基于雙目立體視覺的氣瓶內(nèi)壁缺陷檢測與三維重建應(yīng)用研究
發(fā)布時間:2021-06-06 07:39
隨著社會工業(yè)水平的發(fā)展,金屬氣瓶在日常生活中的應(yīng)用變的越來越廣泛且類型多種多樣,其主要包括雙端焊接氣瓶、高壓金屬氣瓶、低溫儲存氣瓶等系列產(chǎn)品,其安全生產(chǎn)與產(chǎn)品質(zhì)量的相關(guān)檢測正在變的越來越重要,近幾年,機器視覺成像技術(shù)在我國工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展不斷成熟,其工作效率高,可靠性強,成本適中的優(yōu)勢逐步體現(xiàn)。因此針對金屬氣瓶的內(nèi)壁檢測問題,本文設(shè)計了基于雙目立體視覺的氣瓶內(nèi)壁缺陷檢測與三維重建系統(tǒng),該設(shè)計系統(tǒng)主要解決兩大問題:第一,檢測氣瓶內(nèi)壁缺陷并進行定性分析與定量計算,第二,通過雙目立體視覺技術(shù)還原氣瓶內(nèi)壁三維形貌。主要研究工作如下:(1)設(shè)計整個氣瓶檢測系統(tǒng)方案,確定檢測系統(tǒng)的平臺器件選型和軟件功能。采用移動掃描成像的方式實現(xiàn)對整個氣瓶內(nèi)壁的缺陷檢測。根據(jù)缺陷檢測要求,確定雙目攝像機的有關(guān)重要性能參數(shù),確定相機傳感器類型為CMOS,相機與計算機之間數(shù)據(jù)傳輸為USB串口;利用點狀激光器與一字錐鏡組裝成激光圓環(huán)投射器,作用為激光投射在氣瓶內(nèi)壁上,形成激光光環(huán),輔助檢測;確定電動平移臺的選型以及夾持支撐結(jié)構(gòu);實現(xiàn)整個硬件平臺的搭建工作。(2)深入研究了雙目體視相機的成像原理,并...
【文章來源】:西安理工大學陜西省
【文章頁數(shù)】:86 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
人工檢測氣瓶Fig.1-1Manualtestingofgascylinders
西安理工大學碩士學位論文2持手電筒作為光源,用光束照射氣瓶內(nèi)壁,通過檢測人員肉眼觀察,依據(jù)其積累的經(jīng)驗對氣瓶內(nèi)壁的損傷情況進行基本判別,其人工檢測氣瓶內(nèi)壁如圖1-1所示,這種檢測方法的存在幾方面的問題,首先,人的主觀性因素會對檢測結(jié)果產(chǎn)生影響,其次長時間體力工作會使人引起視覺疲勞和精神不佳,在這種情況下進行檢測工作時,很容易出現(xiàn)漏檢和誤檢現(xiàn)象。最主要的問題,人工檢測法畢竟是憑人的肉眼觀察來定性評判,沒有統(tǒng)一性、規(guī)范性的技術(shù)指標。隨著社會工業(yè)自動化的技術(shù)水平不斷發(fā)展,該檢測方式也很難滿足未來質(zhì)檢領(lǐng)域的要求。圖1-1人工檢測氣瓶Fig.1-1Manualtestingofgascylinders(2)激光超聲檢測在檢測領(lǐng)域,激光超聲技術(shù)具有顯著的優(yōu)點,即能夠?qū)崿F(xiàn)無損檢測,該技術(shù)在當前缺陷檢測領(lǐng)域也得到了一定范圍的應(yīng)用,其基本檢測工作過程如圖1-2所示,隨著此技術(shù)不斷完善發(fā)展,目前依據(jù)激光超聲進行檢測的方法主要有三種,分別是飛行時間法、信號反射系數(shù)法、超聲共振法。圖1-2激光超聲檢測Fig.1-2Laserultrasonicinspection飛行時間法是的基本檢測原理是采用超聲波反射信號由發(fā)出點到接收點的之間的消耗時間延遲作為評判依據(jù),來間接推算缺陷。信號反射系數(shù)法是超聲波信號與被測物體上缺陷相互作用后,對入射波信號與反射波信號之間的變化關(guān)系進行數(shù)學量化,求解出發(fā)射系數(shù),以此方式構(gòu)建出發(fā)射系數(shù)譜進而測
浪惚徊馕鍰迦畢蕕某嘰紓??眉觳夥椒ㄐ枰?ㄒ檔納璞福?觳獬殺窘洗蟆?超聲共振法基本檢測原理是根據(jù)被測目標物的共振頻率變化情況,結(jié)合其共振特性,進而判斷被測物的缺陷情況。(3)紅外熱成像檢測紅外熱成像法是現(xiàn)在檢測領(lǐng)域中一種正處于快速發(fā)展技術(shù),該技術(shù)具有非接觸式、面積大、全天、較準確的溫度分辨率等一系列優(yōu)點。紅外熱成像原理是檢測目標物自身輻射出的紅外線特定波段區(qū)域內(nèi)的信號,其依據(jù)是光信號與電信號相互轉(zhuǎn)換技術(shù),將其轉(zhuǎn)換成可供人體肉眼直觀辨別的相關(guān)圖像,繼而專業(yè)軟件處理接收到的紅外熱像圖,其如圖1-3所示,根據(jù)被測物體表面的溫數(shù)值度變化,檢測出被測物體的缺陷類型。但該檢測方法存在很多的技術(shù)局限性,首先,紅外熱成像檢測法更多僅適用于對物體表面缺陷的進行定性分析。其次,其檢測精度受很多因素的影響,例如,紅外發(fā)射率、檢測距離、被檢測物表面溫度、濕度、大氣溫度等,且在實際使用當中,當檢測目標的熱源面積較小時,則在更多情況下出現(xiàn)漏檢現(xiàn)象。圖1-3紅外熱成像檢測Fig.1-3Infraredthermalimagingdetection(4)聲發(fā)射檢測聲發(fā)射技術(shù)作為一種缺陷檢測技術(shù),其具有非靜態(tài)性與非損傷性。其檢測基本思路是釋放出的彈性波通過介質(zhì)傳到至被檢物表面,從而引起表被檢物表面的細微振動,其檢測過程涉及也是信號形態(tài)的轉(zhuǎn)換,即將被測物表面人眼難以感知的細弱位移轉(zhuǎn)換放大成直流電壓信號。聲發(fā)射信號的波形變化和特性參數(shù)在經(jīng)過一定處理后被記錄與顯示,對其記錄參數(shù)進行專業(yè)數(shù)據(jù)分析得出相關(guān)結(jié)論,并以此作為評定依據(jù),確定二次聲發(fā)射源的特性,最終來進行缺陷識別。該檢測技術(shù)有兩個特點,第一,可檢測非靜態(tài)類型缺陷,如缺陷微弱擴展等;第二,檢測缺陷的相關(guān)信息直接來自其本身。但該檢測方法也存在幾方面?
【參考文獻】:
期刊論文
[1]機器視覺研究與發(fā)展綜述[J]. 宋春華,彭泫知. 裝備制造技術(shù). 2019(06)
[2]基于三維激光掃描技術(shù)的油罐變形檢測方法[J]. 祁志江,張柱柱,焦光偉,王亞超,張沖. 油氣儲運. 2018(01)
[3]基于圖像局部均值標準差算法的瀝青路面裂縫檢測[J]. 羅玉柱. 測繪與空間地理信息. 2017(12)
[4]非接觸式激光檢測技術(shù)與應(yīng)用[J]. 李志國,馬孝亮,劉新. 中國石油和化工標準與質(zhì)量. 2017(09)
[5]“中國制造2025”與“工業(yè)4.0”的比較及推進路徑研究[J]. 邵安菊. 上海市經(jīng)濟管理干部學院學報. 2017(02)
[6]自適應(yīng)方向模板線結(jié)構(gòu)光條紋中心提取方法[J]. 王澤浩,張中煒. 激光雜志. 2017(01)
[7]基于共面點的改進攝像機標定方法研究[J]. 劉楊豪,謝林柏. 計算機工程. 2016(08)
[8]基于三維激光掃描技術(shù)的隧洞三維可視化監(jiān)測應(yīng)用[J]. 曹曦,鐘良. 湖北文理學院學報. 2016(08)
[9]基于改進灰度重心法的光帶中心提取算法[J]. 張小艷,王曉強,白福忠,田朝平,梅秀莊. 激光與紅外. 2016(05)
[10]張氏標定法在雙目視覺脈搏測量系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 林冬梅,張愛華,王平,馬永強,楊力銘,劉宗福. 蘭州理工大學學報. 2016(02)
博士論文
[1]三維重建中點云數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 谷曉英.燕山大學 2015
碩士論文
[1]雙目視覺測距系統(tǒng)的研究[D]. 張樹立.河北科技大學 2019
[2]基于機器視覺的玻璃邊部磨削缺陷檢測的研究與應(yīng)用[D]. 趙俊冉.煙臺大學 2018
[3]基于移動掃描成像的氣瓶內(nèi)壁缺陷檢測系統(tǒng)的研究[D]. 陳思蒙.沈陽工業(yè)大學 2018
[4]基于激光影像的管道幾何形變檢測技術(shù)研究[D]. 劉洋.沈陽工業(yè)大學 2018
[5]基于機器視覺的氣瓶內(nèi)壁缺陷在線檢測系統(tǒng)的研究[D]. 王英.沈陽工業(yè)大學 2018
[6]基于雙目視覺的三維測量及可視化技術(shù)研究[D]. 張強.長春工業(yè)大學 2018
[7]基于雙目立體視覺的空間深度信息恢復(fù)方法研究[D]. 黃源欣.哈爾濱工業(yè)大學 2018
[8]雙目視覺中的半全局立體匹配算法研究[D]. 石立.南京大學 2018
[9]基于圖像分析的成捆鋼筋端面識別與計數(shù)方法研究[D]. 嚴星.武漢理工大學 2018
[10]基于雙目立體視覺的深度感知技術(shù)研究及實現(xiàn)[D]. 徐晟.華南理工大學 2018
本文編號:3213916
【文章來源】:西安理工大學陜西省
【文章頁數(shù)】:86 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
人工檢測氣瓶Fig.1-1Manualtestingofgascylinders
西安理工大學碩士學位論文2持手電筒作為光源,用光束照射氣瓶內(nèi)壁,通過檢測人員肉眼觀察,依據(jù)其積累的經(jīng)驗對氣瓶內(nèi)壁的損傷情況進行基本判別,其人工檢測氣瓶內(nèi)壁如圖1-1所示,這種檢測方法的存在幾方面的問題,首先,人的主觀性因素會對檢測結(jié)果產(chǎn)生影響,其次長時間體力工作會使人引起視覺疲勞和精神不佳,在這種情況下進行檢測工作時,很容易出現(xiàn)漏檢和誤檢現(xiàn)象。最主要的問題,人工檢測法畢竟是憑人的肉眼觀察來定性評判,沒有統(tǒng)一性、規(guī)范性的技術(shù)指標。隨著社會工業(yè)自動化的技術(shù)水平不斷發(fā)展,該檢測方式也很難滿足未來質(zhì)檢領(lǐng)域的要求。圖1-1人工檢測氣瓶Fig.1-1Manualtestingofgascylinders(2)激光超聲檢測在檢測領(lǐng)域,激光超聲技術(shù)具有顯著的優(yōu)點,即能夠?qū)崿F(xiàn)無損檢測,該技術(shù)在當前缺陷檢測領(lǐng)域也得到了一定范圍的應(yīng)用,其基本檢測工作過程如圖1-2所示,隨著此技術(shù)不斷完善發(fā)展,目前依據(jù)激光超聲進行檢測的方法主要有三種,分別是飛行時間法、信號反射系數(shù)法、超聲共振法。圖1-2激光超聲檢測Fig.1-2Laserultrasonicinspection飛行時間法是的基本檢測原理是采用超聲波反射信號由發(fā)出點到接收點的之間的消耗時間延遲作為評判依據(jù),來間接推算缺陷。信號反射系數(shù)法是超聲波信號與被測物體上缺陷相互作用后,對入射波信號與反射波信號之間的變化關(guān)系進行數(shù)學量化,求解出發(fā)射系數(shù),以此方式構(gòu)建出發(fā)射系數(shù)譜進而測
浪惚徊馕鍰迦畢蕕某嘰紓??眉觳夥椒ㄐ枰?ㄒ檔納璞福?觳獬殺窘洗蟆?超聲共振法基本檢測原理是根據(jù)被測目標物的共振頻率變化情況,結(jié)合其共振特性,進而判斷被測物的缺陷情況。(3)紅外熱成像檢測紅外熱成像法是現(xiàn)在檢測領(lǐng)域中一種正處于快速發(fā)展技術(shù),該技術(shù)具有非接觸式、面積大、全天、較準確的溫度分辨率等一系列優(yōu)點。紅外熱成像原理是檢測目標物自身輻射出的紅外線特定波段區(qū)域內(nèi)的信號,其依據(jù)是光信號與電信號相互轉(zhuǎn)換技術(shù),將其轉(zhuǎn)換成可供人體肉眼直觀辨別的相關(guān)圖像,繼而專業(yè)軟件處理接收到的紅外熱像圖,其如圖1-3所示,根據(jù)被測物體表面的溫數(shù)值度變化,檢測出被測物體的缺陷類型。但該檢測方法存在很多的技術(shù)局限性,首先,紅外熱成像檢測法更多僅適用于對物體表面缺陷的進行定性分析。其次,其檢測精度受很多因素的影響,例如,紅外發(fā)射率、檢測距離、被檢測物表面溫度、濕度、大氣溫度等,且在實際使用當中,當檢測目標的熱源面積較小時,則在更多情況下出現(xiàn)漏檢現(xiàn)象。圖1-3紅外熱成像檢測Fig.1-3Infraredthermalimagingdetection(4)聲發(fā)射檢測聲發(fā)射技術(shù)作為一種缺陷檢測技術(shù),其具有非靜態(tài)性與非損傷性。其檢測基本思路是釋放出的彈性波通過介質(zhì)傳到至被檢物表面,從而引起表被檢物表面的細微振動,其檢測過程涉及也是信號形態(tài)的轉(zhuǎn)換,即將被測物表面人眼難以感知的細弱位移轉(zhuǎn)換放大成直流電壓信號。聲發(fā)射信號的波形變化和特性參數(shù)在經(jīng)過一定處理后被記錄與顯示,對其記錄參數(shù)進行專業(yè)數(shù)據(jù)分析得出相關(guān)結(jié)論,并以此作為評定依據(jù),確定二次聲發(fā)射源的特性,最終來進行缺陷識別。該檢測技術(shù)有兩個特點,第一,可檢測非靜態(tài)類型缺陷,如缺陷微弱擴展等;第二,檢測缺陷的相關(guān)信息直接來自其本身。但該檢測方法也存在幾方面?
【參考文獻】:
期刊論文
[1]機器視覺研究與發(fā)展綜述[J]. 宋春華,彭泫知. 裝備制造技術(shù). 2019(06)
[2]基于三維激光掃描技術(shù)的油罐變形檢測方法[J]. 祁志江,張柱柱,焦光偉,王亞超,張沖. 油氣儲運. 2018(01)
[3]基于圖像局部均值標準差算法的瀝青路面裂縫檢測[J]. 羅玉柱. 測繪與空間地理信息. 2017(12)
[4]非接觸式激光檢測技術(shù)與應(yīng)用[J]. 李志國,馬孝亮,劉新. 中國石油和化工標準與質(zhì)量. 2017(09)
[5]“中國制造2025”與“工業(yè)4.0”的比較及推進路徑研究[J]. 邵安菊. 上海市經(jīng)濟管理干部學院學報. 2017(02)
[6]自適應(yīng)方向模板線結(jié)構(gòu)光條紋中心提取方法[J]. 王澤浩,張中煒. 激光雜志. 2017(01)
[7]基于共面點的改進攝像機標定方法研究[J]. 劉楊豪,謝林柏. 計算機工程. 2016(08)
[8]基于三維激光掃描技術(shù)的隧洞三維可視化監(jiān)測應(yīng)用[J]. 曹曦,鐘良. 湖北文理學院學報. 2016(08)
[9]基于改進灰度重心法的光帶中心提取算法[J]. 張小艷,王曉強,白福忠,田朝平,梅秀莊. 激光與紅外. 2016(05)
[10]張氏標定法在雙目視覺脈搏測量系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 林冬梅,張愛華,王平,馬永強,楊力銘,劉宗福. 蘭州理工大學學報. 2016(02)
博士論文
[1]三維重建中點云數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 谷曉英.燕山大學 2015
碩士論文
[1]雙目視覺測距系統(tǒng)的研究[D]. 張樹立.河北科技大學 2019
[2]基于機器視覺的玻璃邊部磨削缺陷檢測的研究與應(yīng)用[D]. 趙俊冉.煙臺大學 2018
[3]基于移動掃描成像的氣瓶內(nèi)壁缺陷檢測系統(tǒng)的研究[D]. 陳思蒙.沈陽工業(yè)大學 2018
[4]基于激光影像的管道幾何形變檢測技術(shù)研究[D]. 劉洋.沈陽工業(yè)大學 2018
[5]基于機器視覺的氣瓶內(nèi)壁缺陷在線檢測系統(tǒng)的研究[D]. 王英.沈陽工業(yè)大學 2018
[6]基于雙目視覺的三維測量及可視化技術(shù)研究[D]. 張強.長春工業(yè)大學 2018
[7]基于雙目立體視覺的空間深度信息恢復(fù)方法研究[D]. 黃源欣.哈爾濱工業(yè)大學 2018
[8]雙目視覺中的半全局立體匹配算法研究[D]. 石立.南京大學 2018
[9]基于圖像分析的成捆鋼筋端面識別與計數(shù)方法研究[D]. 嚴星.武漢理工大學 2018
[10]基于雙目立體視覺的深度感知技術(shù)研究及實現(xiàn)[D]. 徐晟.華南理工大學 2018
本文編號:3213916
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