大尺寸截面配对式视觉测量方法的研究

大尺寸截面配对式视觉测量方法的研究

论文摘要

论文根据大尺寸工件截面的几何形状测量现状和发展方向,针对大尺寸测量的需求和应用,对现有的大尺寸工件截面测量系统的原理、特点进行了研究、比较,提出了利用视觉传感器对组建大尺寸工件的在线视觉测量系统。该系统利用组建传感器对测量方法,使每对传感器具备差动测量能力,提高单点测量精度。利用坐标测量臂和激光跟踪仪的大尺寸测量能力,对传感器坐标系进行全局校准,提高校准的精度和效率。系统组建后能快速检测大型工件截面的几何形状,测量精度较高。论文从理论上和实践上进行了深入细致的研究与探讨,并完成了相应的实验论证工作。论文完成了以下主要工作:1.对国内外大尺寸坐标测量的原理及方法的研究。分析了各种方法的优缺点及应用范围,具体研究了视觉检测技术在制造业中的应用,将视觉检测技术引入到大尺寸坐标测量系统,为提出建立大尺寸截面几何形状测量系统奠定理论依据。2.对视觉传感器的研究。研究了现有的视觉传感器的种类,主要包括单目传感器、双目传感器、多目传感器,从成本和精度和标定上综合考虑,提出应用双目传感器进行组建传感器测量对,用多对传感器组建传感器测量网。3.对大尺寸截面几何形状视觉测量系统的标定技术研究。标定技术包括局部标定和全局标定,局部标定是指摄像机标定和传感器结构参数;本课题提出利用关节测量臂和经纬仪相结合进行现场标定,提高了标定的效率。4.对椭圆拟合算法的研究。常用的椭圆轮廓计算方法有Hough变换法、最小二乘、边界拟合等算法,这些算法计算量大,运算时间长,效率低,因此提出了一种利用椭圆平行弦中点连线必过椭圆中心的原理,先求出椭圆的中心,再拟合出椭圆的几何形状。5.对数字图像处理技术的研究。高精度的图像处理技术是视觉测量中必不可少的环节,如果在这个步骤中引入较大的干扰误差,前面和后续的工作将失去意义。本测量系统通过传感器的CCD摄像机采集图片,因此图片预处理和后期特征点提取算法直接影响到了工件整体测量精度。本实验采用中值滤波对图像进行预处理,然后进行阈值变换、细化使图像特征点突出,通过自己编写的程序提取特征点象素坐标值。

论文目录

  • 中文摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 大尺寸坐标测量方法及系统
  • 1.2.1 三坐标测量机
  • 1.2.2 经纬仪测量系统
  • 1.2.3 全站仪测量系统
  • 1.2.4 激光跟踪测量系统
  • 1.2.5 激光扫描测量系统
  • 1.2.6 关节式坐标测量机
  • 1.2.7 室内GPS
  • 1.2.8 数字近景工业摄影测量系统
  • 1.3 视觉测试技术及其应用
  • 1.3.1 计算机视觉
  • 1.3.2 立体视觉形貌测量的关键技术
  • 1.4 本论文研究的目的及主要工作
  • 第二章 立体视觉传感器研究
  • 2.1 视觉传感器
  • 2.1.1 结构光视觉传感器
  • 2.1.2 立体视觉传感器
  • 2.2 双目传感器测量原理及模型
  • 2.2.1 摄像机成像模型
  • 2.2.2 双目立体视觉测头的三维测量模型
  • 2.3 双目立体视觉测头的标定
  • 2.3.1 摄像机标定
  • 2.3.2 双摄像机位置关系的标定
  • 2.4 双目立体视觉测头精度分析
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 数字图像处理算法研究
  • 3.1 图像预处理
  • 3.1.1 图像噪声类型
  • 3.1.2 图像滤波
  • 3.2 阈值变换
  • 3.2.1 常用的阈值确定方法
  • 3.2.2 本文的阈值选取
  • 3.3 图像的特征点提取
  • 3.3.1 基于形态学的边缘提取算法
  • 3.3.2 细化算法的研究
  • 3.4 特征点提取算法研究
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 大尺寸截面配对式视觉测量系统的建立
  • 4.1 测量系统的基本结构及测量原理
  • 4.1.1 视觉检测技术的典型应用
  • 4.1.2 基本原理及测量模型
  • 4.2 视觉传感器的配对
  • 4.2.1 视觉传感器的基本原理及技术指标
  • 4.2.2 传感器的配对
  • 4.3 全局校准
  • 4.3.1 坐标统一的基本方法
  • 4.3.2 一种新的全局标定方法
  • 4.4 椭圆拟合算法研究
  • 4.4.1 直接法求椭圆
  • 4.4.2 间接椭圆拟合算法
  • 4.4.3 新的椭圆拟合算法
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 测量系统的实验与分析
  • 5.1 实验物体的自身精度测量实验
  • 5.2 传感器的自身参数实验
  • 5.3 传感器的全局标定实验
  • 5.4 测量实验
  • 5.5 系统理论精度与测量误差分析
  • 5.5.1 视觉传感器误差
  • 5.5.2 测量臂的误差
  • 5.5.3 经纬仪的误差
  • 5.5.4 特征点提取算法误差
  • 5.5.5 理论误差合成
  • 5.5.6 实际测量误差分析
  • 第六章 全文的总结与工作展望
  • 6.1 全文总结
  • 6.2 课题展望
  • 参考文献
  • 发表论文和科研情况说明
  • 致谢
  • 相关论文文献

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