滿足實際工業(yè)要求。針對上述問題,本文對基于CCD視覺的二維精密零件反求系統(tǒng)進行研究,簡述反求系統(tǒng)研究背景、研究意義和精密測量研究現(xiàn)狀,重點說明精密零件反求系統(tǒng)的相關理論。本文設計的系統(tǒng),包含硬件和軟件兩部分。精密零件反求系統(tǒng)是多種圖像處理方法共同協(xié)作的結果,為了成功輸出CAD模型,本文進行了如下工作:（1）標定。通過張正友標定法來獲得像素坐標與現(xiàn)實坐標的對應關系和畸變參數(shù),獲得對應關系,獲得對應關系可將像素坐標與現(xiàn)實坐標進行映射,獲得畸變參數(shù)來消除相機畸變。（2）改進一種基于信息熵的去漸暈算法。該算法將信息熵理論與同態(tài)濾波相結合,不僅去除了硬件設施不匹... 

【文章來源】：廣西師范大學廣西壯族自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

坐標系示意圖

廣西師范大學碩士學位論文7式(2.4)中0001000000vuffyx是相機的內參，10tR是相機的外參。2.1.2相機畸變由于相機的前方增加了透鏡，透鏡會對光線的傳播有新的影響，就會產生畸變。相機的畸變主要是有三種：枕型畸變、桶形畸變、線性畸變。枕型畸變是由于鏡頭引起的畫面向中間“收縮”的情況，常出現(xiàn)在長焦鏡頭或者變焦鏡頭的長焦端時。桶形畸變是由鏡頭中透鏡物理性能和鏡頭結構引起的成像畫面呈桶形膨脹的失真現(xiàn)象，一般出現(xiàn)在廣角鏡頭或使用變焦鏡頭的廣角。線性畸變一般出現(xiàn)在近距離拍攝出高大的直線結構的情況例如近距離拍攝樹木等。一般常見的畸變桶形失真和枕形失真，如圖2.2所示。(a)原圖(b)桶形失真(c)枕形失真圖2.2相機畸變類型圖2.2圖像預處理在精密零件反求系統(tǒng)中，圖像的好壞程度直接影響最終反求結果。因此，系統(tǒng)的每一個環(huán)節(jié)都要嚴格把控，第一步對圖像得噪點進行濾除。進行圖像濾波時，濾波方法有高斯濾波、均值濾波、中值濾波、雙邊濾波。正是因為不存在任何一種算法能夠解決所有噪聲問題，因此濾波算法有多種，每種算法都有自己的優(yōu)點和缺點，例如對于隨機噪聲均值濾波算法濾除效果好，而對于脈沖噪聲均值濾波算法不能濾波噪聲只能是中值濾波算法濾除噪聲[12]。下面對各濾波算法進行介紹:(1)高斯濾波高斯濾波器是一種對整幅圖像進行加權平均的線性平滑濾波器，目前被廣泛使用的一種濾波算法，在求取邊緣輪廓時，有些算法需要先進行高斯濾波后進行提取輪廓。高斯函數(shù)公式如下：

廣西師范大學碩士學位論文82222)(221),(yxeyxg(2.5)式(2.5)中通常情況下取數(shù)值為3，高斯濾波就是將圖像與模板進行卷積。高斯濾波具有五個優(yōu)良的性質：①二維高斯濾波函數(shù)具有旋轉不變性，也就是平滑程度不受方向影響都是固定的；②二維高斯函數(shù)能夠分步進行；③高斯函數(shù)對應的傅里葉變換函數(shù)能夠不受到高頻信息的干擾；④與平滑程度直接相關，在區(qū)間內越大平滑程度越大；⑤高斯函數(shù)只對距離算子中心近的區(qū)域有作用。(2)均值濾波均值濾波算法的基本思想是用幾個鄰域像素灰度的平均值替代每個像素的灰度值，其鄰域的選取通常為以單位Δx構成的4鄰域和以2個單位距離為半徑r構成的8鄰域，具體示意圖如圖2.3所示。圖2.3均值濾波鄰域圖一幅M×N圖像經過大小為m×n(m和n均為奇數(shù))的加權均值濾波器，由公式(2.6)可得：aasbbtaasbbttswtysxftswyxg),(),(),(),((2.6)(3)中值濾波中值濾波：定義長度為ML12(M為正整數(shù))的濾波窗口，設在第n時刻輸入信號序列在窗口中的樣點是[13]：nMnxnxMx)(),...,(),...,((2.7)此時的輸出為：


本文編號：3566183