摄影测量计算机视觉在工业测量中的关键技术

论文摘要

摄影测量是测绘学科的一个分支,它的主要目标之一是从非接触影像中获取可靠并且精确的量测信息。摄影测量进入数字摄影测量时代,开始并已不断深入地利用计算机代替作业员的眼睛。因此毫无疑问,它已经与计算机视觉紧密地联系在一起。计算机视觉是研究计算机模拟生物外显或宏观视觉功能的科学与技术,是一个相当新且发展十分迅速的研究领域。计算机视觉系统的特点是提高生产的自动化程度。计算机视觉技术近年来发展快速,尤其是在一些高技术的先进领域率先得到广泛应用,但真正采用摄影测量计算机视觉技术进行高精度量测的应用还很少。在半导体业,电子业,工业机器人,汽车零件制造子系统,印刷,钢铁,纺织等诸多行业中的该项技术应用空间还比较大。可以预计国内对于计算机视觉,特别是具有高精度的、高端方面的应用需求将会越来越多。本文针对摄影测量在工业测量领域的应用,综合运用数字图像处理、摄影测量的严密数据处理理论及计算机视觉的前沿成果与技术,研究对量测工业零部件时所用到的控制场进行二维或三维几何尺寸高精度量测的方法和理论,并设计一套简便、高精度的视觉检测系统,该问题的研究与探讨无论是对摄影测量、计算机视觉的理论和应用都具有重要的意义,其研究成果具有广泛的应用前景。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 摄影测量技术的发展
• 1.1.2 计算机视觉技术
• 1.2 工业零部件图像量测关键技术
• 1.2.1 图像获取
• 1.2.2 特征提取
• 1.2.3 工业摄影相机检校和三维重建
• 1.3 论文结构的安排
• 2 基于摄影测量计算机视觉工业量测装置
• 2.1 量测硬件系统
• 2.1.1 结构组成
• 2.1.2 控制接口
• 2.2 量测软件系统
• 2.2.1 影像的获得
• 2.2.2 影像处理
• 3 图像特征提取
• 3.1 经典边缘检测算子介绍
• 3.1.1 Roberts算子
• 3.1.2 Sobel算子
• 3.1.3 Prewitt算子
• 3.1.4 LOG算子
• 3.1.5 Canny算子
• 3.1.6 Hough变换直线提取
• 3.2 使用遗传算法的提取图像特征
• 3.2.1 遗传算法图像模板匹配的基本原理
• 3.2.2 编码和解码
• 3.2.3 交叉
• 3.2.4 变异
• 3.2.5 选择
• 3.2.6 适应度函数
• 3.2.7 计算机实现流程
• 3.3 基于最小二乘高精度线特征提取
• 3.3.1 直线模板匹配的原理
• 3.3.2 实现方法
• 3.4 实验结果和评价
• 3.5 小结
• 4 工业摄影相机检校和三维重建
• 4.1 摄影相机成像模型
• 4.1.1 针孔成像模型
• 4.1.2 工业摄影相机成像
• 4.2 摄影相机检校
• 4.2.1 几种摄影相机检校方法
• 4.2.2 直接线性变换检校
• 4.3 空间目标的三维重建
• 4.3.1 空间点的三维重建
• 4.3.2 空间直线的三维重建
• 4.4 实验结果和评价
• 4.5 小结
• 5 总结
• 致谢
• 参考文献
• 附录