图像测量技术及其应用研究

论文摘要

图像测量是近年来在测量领域新兴的一种高性能测量技术,在机器视觉、图像匹配、图像检测和模式识别中都有重要应用。它以图像处理技术为基础,将光学、电子技术、计算机技术、几何测量和信号与信息处理技术等多种现代技术融为一体,构成综合体的测量系统。图像测量就是把测量对象的图像作为检测和传递信息的载体加以利用的精确测量技术,可有效地进行定位和识别。本文以图像处理技术为基础,深入研究了图像测量系统的总体方案及其实现技术。分别从数字图像测量系统的建立、图像预处理、直线的Hough变换、最小二乘法拟合、亚像素边缘定位等进行了理论分析和探讨,并在此基础上,构造了图像测量系统。用实验系统完成了对基本图像的线、圆、椭圆、不规则元件和边界分割等进行测量,对存在的问题和产生的误差进行了理论分析。实验结果表明,本文中提出的方法理论上正确,方法切实可行。采用通常非专用摄像机构造的系统,图像测量系统可以达到0.05-0.1mm精度,可以在一般精度要求系统中应用。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外的研究现状及发展趋势
• 1.3 影响测量精度的关键因素
• 1.4 课题来源及主要研究内容
• 第二章 工件尺寸测量系统
• 2.1 测量系统的结构
• 2.2 照明系统
• 2.2.1 光源选择
• 2.2.2 照明方式选择
• 2.3 CCD摄像系统
• 2.4 检测方案设计
• 第三章 工件尺寸测量原理
• 3.1 图像获取
• 3.2 图像预处理
• 3.2.1 灰度级变换
• 3.2.2 图像的灰度直方图
• 3.2.3 几何变换
• 3.2.4 图像的局部预处理
• 3.2.5 边缘检测
• 3.2.6 形态学图像处理
• 3.2.7 细化
• 3.3 几何特征提取和形状分析基本方法
• 3.3.1 Hough变换基本原理
• 3.3.2 最小二乘法
• 3.3.3 霍夫变换与最小二乘法相结合
• 3.4 测量流程
• 3.4.1 基础方法
• 3.4.2 Hough变换曲线拟合
• 3.4.3 最小二乘法拟合
• 3.4.4 霍夫变换与最小二乘法相结合
• 3.5 参数的获得
• 3.5.1 尺寸测量
• 3.5.2 尺寸检测结果标定
• 3.5.3 角度测量
• 第四章 误差测量
• 4.1 测量误差产生的原因
• 4.2 测量误差的分类
• 4.2.1 系统误差
• 4.2.2 偶然误差
• 4.2.3 偶然误差的特性
• 第五章 试验及测量结果分析
• 5.1 直线检测
• 5.1.1 内杠宽度、峰峰间距、内部间距的测量
• 5.1.2 测量部分长线条之间的距离
• 5.1.3 轴类物体内径测量
• 5.2 圆形物体参数检测
• 5.2.1 图像亮度不均匀时的测量
• 5.2.2 物体边缘存在背影时的测量
• 5.2.3 图像质量相对较好时的测量
• 5.3 椭圆物体参数检测
• 5.4 角度的测量
• 5.4.1 楼梯扶手倾角的测量
• 5.4.2 标准三角尺角度测量
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本文工作的总结
• 6.2 研究工作的展望
• 参考文献
• 致谢