本文關鍵詞：齒輪倒角輪廓多視覺協同測量方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,汽車工業(yè)得到很大的發(fā)展,對汽車用倒角齒輪的制造精度要求也越來越高。為了檢測齒輪倒角的輪廓,人們研究了各種方法。這些方法包括接觸式測量和非接觸式測量方法。接觸式測量方法通常采用專用機械式測量千分表、電感式位移傳感器和三坐標測量機。機械式測量儀專用性強,測量精度不高；電感式測量儀探針容易損壞,重復性差；三坐標測量機測量精度高,成本也高,但測量速度低,數據重構慢,難以在生產現場使用。非接觸測量有激光測量和機器視覺測量方法。激光測量方法采用激光位移傳感器,對齒輪倒角各點逐點掃描進行測量,可得到完整輪廓。這種方法對新加工出的反光強烈的齒輪倒角測量會產生較大誤差,對帶動傳感器掃描的機械裝置運動精度要求過高。機器視覺測試技術用于齒輪倒角測量方法的研究剛剛起步。本文針對汽車齒輪倒角的機器視覺雙目測量方法進行了較深入研究。論文研究了針對齒輪倒角測量的雙目視覺原理；建立了測量系統相應的數學模型；設計了測量系統,并進行了標定試驗；利用標定所獲得的系統內外部參數,對齒輪倒角輪廓進行了測量并得到了測量結果。結果表明：本論文所提出的測量方法具有一定的可行性,可為多相機視覺協同測量系統的研究與開發(fā)提供參考。論文對利用雙目視覺進行齒輪倒角測量時產生的誤差及原因進行了初步分析,提出了控制誤差應采取的相關措施與方法。本論文內容包括：第一章：引言本章介紹了課題的研究背景和意義,以及齒輪倒角參數測量方法的國內外研究發(fā)展狀況。隨著汽車工業(yè)的發(fā)展,對汽車倒角齒輪制造精度的要求也越來越高。為了保證倒角齒輪的加工精度,需要研究檢測齒輪倒角輪廓的方法與技術。近年來,人們研究了各種檢測方法。這些方法包括接觸式和非接觸式測量方法。接觸式測量方法通常采用專用機械式測量千分表(如圖1-1所示)、電感式位移傳感器和三坐標測量機(如圖1-2所示)。機械式測量儀根據具體倒角形狀,設計專門測量觸頭,其專用性強。該儀表雖然使用方便,但測量精度不高；電感式位移測量儀,其傳感器探針在被測工件表面滑動進行高度測量,由于工件表面硬度較強,極易損壞探針和使工件表面出現劃痕,由于是移動接觸測量,重復性較差；三坐標測量機測量精度很高,成本也高,其測量速度低,三維數據重構慢。三坐標測量機利用耐磨的寶石探頭與工件表面相碰撞進行接觸測量,其優(yōu)點是它的機械結構和控制系統比較成熟,逐點測量的可靠性也高。但利用三坐標測量機測取齒輪倒角表面點坐標信息,需要具有專業(yè)化能力較強的操作者才能使測量數據重構。非接觸測量有激光測量和機器視覺測量方法。激光測量方法采用點式激光位移傳感器或是線激光位移測量傳感器,對齒輪倒角各點或各截面輪廓逐點進行掃描測量,可得到完整的倒角輪廓。這種方法對新加工出的反光強烈的齒輪倒角測量會產生較大誤差,對帶動傳感器掃描的機械裝置運動精度要求也很高。經查新,機器視覺測試技術用于齒輪倒角測量方法的研究還很少。在產品檢驗中,人眼長時間觀測相同的工件很容易出現視覺疲倦,注意力不集中,工作效率也隨著時間不斷降低,檢驗的正確率也會降低。然而機器視覺對生產環(huán)境要求不高,不僅可以不斷檢測工件的相關參數,分析工件的加工誤差,不會疲勞,并能長期穩(wěn)定工作。尤其是研究采用雙目視覺測量方法,若能滿足精度和穩(wěn)定性,則會成為未來齒輪倒角輪廓測量的重要方法和技術。雙目立體視覺檢測系統是由兩個相機,仿照人類視覺方式進行測量的。該方法根據三角測量原理,利用兩幅圖像上對應點的視差,分析計算；經過對獲得的圖像進行預處理,提取特征,對應點匹配和重建,以獲取工件表面的三維輪廓數據。雙目立體視覺系統應用于倒角參數測量,與機械式傳統的接觸式測量相比,齒輪倒角幾何形狀的測量精度和效率會有明顯提高。與激光測量系統相比,通過偏振光鏡頭的使用,也會克服齒輪倒角強反光引起的誤差。由于無運動部件,其測量的穩(wěn)定性也會大為提高。綜上所述以及根據企業(yè)實際需求,本文對汽車齒輪倒角的機器視覺雙目測量方法開展研究具有一定的意義。國外研究狀況：2000年韓國首爾大學提出了利用光學顯微鏡與視覺圖像處理技術結合,可進行工件表面粗糙度測量系統。并研制了精密檢測系統,其準確性高達次微米。2010年,美國,Ryu用模式識別與多點聚焦的方法提取信息,成功地建立了3D深度測量技術的模型。該三維深度測量技術主要用于工具的精確測量。2013年在德國霍梅爾公司開發(fā)了一個可移動非接觸式光學測量系統(opticline CA618)。該系統采用高分辨率相機,可以在較短的時間內完成測量并提取倒角幾何特征參數。2013年,日本東京精密公司開發(fā)了一種精密運動平臺,該平臺攜帶線激光位移傳感器,經掃描可實時獲得刀具的三維數據。激光傳感器可以根據工件反射程度,自動調整光的強度,減少由于反光太強引起的測量誤差。如表面處理得當,可以獲得較高的測量精度[13]。最小的傳感器顯示值為0.01 μ m,最大允許誤差是2.8到3.5μm。國外接觸式工件表面輪廓參數測量系統相對比較成熟,非接觸式參數測量系統的研究不斷深入,但但還存在許多問題,還有很大的研究空間。國內研究狀況：2009年,大連理工大學研究了非接觸式的刀具測量方法。這種方法使用數字圖像處理技術,首先對CCD采集的圖像進行邊緣輪廓提取,根據輪廓邊緣的特征點做曲線擬合。通過擬合曲線的切線測量齒輪角度的部分參數。角度基本參數的測量精度可以滿足刀具參數測量的要求,但該方法僅限于刀具一個平面的角度測量,實驗重復性和可靠性不高。2011年,江南大學研究了高分辨率相機的機器視覺檢測系統,主要研究了工具參數檢測中的圖像處理技術,研究了各種不同的算法,并通過vc++編程實現,選擇的圖像處理算法可以滿足測量的基本需求,但重復測量精度需要改善。2013年,西安工業(yè)大學研究了圖像輪廓特征檢測方法,優(yōu)化高斯插值像素檢測算法,基于識別的輪廓提取算法,改進了分水嶺模型和快速高精度角度統計算法,對周圍的亞像素邊緣檢測,輪廓提取,角檢測等,并對工具的幾何參數測量系統進行了探討和分析和關鍵技術研究；能夠測量出刀具的一些特征參數,但可以測量的參數少,對于復雜形狀刀具的測量難度較大。2013年,天津精密技術有限公司基于快閃測量技術開發(fā)了一個flash圖像測量儀,使用500萬像素高質量成像設備和大直徑雙遠心鏡頭實現了高分辨率全景測量,儀器可用于小的和復雜形狀的刀具,但無法獲得刀具的三維參數。2014年,天津科技大學研究了視覺引導的激光齒輪倒角測量,主要研究了齒輪倒角測量。測出來的參數最大誤差為3’6”。目前,國外基于機器視覺測量方法和相關理論研究現有測量刀具和工件表面輪廓的研究取得了許多成果,這些成果部分已經應用于刀具參數和工件表面質量檢測中,技術相對成熟,但雙目立體視覺檢測技術應用于齒輪倒角幾何參數測量的研究還還很少見。許多研究距離真正應用于生產實踐還有很長的路程。第二章：多相機協同系統測量方法本章主要介紹了齒輪倒角雙目視覺協同測量系統的工作原理。利用四組雙目視覺組成相機協同測量系統。由于重要的基礎工作是研究基本組件雙目視覺系統的工作原理及對齒輪倒角的測量應用,所以論文重點放在了雙目視覺的研究方面,只要一組雙目視覺系統測量成功,四組即可協同進行測量工作。研究了協同系統中單目和雙目相機的標定、極線校正、邊緣提取及特征點的提取原理。構建了一個齒輪倒角角度參數測量系統。如圖2.15所示。假設有待測的三維物體表面點Pw,如果只使用一個相機,它在相機的成像平面為P1點。該視覺系統不能根據像平面上P1點求得三維空間的Pw。這是因為相機沿光軸方向的信息被壓縮了。既三維信息在圖像上僅有兩維信息了。但由于三角關系,雙目視覺系統用兩個相機同時拍一個點后,可以計算出點的三維坐標,提取的坐標可用于測量。為了實現齒輪倒角輪廓進行測量,必須確定齒輪,相機和圖像平面的空間位置關系,這個關系必須通過標定才能得到,因此攝像機的標定是最重要的步驟。相機校正的核心意義是獲取相應的圖像像素坐標系空間中的某一點和世界坐標系某點之間的關系,相互之間的關系是通過相機的內部和外部參數反映的。所以,首先要建立兩個模型,即針孔成像模型,照相機和鏡頭畸變模型；然后需要通過標定,建立圖像坐標系,攝像機坐標系和世界坐標系轉換的三者之間的關系。本部分首先描述了相機標定理論模型,說明了各坐標系之間的關系,討論了單一相機標定方法。攝像機成像可以簡化為理想的針孔成像模型。如圖2.6所示,假設任何點在物體表面的反射光通過一個小孔并投影到圖像平面,根據光的直線傳播的原理,存在光學中心和共線點。根據三維空間上針孔成像模型的關系稱為透視投影關系。透視投影關系即：攝像機坐標系X,Y軸分別和圖像坐標系的x,y軸平行于Z軸,相機光軸垂直于像平面。攝像機坐標系和圖像坐標系可以表述為：之間的關系。圖像在數學上可以有不同的表達,通常用來描述一個簡單的二維函數,x和y是圖像平面坐標,f為任何坐標點的亮度,也被稱作這一點的振幅。圖像為模擬圖像,對其在空間上進行離散、保持、量化和編碼,就可以將模擬圖像轉化為數字圖像。數碼相機形成的圖像就是數字圖像。對于數字圖像,可以定義成具有i列j行的數字圖像,其存儲形式為i×j數組,i列j行圖像中每一個元素稱為像素,其值為圖像像素灰度值。圖像屏幕坐標系是在直角坐標系中定義的,圖像屏幕坐標系的左上角為坐標原點,u,v(u,v)表示的像素數組的行和列的坐標。相機模擬光學圖像的坐標系的x軸和y軸分別與屏幕坐標系的u,v軸平行。世界坐標系作為基準空間,主要用來描述物體在三維空間中的位置,如圖2.8所示的世界坐標系以XwYwZw。單攝像機標定是指通過建立成像模型,解決攝像機內外參數,最終建立空間點和圖像點之間的關系。單攝像機標定是機器視覺理論的核心理論之一,該算法主要包括圖像平面標定方法,2D平面目標方法,三維目標方,法徑向約束方法,BP神經網絡校正算法等。張正友2D平面目標算法由于其簡單的校準過程,目標簡單,標定精度較高,得到了廣泛的應用。因此,本文參考了張正友2D平面目標的方法是用來校準[55]。目標使用棋盤,和棋盤角點。假設在世界坐標系上,標定平面坐標系,XwYw,即Zw=0。分別兩個相機校正完成后,兩個相機坐標系必須統一到同一個世界坐標系,即雙目標定。第三和四章可以看到本研究的標定結果分析。限制約束來解決攝像機的標定并確定校準目標圖像的位置和空間關系,獲取三維信息的測量,還需要使用解決攝像機標定的參數特性匹配、極地校正和3D重建的一系列的步驟。分別在兩個不同的成像平面的圖像上,兩個對應的特征點存在于一個特殊關系的約束限制。如圖2.15所示,立體成像,假設相機光學中心點分別為Cl和Cr。三維空間點Pw在投影平面投影點Pl和Pr。相機的光學中心Cl和Cr在另一個攝像機成像平面上的投影點。由空間點W和相機的光學中心Cl和Cr被稱為極地表面。根據上述定義,空間的任意一點,攝像機成像平面投影點,必須在這一點上,兩個相機光學中心放在一個平面上,成為一個特定的圖像中的特征點。極限約束減少了二維搜索匹配點和一維搜索匹配點,加快匹配的速度,減少了匹配的困難。但是,在這個過程中對應點的三維坐標重建,只有極地約束匹配,每次匹配都需要重新計算時間,極線方程搜索和確定相應的匹配點,需要大量的計算,需要更多的時間。因此在雙目立體匹配之前,首先對左右圖像校正限制約束。極地校正圖像的所有的線平行,從而大大減少了計算量,極地方程簡化計算過程。極地校正系統結構如圖2.15所示：整改前后的圖像。目前,極地校正算法更多,常用的算法有兩種：一是Hartley算法,只需要提取一定數量的基礎矩陣,獲得對應的特征點在圖像,然后使用基本矩陣可以極地校正；第二是Bouguet算法,主要通過立體相機標定的旋轉矩陣和翻譯為極地修正向量。Hartley算法優(yōu)點是該算法不需要雙目立體標定,提取完成一定數量的對應點就可,缺點是現場圖像比例是未知的,只有沒有失真或畸變的圖像。Bouguet算法的原則最核心的內容是讓每一個圖像的圖像投影和數量最低,同時觀察區(qū)域最大化。左右攝像機之間的旋轉矩陣R分為兩部分,分別左相機旋轉矩陣和右相機旋轉矩陣合成。雙目立體視覺的核心是雙目匹配問題,系統中的參數之一,在齒輪倒角測量中起著非常重要的作用。雙目匹配的目的是基于圖像的空間對應關系相同的點。與此對應關系可以計算出視差,恢復圖像深度信息。恢復深度信息后可以解決被測對象特征點的三維坐標,最后通過這些稀疏空間點三維坐標信息恢復表面。雙目匹配主要包括兩個步驟：一是為了解決圖像匹配點；二,根據雙目視覺系統的內部和外部參數和相應的計算特征點的深度在景象匹配點,獲得齒輪倒角的三維信息。以下是常用于約束的主要類型：(1)極限約束。雙目圖像的兩幅圖像上的對應點達到極幾何關系,通過極性調整圖像減少匹配的難度可以通過極地校正完成。(2)唯一性約束。雙目圖像特征點圖像的另一個形象具有獨特的特征點和匹配。(3)順序一致性約束。雙目圖像對中,一幅圖像極線上的各點在另一幅圖像極線上的順序相同。(4)連續(xù)性約束。除了突變區(qū)域等優(yōu)勢,匹配點附近的視差是連續(xù)變化的。(5)視差范圍限制。一幅圖像對應的匹配點必須在立體視差范圍。本章系統的討論了齒輪倒角測量系統主要參數測量的基本原理。著重描述了四個基本坐標系下針孔相機模型,內部和外部之間關系的單攝像機標定參數計算方法,并通過了對雙目攝像機的內外參數標定算法。第三章：雙目立體視覺測量過程根據雙目視覺測量的原理,設計了齒輪倒角輪廓參數測量系統。測量系統結構圖如圖3.1所示,通過雙目攝像機圖像采集,首先單目后雙目立體標定、系統標定完并提取內外參數進行圖像處理和齒輪圖像校正,最后提取倒角的三維信息和相關參數。通過計算,本研究選擇工業(yè)相機鏡頭M0814-MP,其基本參數如表3.1所示,選擇工業(yè)相機DH-HV1303UM面陣CMOS相機,它的基本參數如表3.2所示。測量系統的研究若生產現場質量檢測,根據工作環(huán)境,如果不使用照明,然后采集的齒輪圖像會出現一些誤差(如圖3.5所示)和背景灰度圖像,圖像處理的難度增加,影響齒輪倒角參數的測量精度；如果使用光源則會改善這種情況,圖像輪廓清晰可見(見圖3.6 c),可減少后期的圖像預處理及相關算法的工作難度,確保齒輪倒角參數測量的準確性。單和雙目標定是實驗的很重要部分,本文研究用張正友標定算法來標定；標定靶是8x8的黑白棋盤格,設區(qū)城面積為100mmX 100mm,如圖(3.9)所示。本文中用了MATLAB 2010b函數。軟件系統實現以下功能：(1)便于圖像采集設備可以完成測量齒輪倒角的輪廓參數。(2)圖像采集功能,相機可以實現連續(xù)采樣和單幀處理、提供清晰的圖像用于攝像機標定和三維測量。(3)相機標定功能,能夠采集圖像校準板圖像對單目標定和雙目標定。(4)數據處理功能,主要包括圖像邊緣輪廓提取、感興趣區(qū)域線性擬合、特征點提取、圖像匹配和三維重建,最終實現齒輪倒角參數的測量(5)數據輸出功能,這部分應該包含每一步數據實時顯示,并完成后測量輸出測量報告。圖像采集模塊的測量系統通過兩個相同的工業(yè)相機圖像采集,即采用工業(yè)相機和鏡頭畫面,包括棋盤校準目標圖像和圖像檢測工具。棋盤圖像用于單一目標和雙目標定,計算相機的內部和外部參數。軟件的操作包括：打開相機,相機單幀捕獲圖像、連續(xù)采集圖像、圖像存儲三個部分,其具體操作功能：打開相機使用相機類定義了一個對象定義圖像采集對話框捆綁在一起,以創(chuàng)建圖像采集對話框將打開相機,然后收集圖像保存到指定的文件夾。其具體操作流程圖如圖3.12所示.第四章角度測量試驗及試驗結果分析根據第二章中提到的攝像機模型,單目和雙目標定的校準算法,使用第三章編寫的軟件,首先：使用相機采集不同位置標定靶圖像后進行相機標定,分別獲取計算相機的內部和外部參數參數,圖像處理,用canny算法邊緣提取,圖像校正,RANSAC特征點提取,角度計算和實驗結果分析。
【關鍵詞】：齒輪倒角角度 立體視覺 齒輪測量 攝像機標定 精度
【學位授予單位】：天津科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TG86;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-10
• ABSTRACT10-13
• 1. INTRODUCTION13-17
• 1.1. Research sianificance and motivation13-15
• 1.2. Domestic and International Research15-17
• 1.2.1. International Research15
• 1.2.2. Domestic Research15-17
• 2. MEASUREMENT SYSTEM WORKING PRINCIPLE17-45
• 2.1. Camera mathematical model and properties17-22
• 2.1.1. Perspective model17-18
• 2.1.2. Camera Model18-22
• 2.2. Lens Distortion22-25
• 2.3. Geometric camera parameters25-31
• 2.3.1. Extrinsic camera parameters26-27
• 2.3.2. Intrinsic camera parameters27-31
• 2.4. Camera calibration31-42
• 2.4.1. Single Camera Calibration33
• 2.4.2. Stereo Camera Calibration33-34
• 2.4.3. Calibrating Methods34-42
• 2.5. Imaae Rectification42-45
• 3. MEASUREMENT PROCESS45-57
• 3.1. Hardware Desian45-51
• 3.1.1. The stereo hardware45-46
• 3.1.2. The image acquisition setup46-49
• 3.1.3. Types of lights49-50
• 3.1.4. Calibration board50-51
• 3.1.5. Conclusion51
• 3.2. Software Design51-57
• 3.2.1. Image Acquisition Module52-53
• 3.2.2. Camera Calibration Module53-54
• 3.2.3. Data & Image Processing Module54-55
• 3.2.4. Results Module55
• 3.2.5. Conclusion55-57
• 4. ANGLE MEASUREMENT EXPERIMENTATION AND RESULTS57-69
• 4.1 Camera Uallbration Expenment57-63
• 4.1.1. Image acquisition of calibration board57
• 4.1.2. Comer extraction of calibration board57-59
• 4.1.3. Single Camera Calibration Results59-60
• 4.1.4. Stereo Calibration Results60-61
• 4.1.5. Image Rectification Experiment61-63
• 4.2 Feature Extraction Expenment63-68
• 4.2.1. Region of interest definition63-64
• 4.2.2. Edge uetection64-65
• 4.2.3. Feature Extraction65-66
• 4.2.4. Line Fitting ana Angle uetection66-68
• 4.3. Conclusion68-69
• REFERENCES69-74

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