基于机器视觉的三坐标测量系统研究

论文摘要

随着科技日新月异的发展,在机械制造、电子、汽车和航天航空等工业中,各种复杂的零件在研制和生产过程都需要高精密的三坐标测量机。传统的三坐标测量机只能在操作人员的牵引下完成对被测表面的测量,测量效率已经跟不上科研实验、生产加工的节奏。基于机器视觉的三坐标测量系统将机器视觉技术引入三坐标测量机的测量过程中,通过处理采集到的视场图像,得到测头与被测表面的准确位置,并指导三坐标测量机完成自动测量。该系统将三坐标测量机的高精度特点与机器视觉技术的柔性相结合,可以有效地提高三坐标测量机的工作效率。本文从机器视觉技术出发,详细叙述了机器视觉技术在三坐标测量机柔性测量上的应用,重点研究摄像机定位过程及算法,并通过软件编程,开发出基于机器视觉的坐标定位系统。主要研究内容如下：1、详细地分析了基于机器视觉的三坐标测量系统方案。该方案成功地将机器视觉技术的柔性与三坐标测量机的高精度进行融合,让三坐标测量机同时拥有精度和效率；2、开发了基于机器视觉的CMM测量系统软件。该软件模块完整,性能可靠,界面美观且方便操作,可作为系统工作、系统实验、系统演示及数据处理等功能的工具；3、对摄像机标定技术及定位技术进行研究,提出了以矩形框定位和曲线定位组合的二步定位法,该算法可以大大提高系统的实时性。实现了三坐标测量机自动测量时的路径规划,并通过仿真实验确认了该方法的可行性；4、通过对各种边缘检测算子的分析,提出了改进的Pratt方法对边缘检测算子性能进行评价。该方法原理清楚、操作简单,可以作为对边缘算子性能进行评价的一种参考。5、通过软件的设计与硬件系统的安装与调试,完成了BAYSIDE平台的联机实验与三坐标测量机的定位实验,并通过实验数据显示,该系统的定位精度在±3mm以内,满足三坐标测量机自动定位的精度要求。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 课题研究的目的和意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 三坐标测量机
• 1.3.2 机器视觉
• 1.4 论文的主要内容
• 第2章 机器视觉理论
• 2.1 摄像机模型
• 2.2 视觉图像特征提取
• 2.2.1 平滑处理技术
• 2.2.2 边缘检测技术
• 2.2.3 边缘检测算子评价方法
• 2.3 视觉图像特征识别
• 2.3.1 基于曲面拟合法
• 2.3.3 背景差分法
• 2.4 本章小结
• 第3章 系统方案及硬件
• 3.1 系统方案
• 3.2 实验设计
• 3.3 系统硬件
• 3.3.1 三坐标测量机
• 3.3.2 BAYSIDE平台
• 3.3.3 驱动电机
• 3.3.4 摄像机
• 3.3.5 图像采集卡
• 3.4 本章小结
• 第4章 实验系统研究与开发
• 4.1 摄像头模块
• 4.2 图像处理模块
• 4.2.1 灰度化处理
• 4.2.2 中值滤波
• 4.2.3 二值化
• 4.3 图像标定模块
• 4.4 边缘检测模块
• 4.5 定位模块
• 4.5.1 二步定位法
• 4.5.2 自动定位
• 4.5.3 路径规划
• 4.6 实验数据模块
• 4.7 数据处理模块
• 4.7.1 读取数据
• 4.7.2 数据显示
• 4.8 本章小结
• 第5章 基于机器视觉的坐标定位实验
• 5.1 改进的PRATT方法与实验
• 5.2 BAYSIDE平台联机实验
• 5.3 三坐标测量机定位实验
• 5.4 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士期间发表的学术论文