基于光学图像的精确测量技术研究

论文摘要

随着计算机技术以及光电子技术的发展,出现了一种新的检测技术:基于计算机视觉的检测技术,该技术是一种利用电荷耦合器件（CCD）相机作为图像传感器获取图像,综合运用数字图像处理等技术进行非接触测量的方法,这种方法被广泛的应用于零件尺寸的精密测量中。本毕业课题来自于生产实际,一汽大众汽车公司着眼于提高产品质量,对其采购的车用电气连接件有较高的可靠性要求,电气连接质量集中体现连接件的可靠程度及其尺寸加工精度。本课题从应用需求入手,根据电器连接件的实际形状,以测量连接件的尺寸为目的,重点研究了提高测量精度的理论和方法,包括相机的标定技术,光电数字图像预处理技术和亚像素边缘检测技术。在了解相机成像模型的基础上,利用小孔成像模型,适当地考虑到镜头的畸变因素,得到要求解的相机内外参数,通过比较分析各种相机标定方法的优缺点,采用基于二维平面靶标的相机标定方法,该方法简单可行,精度较高,完全满足系统测量精度的要求;光电数字图像预处理技术主要分析了数字图像滤波,Otsu法进行二值化,传统的边缘检测方法和Hough变换检测圆参数,并且针对传统的Hough变换的缺点,应用点Hough变换提高检测的速度;亚像素边缘检测主要介绍了基于空间矩的亚像素边缘检测及其误差校正和基于Zernike矩的亚像素边缘检测技术,并简要介绍了一种基于Zernike矩检测亚像素边缘的快速算法,最后分析了利用最小二乘法对圆拟合,通过拟合也可以得到亚像素级别的参数。在文章的最后,以Visual C++为开发平台,以模块化设计为思想,将整个软件系统分为了四个模块,综合前文的技术,实现了非接触式测量的可能,为后续的总体平台搭建提供软件支持。整个软件系统留有一定的扩展能力,可随着应用需求的变化作相应调整。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 计算机视觉检测的发展及国内外研究现状
• 1.2.1 计算机视觉检测的发展
• 1.2.2 国内外研究现状
• 1.3 视觉检测的发展趋势
• 1.4 影响视觉检测的关键因素
• 1.5 课题主要研究内容
• 1.6 本文体系结构
• 第2章 相机标定技术
• 2.1 相机成像模型
• 2.1.1 成像模型的坐标系定义
• 2.1.2 相机成像的线性模型
• 2.1.3 相机成像的非线性模型
• 2.2 基于二维平面靶标的相机标定
• 2.2.1 靶标平面与其图像平面之间的映射矩阵
• 2.2.2 求解相机参数矩阵
• 2.2.3 实验测试结果
• 2.3 本章小结
• 第3章 被测物体的图像预处理
• 3.1 图像滤波
• 3.1.1 均值滤波
• 3.1.2 中值滤波
• 3.1.3 高斯滤波器
• 3.1.4 滤波效果比较
• 3.2 图像的二值化
• 3.2.1 最大类间方差法
• 3.3 边缘检测
• 3.3.1 常用的边缘检测算子
• 3.3.2 实验结果
• 3.4 Hough 变换
• 3.4.1 Hough 变换检测圆
• 3.4.2 改进的Hough 变换检测圆
• 3.4.3 实验结果
• 3.5 本章小结
• 第4章 亚像素边缘检测
• 4.1 矩法
• 4.1.1 矩定义
• 4.1.2 空间矩亚像素边缘检测法
• 4.1.3 空间矩亚像素边缘检测的误差校正
• 4.1.4 Zernike 矩法
• 4.1.5 实验结果
• 4.2 拟合法
• 4.2.1 最小二乘法拟合圆
• 4.2.2 实验结果
• 4.3 本章小结
• 第5章 汽车零件测量系统设计及实现
• 5.1 相机标定模块
• 5.2 图像处理模块
• 5.2.1 基本操作流程
• 5.2.2 关键功能的设计及实现
• 5.3 像素当量计算模块
• 5.4 测量结果判断模块
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢