【摘要】：隨著光纖通信產業(yè)的不斷發(fā)展,光模塊的需求量急劇增加,尤其是小型可插拔式光纖模塊(SFP)市場需求量大大增加。目前,國內類似SFP生產缺陷的檢測仍然采用傳統(tǒng)的人眼檢測方法。由于人工檢測效率低、精度低、勞動強度大,檢測質量不穩(wěn)定等問題,研究光纖模塊缺陷視覺檢測系統(tǒng)勢在必行。光纖模塊變形檢測是光纖缺陷檢測系統(tǒng)的核心組成部分,本文研究的是基于雙目視覺檢測光纖模塊變形缺陷,論文的主要工作包括以下幾個方面:(1)攝像機標定算法研究。標定作為立體視覺的首要步驟,本文深入研究對比了幾種經典攝像機標定方法,對攝像機成像模型中各坐標系、坐標系之間的相互變換以及畸變處理進行了詳細的理論描述與分析。對其中的張正友標定方法進行了詳盡研究,分析了各個步驟的實現的具體算法流程,并進行了大量實驗驗證。(2)改進了分層模糊梯度增強SURF特征提取算法。針對平坦區(qū)域梯度變化不明顯、邊緣區(qū)域梯度變化劇烈而帶來的不穩(wěn)定點的問題,在分析對比Harris、SIFT、SURF等常用特征提取算法優(yōu)缺點基礎上,引入分層模糊函數對SURF特征提取算法進行梯度變換分層增強。改進后的算法能夠很好的剔除光纖模塊在不平坦及邊緣區(qū)域的不穩(wěn)定點,提高了特征點提取正確率。(3)基于BBF(Best Bin First)改進了KD-Tree匹配點搜索策略。針對如何剔除誤匹配點,分析對比傳統(tǒng)特征匹配搜索策略,選取了KD-Tree搜索策略。深入研究KD-Tree維度的受限問題,提出了一種基于BBF改進的KD-Tree的立體匹配搜索策略算法,經過實驗證明,該改進算法降低了誤匹配率。(4)完成了光纖模塊缺陷檢測試驗。搭建光纖模塊雙目立體視覺檢測硬件和軟件環(huán)境。通過立體匹配對獲取到的大場景目標圖像區(qū)域進行點云計算得到點云信息,將深度參數信息與標準模板庫中的深度模板進行精確配準,得出光纖模塊的缺陷判定結果。
【圖文】：

[17]及現有算法的基礎上，根據檢了立體視覺的方案設計，，然后根了相關的經典算法理論，并根據對研究實驗得到的數據進行分析對改進的理論算法進行大量可重踐回到理論的反復過程，最終得示：

圖 2.1 小孔成像原理機線性成像模型的后續(xù)原理解釋需要，定義以下坐標系[20]：像素坐標系0o uv立以圖像左上角的0o 為坐標原點，任意一個像素的坐標 ( u ,列數和行數對應的二維平面坐標系。其中u、 v軸分別平行于cy 。物理坐標系lo xy使用攝像機光軸cZ 和像平面垂直相交點lo 作為原點，以毫標系。 x ,y 軸分別平行于攝像機坐標系的cx 和cy 。機坐標系c c c co x y z，以攝像機攝像機自身透鏡光心co 為原點 ,c cx y 平行于圖像平
【學位授予單位】：湖北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;TN929.11

【參考文獻】

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本文編號：2702968