基于数字图像的三维尺寸测量

论文摘要

计算机视觉技术具有非接触和自动化程度高的特点,使得这项技术在零件的表面质量检测、尺寸测量和形状识别等方面有着广阔的应用前景。本文利用物体的数字图像,围绕三维尺寸测量,对边缘检测、CCD相机的双目标定和点的三维坐标测量等问题进行了理论和实验研究。根据标量衍射理论,研究提出了一种含修正参数的贝塞尔型点扩散函数,并将该点扩散函数与阶梯边缘模型卷积,获得了含修正参数的边缘灰度分布模型。根据最小二乘原理,利用含修正参数的边缘灰度分布模型,研发了一种亚像素边缘检测的拟合算法,并从理论和实验两个方面分析了拟合窗口大小和灰度差等因素对算法检测边缘分辨率的影响。在分析了Tsai的标定法的基础上,提出了一种改进的标定法,实验表明该方法在不降低标定精度的情况下,算法更简洁,同时研究了图像噪声对标定结果的影响。通过对点的三维坐标测量方法的分析,利用最小二乘法通过实验对点的三维坐标、物体的二维尺寸和三维尺寸进行了测量。本文的工作对发展数字图像测量技术和指导图像测量技术的工程应用具有一定的意义。

论文目录

• 内容提要
• 第1章 绪论
• 1.1 论文工作的意义
• 1.2 基于数字图像的尺寸测量技术
• 1.2.1 边缘检测技术
• 1.2.2 CCD摄像机的双目标定
• 1.2.3 点的三维坐标测量
• 1.3 本文研究工作
• 第2章 基于拟合方法的亚像素边缘检测算法
• 2.1 基于拟合方法的亚像素边缘检测算法原理
• 2.2 算法实现过程
• 2.3 修正贝塞尔型点扩散函数
• 2.3.1 传统点扩散函数
• 2.3.2 高斯拟合与贝塞尔拟合效果比较
• 2.3.3 贝塞尔型点扩散函数的修正
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于修正贝塞尔函数的亚像素边缘检测算法分析
• 3.1 修正贝塞尔拟合和高斯拟合的关系
• 3.2 窗口大小对边缘位置和拟合参数的影响
• 3.3 灰度差对拟合参数的影响
• 3.4 拟合法分辨率的测验
• 3.5 灰度差对分辨率的影响
• 3.6 本章小结
• 第4章 摄像机的双目标定
• 4.1 双目立体视觉原理
• 4.2 基于 Tsai 算法的标定法
• 4.3 基于 Tsai 的改进标定法
• 4.4 实验及数据处理
• 4.4.1 获取标定图像
• 4.4.2 角点的提取
• 4.4.3 标定实验数据
• 4.4.4 实验分析及结论
• 4.5 本章小结
• 第5章 点的三维坐标及尺寸测量
• 5.1 概述
• 5.2 两种点的三维坐标确定方法比较
• 5.2.1 基于最小二乘法的三维测量方法
• 5.2.2 基于公垂线法的重建方法
• 5.3 实验及分析
• 5.3.1 实验方案
• 5.3.2 实验数据与分析
• 5.4 三维坐标尺寸测量
• 5.4.1 零件平面尺寸测量与精度分析
• 5.4.2 零件三维尺寸测量与精度分析
• 5.5 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 不足和展望
• 参考文献
• 附录1
• 附录2
• 附录3
• 附录4
• 附录5
• 附录6
• 攻读博士学位期间发表的论文
• 致谢
• 摘要
• ABSTRACT