本文關(guān)鍵詞：大型復(fù)雜曲面產(chǎn)品近景工業(yè)攝影測(cè)量系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

第 36 卷第 5 期 2009 年 5 月

光電工程
Opto-Electronic Engineering

Vol.36, No.5 May, 2009

文章編號(hào)：1003-501X(2009)05-0122-07

大型復(fù)雜曲面產(chǎn)品近景工業(yè)攝影測(cè)量系統(tǒng)開(kāi)發(fā)
張德海，梁

晉，唐正宗，郭 成，曹巨明，王 歡
( 西安交通大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，西安 710049 ) 摘要：針對(duì)大型工件的復(fù)雜曲面難以精確測(cè)量，國(guó)外的商用攝影測(cè)量軟件占據(jù)壟斷地位。在國(guó)內(nèi)率先開(kāi)發(fā)了近景 工業(yè)攝影測(cè)量系統(tǒng) XJTUDP，介紹了系統(tǒng)的組成、開(kāi)發(fā)內(nèi)容，研究了基于亞像素邊緣擬合的高精度標(biāo)志點(diǎn)中心檢 測(cè)方法、編碼點(diǎn)設(shè)計(jì)及編碼點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)方法。重點(diǎn)研究了基于攝影測(cè)量的相機(jī)標(biāo)定和三維重建技術(shù)，包括共線方 程、基于共面方程的像片定向、直接線性變換解法、外極線幾何約束和光束平差解法。參照 VDI/VDE2634 測(cè)試 方案，以自行設(shè)計(jì)的立方體框架為對(duì)象，對(duì) XJTUDP 系統(tǒng)和 TRITOP 系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試，得出兩者精度均小于 0.1 mm/m 的結(jié)論，證明開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)完全可以應(yīng)用在工業(yè)測(cè)量領(lǐng)域。 關(guān)鍵詞：攝影測(cè)量；標(biāo)定；亞像素；編碼點(diǎn) 中圖分類號(hào)：TN911.73 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Exploitation and Study of Close Range Industry Photogrammetry System Based on Large-scale Complex Surface Products
ZHANG De-hai，LIANG Jin，TANG Zheng-zong，GUO Cheng，CAO Ju-ming，WANG Huan
( School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China ) Abstract：Since it is difficult to measure the complex surfaces of large scale products precisely, the market had been occupied by foreign commercial measuring software for long times. The close range industry photogrammetry system, namely XJTUDP, has been developed successfully at home firstly. Composing and explored contents of this system were introduced. The high accuracy center measuring method of marked points technique based on the fitting sub-pixel edge, and the methods of coded points designing and coded points auto-detecting were investigated.The camera calibration techniques based on photogrammetry and 3D reconstruction techniques were studied emphatically, including co-linear equation, image orientation based on coplanarity equation, direct linear transformation solution, the outer polar geometric constraints and bundle adjustment solution. Both XJTUDP system and TRITOP system were tested individually by taking VDI/VDE2634 testing program as reference project and taking self-designed framework of cube as tested target. It is concluded that their precision was less than 0.1 mm/m, which proves that photogrammetry system explored by ourself is applied in field of industrial measuring successfully. Key words: photogrammetry; calibration; sub-pixel; coded point

0 引 言
汽車、飛機(jī)、船舶、軍工、家電等行業(yè)的產(chǎn)品大量采用復(fù)雜曲面，工件的復(fù)雜曲面和模具型面的數(shù)字 化建模和三維檢測(cè)是進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)和質(zhì)量控制的前提和基礎(chǔ)。 對(duì)于中小型工件(長(zhǎng)度小于 1 m)， 主要采用臺(tái) 式三座標(biāo)測(cè)量機(jī)、激光掃描儀、關(guān)節(jié)臂三座標(biāo)測(cè)量機(jī)等測(cè)量設(shè)備，基本能滿足檢測(cè)和逆向設(shè)計(jì)的要求。對(duì) 于大型工件(長(zhǎng)度大于 1 m)，空間測(cè)量激光跟蹤儀、經(jīng)緯儀等光學(xué)儀器的測(cè)量精度能夠滿足使用要求，但其
收稿日期：2008-11-26；收到修改稿日期：2008-12-29 基金項(xiàng)目：國(guó)家 863 計(jì)劃(2007AA04Z124)，江蘇省科技支撐計(jì)劃(工業(yè)部分)BE2008058 作者簡(jiǎn)介： 張德海(1973-)， 男(漢族)， 河南新鄉(xiāng)人。 在讀博士生， 工程師， 研究方向： 板料成形和光學(xué)檢測(cè)。 E-mail： zhangdehai0318@163.com。 郭成(1948-)，男(漢族)，陜西西安人。教授，博士生導(dǎo)師。

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張德海 等：大型復(fù)雜曲面產(chǎn)品近景工業(yè)攝影測(cè)量系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

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局限于對(duì)工件的一些關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行測(cè)量。存在測(cè)量速度慢、檢測(cè)繁瑣，無(wú)法進(jìn)行全尺寸檢測(cè)的缺點(diǎn)，迫切需 要有新型的檢測(cè)設(shè)備和檢測(cè)方法[1]出現(xiàn)。近景工業(yè)攝影測(cè)量技術(shù)在國(guó)外發(fā)展較早，并且有開(kāi)發(fā)的商用軟件 應(yīng)用，典型代表有美國(guó) GSI 公司的 V-STARS 系統(tǒng)、德國(guó) AICON 3D 公司 DPA-Pro 系統(tǒng)、德國(guó) GOM 公司 的 TRITOP 系統(tǒng)、挪威 METRONOR 公司的 METRONOR 系統(tǒng)等[2]，其測(cè)量精度都在 0.1 mm/m。國(guó)內(nèi)高校 和研究機(jī)構(gòu)從事此項(xiàng)研究的有武漢大學(xué)和天津大學(xué)等，主要應(yīng)用于建筑、航拍、大地量測(cè)等，基本停留在 理論研究階段，沒(méi)有開(kāi)發(fā)相應(yīng)的商用系統(tǒng)。 一種新型的快速光學(xué)檢測(cè)技術(shù)?近景工業(yè)攝影測(cè)量系統(tǒng) XJTUDP 開(kāi)發(fā)成功。 此系統(tǒng)由西安交通大學(xué)模 具與塑性加工研究所自主研發(fā)，打破了國(guó)外攝影測(cè)量軟件在中國(guó)的壟斷局面。測(cè)量精度為 0.1 mm/m。

1 近景工業(yè)攝影測(cè)量系統(tǒng)的組成、開(kāi)發(fā)內(nèi)容
近景工業(yè)攝影測(cè)量主要是通過(guò)在物體的表面及周圍放置標(biāo)志點(diǎn)， 然后從不同的角度和位置(圖 1)對(duì)物體 進(jìn)行拍攝，得到一定數(shù)量的照片，經(jīng)過(guò)圖像處理、標(biāo)志點(diǎn)定位、編碼點(diǎn)識(shí)別，最終依靠這些標(biāo)志點(diǎn)重建出 物體的三維點(diǎn)云，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物體上的關(guān)鍵點(diǎn)之間的距離進(jìn)行測(cè)量并獲得在此基礎(chǔ)上的其他信息。

圖1

多攝站拍攝

圖 2 XJTUDP 硬件系統(tǒng)組成
Fig.2 Hardware composition of XJTUDP

Fig.1 Multi-position photogrammetry

1.1 系統(tǒng)組成 攝影測(cè)量系統(tǒng)組成(圖 2)如下: 1) 系統(tǒng)測(cè)量軟件： 基于 XP 環(huán)境，安裝在高性能的臺(tái)式機(jī)或筆記本電腦上； 2) 編碼參考點(diǎn)： 由一個(gè)中心點(diǎn)和周圍的環(huán)狀編碼組成，每個(gè)點(diǎn)有自己的編號(hào)； 3) 非編碼參考點(diǎn)： 未編碼參考點(diǎn)，用來(lái)得到測(cè)量物體相關(guān)部分的三維坐標(biāo)； 4) 專業(yè)數(shù)碼相機(jī)： 固定焦距可互換鏡頭的高分辨率數(shù)碼相機(jī)[3]； 5) 高精度定標(biāo)尺： 刻度尺作為測(cè)量結(jié)果的比例，具有極精確的已經(jīng)測(cè)量的參考點(diǎn)來(lái)確定它們的長(zhǎng)度。 1.2 開(kāi)發(fā)的主要內(nèi)容 基于亞像素邊緣擬合的高精度標(biāo)志點(diǎn)中心檢測(cè)；編碼點(diǎn)設(shè)計(jì)及編碼點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)；攝影測(cè)量的相機(jī)標(biāo)定 及三維重建技術(shù)。

2 近景工業(yè)攝影測(cè)量系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)
近景工業(yè)攝影測(cè)量系統(tǒng)基于數(shù)字圖像處理技術(shù)和攝影測(cè)量技術(shù)，來(lái)實(shí)現(xiàn)物體結(jié)構(gòu)特征轉(zhuǎn)化為離散點(diǎn)三 維坐標(biāo)矩陣的精確重建。在物體上放置編碼標(biāo)志點(diǎn)和非編碼標(biāo)志點(diǎn)，通過(guò)數(shù)字相機(jī)從不同角度和位置拍攝 物體獲取圖片。基于最小二乘擬合的亞像素提取技術(shù)對(duì)獲得的圖片進(jìn)行處理，計(jì)算出標(biāo)志點(diǎn)的準(zhǔn)確幾何中 心；同時(shí)識(shí)別出編碼點(diǎn)的編號(hào)�；诠簿�方程的圖像檢測(cè)原理獲取上述標(biāo)志點(diǎn)的中心坐標(biāo)和編號(hào)信息，經(jīng) 相對(duì)定向(共面方程)、絕對(duì)定向(直接線性變換解法)、外極線匹配(對(duì)極幾何)、三維重建和光束平差算法實(shí) 現(xiàn)物體點(diǎn)三維坐標(biāo)的準(zhǔn)確重建。其中前四者的結(jié)果為光束平差算法提供初值，光束平差作為最后一步，對(duì) 所有的參數(shù)進(jìn)行非線性優(yōu)化，這些參數(shù)包括相機(jī)的內(nèi)、外方位參數(shù)和物體空間點(diǎn)的三維坐標(biāo)，在調(diào)整物體 空間點(diǎn)三維坐標(biāo)的同時(shí)也實(shí)現(xiàn)了相機(jī)的高精度標(biāo)定，而且可以進(jìn)一步控制物體幾何特征點(diǎn)的誤差，得到更 高精度的點(diǎn)云三維坐標(biāo)矩陣。

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2.1 基于亞像素邊緣擬合的高精度標(biāo)志點(diǎn)中心檢測(cè) 使用經(jīng)典算法找出像素級(jí)精度的邊緣點(diǎn)，利用邊緣附近多個(gè)像素的灰度值作為補(bǔ)充信息，可以確定亞 像素級(jí)的邊緣所在。目前已有矩法、梯度幅值均值法、擬合法、Canny 檢測(cè)算法、梯度均值算法等算法[4]。 2.1.1 梯度幅值均值法 1) 在粗定位的邊緣點(diǎn)上沿梯度方向求梯度幅值 G(x，y)；2) 根據(jù) G(x，y)的值確定包含邊緣的區(qū)間， 即對(duì)給定的閾值 T 確定滿足 G(x，y)>T 的(x，y)的取值區(qū)間；3) 利用梯度分量 Gx 和 Gy 作為權(quán)值，沿梯度 方向的邊緣位置亞像素級(jí)校正由下式給出

∑ Gxi dxi δd x = i =1n , ∑ i =1 Gxi
n

∑ Gyi dyi δd y = i =1n ∑ i =1 Gyi
n

(1)

式中：dxi , dyi 是一個(gè)像素點(diǎn)沿梯度方向與粗定位邊緣點(diǎn)的距離分量，Gxi , Gyi 是梯度分量，n 為沿梯度方向 上 G(x，y)>T 的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)。

2.1.2 標(biāo)志點(diǎn)中心的亞像素精度定位 圓形標(biāo)志經(jīng)透鏡成像后為橢圓，為達(dá)到對(duì)橢圓中心的子像素級(jí)精度定位，首先用邊緣檢測(cè)算子對(duì)橢圓
邊緣進(jìn)行亞像素檢測(cè)得到亞像素精度的邊緣點(diǎn)，最后對(duì)提取的標(biāo)志邊緣點(diǎn)進(jìn)行橢圓最小二乘擬合，從而確 定標(biāo)志中心的精確位置。 圓形標(biāo)志的影像為平面橢圓， 所以對(duì)提取的邊緣點(diǎn)進(jìn)行橢圓最小二乘擬合， 即可確定標(biāo)志中心的位置。 平面橢圓的一般方程為
x 2 + 2 Bxy + Cy 2 + 2 Dx + 2 Ey + F = 0

(2)
[5]

橢圓擬合可求得橢圓方程的 5 個(gè)參數(shù) B、C、D、E 和 F，橢圓中心坐標(biāo) ： BE ? CD BD ? E x0 = , y0 = 2 C?B C ? B2 2.2 編碼點(diǎn)設(shè)計(jì)及編碼點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè) 編碼標(biāo)志又分為 8 位、10 位、12 位、14 位、15 位等幾種編碼。

(3)

標(biāo)志分為編碼標(biāo)志和非編碼標(biāo)志。非編碼標(biāo)志點(diǎn)為圓形，經(jīng)過(guò)投影變換為橢圓。根據(jù)編碼規(guī)則的不同，

2.2.1 編碼設(shè)計(jì) n 位編碼表示將外部的圓環(huán)等分成 n 份，每一位上若顏色和中心的圓同色，則編碼為 1，否則為 0(圖 3)。另外，根據(jù)顏色的不同，又可以把編碼標(biāo)志以及非編碼標(biāo)志分成白底黑點(diǎn)標(biāo)志和黑底白點(diǎn)標(biāo)志，本文
采用 10 位黑底白點(diǎn)編碼點(diǎn)(圖 4)。
Acquiring marked points parameter Determining marked points type n bits coded sequences extracted from process of sampling value

Establishing loop scope from coded point

Marked points sequences extracted from encoded sequences of n bits

n uniformly divided loop and gray value sampling

Encoded value extracted from encoded sequences

圖3

n 位編碼示意圖

圖4

黑底白點(diǎn)標(biāo)志點(diǎn)

圖5

編碼點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)

Fig.3 Coding of n bits

Fig.4 White marked point of black screen

Fig.5 Auto-detection of marked points

2.2.2 編碼點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)
對(duì)標(biāo)志點(diǎn)的外圈環(huán)帶進(jìn)行采樣， 按照編碼標(biāo)志和非編碼標(biāo)志的區(qū)別， 用式(2)得到的標(biāo)志點(diǎn)的橢圓參數(shù)， 對(duì)采樣的灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到標(biāo)志點(diǎn)的類型；若是編碼標(biāo)志點(diǎn)，則分析得到編碼標(biāo)志環(huán)帶的徑向范圍，

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并根據(jù)標(biāo)志點(diǎn)的幾何尺寸把環(huán)帶分成 n(n 為編碼位數(shù)的整數(shù)倍)等份，得到 n 個(gè)扇環(huán)區(qū)域；對(duì)環(huán)帶進(jìn)行灰度 采樣，對(duì)采樣的灰度值進(jìn)行處理得到一個(gè)灰度閾值；由灰度閾值，并對(duì)每個(gè)扇環(huán)的采樣值進(jìn)行濾波，得到

n 位編碼序列；由 n 位編碼序列經(jīng)過(guò)循環(huán)移位和合并，得到標(biāo)志點(diǎn)的編碼序列[6]；由標(biāo)志點(diǎn)的編碼序列經(jīng)循
環(huán)移位找到編碼序列的最小值，然后查表得到其編碼值(圖 5)。 2.3 基于攝影測(cè)量的相機(jī)標(biāo)定及三維重建技術(shù) 相機(jī)標(biāo)定是三維光學(xué)測(cè)量的基礎(chǔ)，主要原理基于共線方程，標(biāo)定參數(shù)對(duì)測(cè)量的結(jié)果影響很大。標(biāo)定過(guò) 程就是三維重建的過(guò)程。主要包括：相對(duì)定向、絕對(duì)定向、外極線匹配及三維重建、光束平差。

2.3.1 共線方程
物方點(diǎn)經(jīng)過(guò)相機(jī)鏡頭攝影后成像到像平面上，理想的投影成像模型是幾何光學(xué)中的小孔成像模型，其 本質(zhì)就是射影幾何中的中心透視投影過(guò)程(圖 6)。
y Projection plane Z Y o Projection point p(x，y) y′ x ? x′ z′ f S Center of projection X p′(x′，y′，z′) ? P(X，Y，Z) Object point S1 z p y v z′ S2 Bz

z y′

y

x′ x

O

u By Bx

Coordination of object reference

x

圖6

中心透視投影

圖7

共面條件

Fig.6 Projection of center perspective

Fig.7 Coplanarity condition

相機(jī)實(shí)際成像時(shí)，由于各種因素的干擾，主點(diǎn)的像平面坐標(biāo)不嚴(yán)格為零，存在一微小值(x0，y0)，使得 像點(diǎn)在像平面上相對(duì)其理論位置存在一定的微小偏差，記為(Δx′，Δy′)。實(shí)際像點(diǎn)的共線方程可以寫(xiě)成[7]
a1 ( X ? X S ) + b1 (Y ? YS ) + c1 ( Z ? Z S ) ? ? x ? x0 + Δx' = ? f a ( X ? X ) + b (Y ? Y ) + c ( Z ? Z ) ? S S S 3 3 3 (4) ? a2 ( X ? X S ) + b2 (Y ? YS ) + c2 ( Z ? Z S ) ? y ? y 0 + Δy ' = ? f ? a3 ( X ? X S ) + b3 (Y ? YS ) + c3 ( Z ? Z S ) ? 式中：x，y 是像點(diǎn)坐標(biāo)；X，Y，Z 是目標(biāo)點(diǎn)物空間坐標(biāo)；XS，YS，ZS 是像站點(diǎn)的物空間坐標(biāo)；ai，bi，ci(i=1，

2，3)是像空間坐標(biāo)系相對(duì)于物空間坐標(biāo)系的方向余弦。 2.3.2 相對(duì)定向
選取像片 1 的像空間坐標(biāo) S1-xyz 為攝影測(cè)量坐標(biāo)系(圖 7)，像點(diǎn) p1 在 S1-xyz 中的坐標(biāo)為(x1，y1，-f )， 像點(diǎn) p2 在像片 2 的像空間坐標(biāo)系為 S2-x′y′z′的坐標(biāo)為(x2，y2，-f )；設(shè)投影中心 S2 在 S1-xyz 中的坐標(biāo)為(Bx，

By，Bz)，像點(diǎn) p2 在坐標(biāo)系 S2-xyz 中的坐標(biāo)為(x′2，y′2，z′2)，S2-x′y′z′與 S1-xyz 間的旋轉(zhuǎn)矩陣為 M，因向量
S1S2、S1p1 和 S2p2 共面，且有
' ? x2 ? ? x2 ? ? '? S 2 p2 = ? y 2 ? = M ? y 2 ? ? ? ' ? z2 ? ?? f ? ? ? ? ? 將式(6)寫(xiě)成坐標(biāo)形式，有

(5);

S1 S 2 ? ( S1 p1 × S 2 p2 ) = 0

(6)

? Bx B y Bz ? F = ? x1 y1 z1 ? = 0 ? ? ' ' ' ? x2 y 2 z 2 ? ? ? [8] 式(7)即為攝影測(cè)量中的共面條件方程 ，當(dāng)取兩張像片組成立體像對(duì)時(shí)，z1=-f。 2.3.3 絕對(duì)定向(直接線性變換解法)

(7)

建立像素坐標(biāo)(x，y)與相應(yīng)物方點(diǎn)空間坐標(biāo)(X，Y，Z)之間直接的線性關(guān)系的算法。直接線性變換[9]：

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x+

l X + l6Y + l7 Z + l8 l1 X + l2Y + l3 Z + l 4 = 0, y + 5 =0 l9 X + l10Y + l11 Z + 1 l9 X + l10Y + l11 Z + 1

(8)

式中：11 個(gè)系數(shù) li 均是內(nèi)、外方位元素以及線性改正系數(shù)的函數(shù)。只改正了線性誤差，還需改正非線性的 物鏡畸變，設(shè)像點(diǎn)量測(cè)坐標(biāo)(x，y)之改正數(shù)分別為(vx，vy)，則可列出求解待定系數(shù)的誤差方程式[10]，得

1 ? 2 ? v x = ? A [l1 X + l 2Y + l3 Z + l 4 + xXl9 + xYl10 + xZl11 + A( x ? x0 )r k1 + x] (9) ? 1 ?v y = ? [l5 X + l6Y + l7 Z + l8 + yXl9 + yYl10 + yZl11 + A( y ? x0 )r 2 k1 + y ] A ? 式中： A = l9 X + l10Y + l11 Z + 1 ， k1 為待定的對(duì)稱性物鏡畸變系數(shù)， r 為向徑， x0 為像主點(diǎn)在物空間坐標(biāo)系
內(nèi)的坐標(biāo)。

2.3.4 外極線幾何約束
根據(jù)雙目成像的透視關(guān)系可知， 左圖像平面內(nèi)任何一點(diǎn)在右圖像平面內(nèi)的外極線都要經(jīng)過(guò)外極點(diǎn) e2(圖

8)，反之亦然，這種關(guān)系具有對(duì)稱性。經(jīng)過(guò)平差計(jì)算得到 L 后，可以相應(yīng)的計(jì)算得到旋轉(zhuǎn)矩陣 R 和平移矩
陣 T，得出[11]：
~T ? ~ m2 A2 T [T ] x RA1?1m1 = 0
P

(10) (11) (12)
C1 I1 Lm1 m1 e1

令 則

F = A [T ] x RA ~ ~ m T Fm = 0
2 1

?T 2

?1 1

II

I2 Lm2 e2 m2 C2

式(12)是雙目視覺(jué)中外極線幾何約束的數(shù)學(xué)描述。A1、A2 為攝 ~ ~ 像機(jī) 1、 的內(nèi)參數(shù)矩陣，m 、m 為對(duì)應(yīng)像平面匹配點(diǎn)的齊次坐標(biāo)， 2
1 2

[T]x 為斜對(duì)稱矩陣，由平移矢量 T 決定。矩陣 F 是基礎(chǔ)矩陣，它與
攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)、攝像機(jī)之間的相對(duì)姿態(tài)有關(guān)[12]。

圖8

外極線幾何約束

2.3.5 光束平差解法

Fig.8 Geometry constraining of outer polar-line

光束平差解法是一種把控制點(diǎn)的像點(diǎn)坐標(biāo)、待定點(diǎn)的像坐標(biāo)以及其它內(nèi)業(yè)、外業(yè)量測(cè)數(shù)據(jù)的一部分或 全部均視作觀測(cè)值，以整體地同時(shí)求解它們的值和待定點(diǎn)空間坐標(biāo)的解算方法，能極大的提高攝影測(cè)量的 系統(tǒng)精度。基于共線方程列出的光束平差的誤差方程為[13]

ν = At + BX 1 + CX 2 + Dad X ad ? L
對(duì)應(yīng)的系數(shù)矩陣，L 為觀測(cè)值向量。

(13)

式中：t、X1、X2、Xad 分別是外參數(shù)、內(nèi)參數(shù)、物方坐標(biāo)及畸變參數(shù)的改正數(shù)向量，A，B，C，Dad 分別為

3

基于 VDI/VDE2634 精度對(duì)比測(cè)試
參照德國(guó) VDI/VDE2634[14]標(biāo)準(zhǔn)(圖 9)，采用(圖 9(b))所示的測(cè)試框架(2 000 mm×2 000 mm×1 500 mm)，

布置參考點(diǎn)和標(biāo)尺，攝像站位置按照?qǐng)D 1，圍繞物體環(huán)形分布，共拍攝 39 張照片，作為一組。取圖 9(a)中

1、2、4、5、7 個(gè)位置的參考點(diǎn)距離進(jìn)行比較，重復(fù)拍攝 7 組，分別輸入 XJTUDP 和 TRITOP 測(cè)試，構(gòu)建
Minmax difference and mean square value H 5 E 1 4 A (a) B (b) D 7 2 F 3 6 C G 0.10 0.08 0.06 0.04 0.02 0 320.37 320.38 968.22 969.52 1 100.1 Every group mean difference of XJTUDP Mean square value of XJTUDP Minmax difference of XJTUDP Mean square value of TRITOP Minmax difference of TRITOP

圖9

測(cè)試示意圖和框架

圖 10 XJTUDP 和 TRITOP 精度對(duì)比
Fig.10 Comparison between XJTUDP precision and TRITOP precision

Fig.9 Sketch and framework of measuring and testing

第 36 卷第 5 期

張德海 等：大型復(fù)雜曲面產(chǎn)品近景工業(yè)攝影測(cè)量系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

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出參考點(diǎn)坐標(biāo)后測(cè)量點(diǎn)距。對(duì)比測(cè)量結(jié)果得出表 1。
表 1 XJTUDP 和 TRITOP 攝影測(cè)量計(jì)算結(jié)果
Table 1 Results of XJTUDP and TRITOP photogrammetry measuring XJTUDP Group 1 2 3 4 5 6 7 Standard Minmax Mean Distance 1 969.496 969.526 969.527 969.525 969.506 969.508 969.539 0.015 0.043 969.518 Distance 2 968.229 968.222 968.207 968.193 968.238 968.225 968.226 0.015 0.045 968.220 Distance 3 1 100.060 1 100.064 1 100.081 1 100.048 1 100.075 1 100.066 1 100.077 0.011 0.033 1 100.067 Distance 4 320.385 320.372 320.387 320.354 320.387 320.365 320.373 0.013 0.033 320.375 Distance 5 320.389 320.367 320.377 320.358 320.387 320.365 320.366 0.012 0.031 320.373 Group 1 2 3 4 5 6 7 Standard Minmax Mean Distance 1 969.502 969.518 969.531 969.54 969.515 969.512 969.511 0.013 0.038 969.518 TRITOP Distance 2 968.223 968.202 968.211 968.182 968.22 968.221 968.223 0.015 0.041 968.212 Distance 3 1 100.056 1 100.059 1 100.080 1 100.149 1 100.076 1 100.055 1 100.061 0.033 0.094 1 100.077 Distance 4 320.378 320.366 320.372 320.367 320.381 320.37 320.371 0.006 0.015 320.372 Distance 5 320.383 320.365 320.373 320.372 320.384 320.369 320.366 0.008 0.019 320.373 mm

對(duì)比表 1 可以看到，每相對(duì)應(yīng)組的平均值非常接近，差別最大的為距離 3，相差 0.01 mm，最小為距 離 1，值為 0。為檢驗(yàn)兩軟件的精度和穩(wěn)定性，考慮其每組平均值相差很小，可以看作是一致的，這里以

XJTUDP 測(cè)的每組平均值為橫坐標(biāo)，TRITOP 和 XJTUDP 相對(duì)應(yīng)平均差和極差為縱坐標(biāo)得出圖 10。
從圖 10 可以看出，XJTUDP 和 TRITOP 重建結(jié)果重復(fù)精度較高，魯棒性較好，均優(yōu)于 0.1 mm/m。

4

XJTUDP 在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用
近景工業(yè)攝影測(cè)量軟件與面掃描軟件相結(jié)合[15]，可以提高測(cè)量精度，避免單純依靠面掃描軟件測(cè)量時(shí)

點(diǎn)云匹配帶來(lái)的累計(jì)誤差，并可實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的自動(dòng)拼接，降低操作工人的勞動(dòng)強(qiáng)度。通過(guò)在待測(cè)物體上放置 標(biāo)志點(diǎn)和多攝站拍攝，獲得物體的全局坐標(biāo)。將其輸入面掃描軟件，則掃描的每幅點(diǎn)云通過(guò)動(dòng)態(tài)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換， 得到其在全局?jǐn)z影坐標(biāo)下的姿態(tài)(圖 11)。圖 11、12 為 XJTUDP 和面掃描軟件配合使用獲取白車身的點(diǎn)云 外形，實(shí)際效果證明可以應(yīng)用在工業(yè)測(cè)量領(lǐng)域。

圖 11

XJTUDP 軟件全局標(biāo)志點(diǎn)自動(dòng)匹配點(diǎn)云

圖 12

匹配完畢的汽車白車身

Fig.11 Auto-match points of XJTUDP based on the whole marked points

Fig.12 Car body at the end of matching

5 結(jié) 論
針對(duì)大型工件復(fù)雜曲面難以精確測(cè)量和獲得準(zhǔn)確數(shù)據(jù)模型，國(guó)外的商用攝影測(cè)量軟件長(zhǎng)期在國(guó)內(nèi)占據(jù) 壟斷地位，在國(guó)內(nèi)率先開(kāi)發(fā)了擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的近景工業(yè)攝影測(cè)量系統(tǒng) XJTUDP，填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)空白，通 過(guò)研究基于亞像素邊緣擬合的高精度標(biāo)志點(diǎn)中心檢測(cè)方法、 編碼點(diǎn)設(shè)計(jì)及編碼點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)方法和相機(jī)標(biāo)定、 三維重建技術(shù)并成功應(yīng)用，給國(guó)內(nèi)同行研究攝影測(cè)量系統(tǒng)開(kāi)發(fā)提供了有價(jià)值的參考。 基于德國(guó)光學(xué)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) VDI2614/2634 ，以自行設(shè)計(jì)的立方體框架為對(duì)象進(jìn)行了對(duì)比測(cè)試，發(fā)現(xiàn)

XJTUDP 和 TRITOP 的測(cè)量精度都在 0.1 mm/m 之內(nèi)，兩者精度基本相同，位于相同數(shù)量級(jí)，證明國(guó)產(chǎn)軟

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光電工程

2009 年 5 月

件完全可以替代國(guó)外軟件，應(yīng)用在工業(yè)檢測(cè)現(xiàn)場(chǎng)。 參考文獻(xiàn)：
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  本文關(guān)鍵詞：大型復(fù)雜曲面產(chǎn)品近景工業(yè)攝影測(cè)量系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。