本文關鍵詞：移動視覺測量系統(tǒng)性能優(yōu)化方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來隨著航空航天、大型船舶、高速列車等大型裝備制造業(yè)對數(shù)字化裝配要求的不斷提高,對現(xiàn)場測量任務提出了更嚴格的要求。傳統(tǒng)單一的大尺寸測量儀器已經(jīng)很難滿足該要求,逐漸衍生了大尺寸組合式測量方法。移動視覺測量系統(tǒng)以非接觸、高精度、測量范圍廣、高效率、高自動化程度等優(yōu)點在大尺寸組合式精密測量工程中發(fā)揮著重要作用。在深入研究移動視覺測量原理及關鍵技術基礎上,論文對提高系統(tǒng)性能的方法進行了重點研究,主要包括系統(tǒng)可靠性和測量精度優(yōu)化方法。特征點匹配過程是影響系統(tǒng)可靠性的關鍵環(huán)節(jié),論文對其做了重點分析并研究了基于編碼網(wǎng)絡的圖像點匹配方法。精度方面,為了擺脫傳統(tǒng)自標定模型局限性對精度提高的障礙,論文結(jié)合相機測角標定平臺提出了基于測角模型的測量方法。同時分別基于有限元分析方法和半?yún)?shù)模型優(yōu)化方法研究了自標定模型系統(tǒng)誤差補償方案。系統(tǒng)軟件的易操作性及便捷性是用戶比較關心的內(nèi)容,論文詳細分析了系統(tǒng)軟件開發(fā)方法和數(shù)據(jù)庫管理方法。最后,將上述性能優(yōu)化方法集成到移動視覺測量系統(tǒng),結(jié)合實際測量工程對系統(tǒng)性能優(yōu)化效果進行驗證。論文主要工作如下:1、為了減小特征點分布密集及測量環(huán)境復雜情況下特征點誤匹配率高對系統(tǒng)可靠性的影響,論文研究了基于編碼網(wǎng)絡的間接極線匹配方法和空間交會匹配方法。前者是通過建立編碼網(wǎng)絡獲取初步優(yōu)化的相機內(nèi)外參數(shù),間接提高基本矩陣求解精度,進而提高極線匹配正確率。后者是通過初步優(yōu)化的相機內(nèi)外參數(shù)將圖像點恢復到三維空間中,利用空間直線交會約束關系確定對應圖像點間的匹配關系。2、提出基于測角模型的移動視覺測量方法。首先分析了傳統(tǒng)自標定模型存在的局限性及對測量精度的影響;然后研究了測角模型在移動視覺測量中的優(yōu)勢及可行性,并重點研究了精密測角平臺標定原理、搭建方法及圖像點方位角確定方法;最后分析了相機測角誤差的主要來源以及測角誤差對空間點定位精度的影響。3、重點研究傳統(tǒng)自標定測量模型系統(tǒng)誤差確定及補償方法。為了提高傳統(tǒng)自標定模型的測量精度,論文研究了兩種系統(tǒng)誤差確定方法:借鑒有限元分析方法,首先將像面分成多個區(qū)域,再結(jié)合相機測角標定平臺確定分區(qū)域角點的畸變系統(tǒng)誤差,最后通過雙線性插值確定每個圖像點的畸變系統(tǒng)誤差。另一種方法在圖像點對應的共線方程中直接補償系統(tǒng)誤差項構成半?yún)?shù)模型,利用兩步核估計算法對所有未知量同時進行優(yōu)化。4、結(jié)合實際工程應用,對論文研究的系統(tǒng)性能優(yōu)化方法進行了驗證。軟件部分是移動視覺測量系統(tǒng)的核心部分,論文詳細介紹了系統(tǒng)軟件的開發(fā)方法及以優(yōu)化數(shù)據(jù)處理速度及條理性為目標的數(shù)據(jù)庫管理方法。結(jié)合測量需求,重點描述了系統(tǒng)經(jīng)優(yōu)化后在大尺寸測量工程中的實際應用及取得的效果。
【關鍵詞】：移動視覺測量 性能優(yōu)化 自標定模型 測角模型 系統(tǒng)誤差補償
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-30
• 1.1 大尺寸精密測量及移動視覺測量需求11-16
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 大尺寸測量儀器研究現(xiàn)狀12-13
• 1.1.3 組合測量及移動視覺13-16
• 1.2 影響系統(tǒng)性能的關鍵技術16-20
• 1.3 研究應用現(xiàn)狀20-25
• 1.3.1 研究現(xiàn)狀20-22
• 1.3.2 工程應用22-25
• 1.4 性能優(yōu)化與提升25-28
• 1.5 本文主要內(nèi)容及章節(jié)安排28-30
• 第二章 移動視覺測量原理及匹配可靠性優(yōu)化30-59
• 2.1 移動視覺測量原理30-36
• 2.1.1 測量模型的建立31-33
• 2.1.2 共線方程組的解算33-35
• 2.1.3 平差初值獲取35-36
• 2.2 特征點匹配方法優(yōu)化36-49
• 2.2.1 極線匹配方法37-38
• 2.2.2 基于編碼網(wǎng)絡的間接極線匹配方法38-43
• 2.2.3 基于編碼網(wǎng)絡的空間交會匹配方法43-49
• 2.3 匹配結(jié)果驗證49-58
• 2.3.1 編碼網(wǎng)絡建立精度驗證50-52
• 2.3.2 間接極線匹配方法結(jié)果驗證52-55
• 2.3.3 空間交會匹配方法結(jié)果驗證55-58
• 2.4 本章小結(jié)58-59
• 第三章 基于測角模型的測量精度優(yōu)化59-89
• 3.1 傳統(tǒng)自標定模型的局限性59-62
• 3.2 基于測角模型的測量方法62-66
• 3.2.1 圖像點匹配方法63-64
• 3.2.2 站位定向方法64-66
• 3.2.3 被測點三維坐標初值確定方法66
• 3.3 測角模型標定及方位角確定方法66-74
• 3.3.1 卡爾蔡司標定法67-68
• 3.3.2 垂線標定法68-69
• 3.3.3 標定原理及方位角確定方法69-71
• 3.3.4 平臺調(diào)整關鍵技術71-74
• 3.4 測角模型測量誤差分析74-82
• 3.4.1 相機測角誤差分析74-80
• 3.4.2 空間點定位誤差分析80-82
• 3.5 測角模型測量精度驗證82-88
• 3.5.1 測角平臺標定精度驗證83-84
• 3.5.2 測角模型測量精度驗證84-88
• 3.6 本章小結(jié)88-89
• 第四章 自標定測量模型精度優(yōu)化89-110
• 4.1 畸變系統(tǒng)誤差分區(qū)域確定方法90-96
• 4.1.1 有限元相機標定方法90-93
• 4.1.2 畸變系統(tǒng)誤差補償93-96
• 4.2 基于半?yún)?shù)模型的系統(tǒng)誤差補償方法96-104
• 4.2.1 半?yún)?shù)模型及優(yōu)化方法96-100
• 4.2.2 兩步核估計模型優(yōu)化方法100-104
• 4.3 自標定模型精度優(yōu)化驗證104-109
• 4.3.1 測長誤差比對105-106
• 4.3.2 圖像殘差比對106-109
• 4.4 本章小結(jié)109-110
• 第五章 系統(tǒng)研制及應用驗證110-129
• 5.1 系統(tǒng)硬件構成110-112
• 5.2 系統(tǒng)軟件開發(fā)112-117
• 5.2.1 軟件主框架及運算流程112-113
• 5.2.2 軟件功能及界面113-117
• 5.3 數(shù)據(jù)庫管理117-118
• 5.4 系統(tǒng)應用驗證118-129
• 5.4.1 大尺寸設備組合式三維形貌測量119-124
• 5.4.2 固定式汽車在線檢測系統(tǒng)傳感器標定124-129
• 第六章 總結(jié)與展望129-133
• 6.1 全文總結(jié)129-130
• 6.2 創(chuàng)新點130-131
• 6.3 工作展望131-133
• 參考文獻133-141
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明141-142
• 附錄142-151
• 致謝151-152

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3 黃R

本文編號：277559