本文關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺(jué)測(cè)量關(guān)鍵技術(shù)研究及其在細(xì)長(zhǎng)軸中應(yīng)用　出處：《東南大學(xué)》2015年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：在機(jī)械工業(yè)、軌道交通等領(lǐng)域,對(duì)細(xì)長(zhǎng)軸類(lèi)零件高精度測(cè)量有著十分廣泛的需求。傳統(tǒng)測(cè)量方法主要是接觸式測(cè)量,存在耗時(shí)長(zhǎng)、勞動(dòng)強(qiáng)度大、測(cè)量力損傷零件等問(wèn)題,已不適應(yīng)當(dāng)前制造業(yè)發(fā)展要求。機(jī)器視覺(jué)測(cè)量以圖像作為測(cè)量和信息傳遞載體,具有非接觸、易于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、測(cè)量結(jié)果便于計(jì)算機(jī)分析處理等優(yōu)點(diǎn)受到普遍關(guān)注。為此,結(jié)合國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50805023),圍繞細(xì)長(zhǎng)軸類(lèi)零件高精度測(cè)量,論文研究了一種新的機(jī)器視覺(jué)測(cè)量方法,主要內(nèi)容如下：(1)為了解決測(cè)量范圍與測(cè)量精度之間矛盾,提出了基于外部參照關(guān)聯(lián)的細(xì)長(zhǎng)軸測(cè)量方法。將細(xì)長(zhǎng)軸劃分成若干個(gè)待測(cè)軸段,在各待測(cè)軸段放置經(jīng)過(guò)編碼和標(biāo)定的參照物,在不同物距下對(duì)各待測(cè)軸段和參照物成像,通過(guò)模板匹配提取了參照物編碼信息,獲得了參照物上各個(gè)特征點(diǎn)坐標(biāo),計(jì)算了相機(jī)空間位姿參數(shù)。以小孔成像模型為基礎(chǔ),推導(dǎo)了直徑、截面圓心坐標(biāo)與相機(jī)空間位姿參數(shù)之間的數(shù)學(xué)模型,從而解決了單幅圖像無(wú)法提取截面圓心坐標(biāo)問(wèn)題和偽直徑問(wèn)題。建立了描述參照物特征點(diǎn)坐標(biāo)變換的數(shù)學(xué)模型,根據(jù)數(shù)學(xué)模型將各待測(cè)軸段測(cè)量結(jié)果建立聯(lián)系,進(jìn)而統(tǒng)一到相同坐標(biāo)系下,實(shí)現(xiàn)全軸線方向上測(cè)量。(2)為獲得均勻光照以提高測(cè)量系統(tǒng)可靠性與實(shí)時(shí)性,提出了光源布置的優(yōu)化方法。首先,以照度方差最小化為主要優(yōu)化目標(biāo),以輻照區(qū)域面積等為約束條件,建立光源優(yōu)化布置的目標(biāo)函數(shù)；然后,針對(duì)目標(biāo)函數(shù)非凸特性,采用模擬退火算法進(jìn)行求解；最后,將TES-1330A照度計(jì)固定在固高GXY2020GT4-XLE型機(jī)電一體化二維平臺(tái)上,對(duì)200mm×200mm的平面按間隔5mm進(jìn)行網(wǎng)格劃分,測(cè)定各個(gè)網(wǎng)格交點(diǎn)處照度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,優(yōu)化結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果相差在4%以內(nèi)。(3)針對(duì)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境下圖像受到多種噪聲污染問(wèn)題,提出了基于空間通用自回歸模型(Spatial Generalized AutoRegressive, SGAR)的圖像自適應(yīng)濾波方法。推導(dǎo)了線性與非線性融合的SGAR模型,通過(guò)仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性,在此基礎(chǔ)上研究了模型類(lèi)型、回歸窗口尺寸及子圖像尺寸對(duì)紋理圖像重建精度的影響。將SGAR模型用于數(shù)字圖像濾波,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該濾波方法可以有效處理高斯噪聲和泊松噪聲,對(duì)脈沖和噪聲混合也有一定濾波效果,處理后圖像邊緣清晰,從而保證了后續(xù)圖像處理算法的準(zhǔn)確性。為了提高圖像分辨率以提高測(cè)量精度,提出了一種新的圖像自適應(yīng)插值算法。用SGAR模型取代PAR (Piecewise AutoRegressive, PAR)對(duì)低分辨率圖像窗口結(jié)構(gòu)自適應(yīng)建模,用魯棒GM參數(shù)估計(jì)方法求解模型參數(shù),根據(jù)訓(xùn)練后SGAR模型和反饋機(jī)制得到圖像插值數(shù)學(xué)模型,采用梯度-模擬退火算法對(duì)模型進(jìn)行求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,基于SGAR模型的圖像插值算法具有噪聲不敏感和邊緣保持等優(yōu)點(diǎn)。(4)針對(duì)Canny算法高低閾值設(shè)定問(wèn)題,提出了基于二維最大條件熵的自動(dòng)閾值Canny算法。首先用梯度算子計(jì)算得到梯度圖像,并對(duì)灰度圖像和梯度圖像歸一化處理,統(tǒng)計(jì)得到灰度-梯度共生矩陣；然后根據(jù)熵理論建立基于二維最大條件熵的灰度圖像最優(yōu)分割數(shù)學(xué)模型；最后采用模擬退火算法對(duì)其進(jìn)行求解,計(jì)算得到圖像分割的最優(yōu)灰度值和梯度值。設(shè)定Canny算法高閾值等于該梯度值,低閾值按高閾值0.4倍取值,解決Canny算法閾值自動(dòng)計(jì)算問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用該閾值自動(dòng)計(jì)算方法后,Canny算法的漏檢和誤檢均顯著改善,即使是含多種噪聲圖像,也成功地檢出其邊緣。最后,綜合運(yùn)用上述關(guān)鍵技術(shù),建立了細(xì)長(zhǎng)軸幾何精度機(jī)器視覺(jué)測(cè)量實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。以傳動(dòng)絲杠為對(duì)象,開(kāi)展細(xì)長(zhǎng)軸幾何精度測(cè)量實(shí)驗(yàn),并與三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)量結(jié)果對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,機(jī)器視覺(jué)測(cè)量實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)其直徑和直線度測(cè)量不確定度分別為4.9μm和7.0μm，三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)其直徑和直線度測(cè)量不確定度分別為2.3μm和6.2μm；以三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)量結(jié)果為參考值,機(jī)器視覺(jué)測(cè)量實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)其直徑和直線度測(cè)量誤差分別為0.002μm和0.017mm。證明所提出的測(cè)量方法及其關(guān)鍵技術(shù)可行。
[Abstract]:In order to solve the contradiction between measuring range and measuring precision , the paper presents a new method for measuring the coordinate of the axis of the slender shaft . The method is as follows : ( 1 ) In order to solve the contradiction between the measurement range and the measurement precision , a new method for measuring the position and pose of the light source has been developed . In order to improve the accuracy of image resolution , a new image adaptive interpolation algorithm is proposed based on the SGAR model and the feedback mechanism . The results show that the image interpolation algorithm based on the SGAR model can effectively deal with Gaussian noise and Poisson noise .

【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1381642