计算机视觉技术在影像测量系统中的应用与研究

论文摘要

在国内外,基于计算机视觉技术的影像测量系统已经得到了深入的研究,受到了越来越多的重视。目前,工业领域中对微小尺寸零件的检测精度和检测速度等要求越来越高,传统检测方法难以达到检测要求,而计算机视觉检测技术是高精度测试领域的先进技术。随着计算机硬件性价比的不断提高,相关技术的不断发展,计算机视觉检测技术以其非接触、实时、精确、自动化程度高等特性将很快得到广泛地应用。本文深入研究了影像测量系统整体方案和以软件技术为主要手段解决影像测量中的精度、速度和稳定性等问题。影像测量系统由机台、光源、摄像机、图像采集卡、光栅尺、光栅尺读数卡、电机、运动控制卡、PC等组成。首先,通过光源的控制获得良好质量的图像,CCD把获得的光信号转变成电信号;然后,通过图像采集卡来把被测物体的图像采集到PC里,完成受检物体的图像采集工作;最后,通过图像处理技术、空间几何运算、运动控制以及对光栅数据的采集与运算,完成被测物体台勺几何尺寸测量。整个系统的测量工作可以通过简单的鼠标操作完成,把人们从繁琐、复杂、繁重的工作中解脱出来。本文对影像测量系统的关键技术进行了深入的研究,并且开发了系统的软件部分。内容主要包括:针对摄像机的图像失真,使用了有效的失真校正算法;通过对图像边缘检测技术的研究,为物体尺寸的检测和定位奠定了良好的基础;通过对摄像机自动调焦技术的研究,提出“先粗后精”的调焦算法,为获得高质量的图像提供了保证;针对全自动测量存在的问题,提出了基于相关法的图像匹配改进算法,二次匹配策略。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 影像测量系统的研究目的和意义
• 1.2 国内外研究现状和前景
• 1.2.1 视觉检测特点和研究现状
• 1.2.2 视觉检测的前景
• 1.3 课题研究背景及意义
• 1.3.1 课题研究背景
• 1.3.2 课题研究内容
• 1.4 小结
• 2 影像测量系统总体设计
• 2.1 系统概述
• 2.2 影像测量系统的组成
• 2.2.1 机架平台
• 2.2.2 图像采集系统
• 2.2.3 照明控制系统
• 2.2.4 运动控制系统
• 2.2.5 数据处理系统
• 2.3 摄像机的标定
• 2.3.1 成像几何模型
• 2.3.2 CCD镜头畸变
• 2.3.3 CCD的标定
• 2.4 影像测量系统的关键技术
• 2.4.1 图像获取
• 2.4.2 图像处理
• 2.4.3 系统标定
• 2.4.4 自动调焦
• 2.4.5 边缘检测技术
• 2.4.6 系统软件功能
• 2.5 小结
• 3 影像测量中的图像处理
• 3.1 图像预处理
• 3.2 影像测量中的图像预处理
• 3.3 影像测量中的边缘检测方法
• 3.3.1 常用边缘检测方法
• 3.3.2 基于Facet模型的综合梯度边缘检测算法
• 3.4 小结
• 4 自动调焦技术
• 4.1 自动调焦原理
• 4.2 常用自动调焦评价函数及其分析
• 4.2.1 常用的自动调焦判决函数
• 4.2.2 调焦函数实验和分析
• 4.3 自动调焦在系统中的应用
• 4.3.1 自动调焦系统原理
• 4.3.2 粗调评价函数
• 4.3.3 粗调控制过程
• 4.3.4 精调评价函数
• 4.3.5 精调控制过程
• 4.4 小结
• 5 图像匹配和图元拟合
• 5.1 图像匹配
• 5.1.1 基于相关法的图像匹配
• 5.1.2 相关法图像匹配算法的改进
• 5.1.3 两次配准算法
• 5.1.4 匹配在自动测量中的应用
• 5.2 图元的拟合和评价
• 5.2.1 最小二乘法的介绍
• 5.2.2 直线拟合和评价
• 5.2.3 圆的拟合和评价
• 5.2.4 椭圆的拟合
• 5.3 小结
• 6 总结与展望
• 6.1 本文主要研究工作
• 6.2 今后的工作
• 致谢
• 参考文献
• 附录