料堆测量系统图像预处理算法研究

论文摘要

为了适应大型企业物流信息化管理的需要,在对原材料的管理过程中,需要解决露天堆场中物料堆存放与盘存过程中的有效计量问题。本文在分析现有几种三维测量方法的基础上,对应用双目视觉测量体积的方法进行了深入研究与探讨,最终得出一种新的方案：利用点光源,将带有特殊信息的黑白网格投射到料堆表面,然后在物料堆周围安装两台摄像机,从不同方向拍摄物料堆,将图像信息送人计算机,进行图像预处理、摄像机标定、特征点提取与匹配、三维重建,即可定量计算物料堆的体积。本课题首先设计完成了实验测量装置,利用两个摄像机获取两幅含有料堆空间信息的RGB数字图像。同时,研究了摄像机标定技术,采用直接线性标定方法分别得到两个摄像机的投影矩阵,也可以继续展开投影矩阵求得两个摄像机的内外参数,此方法简单,对标定物的要求不严格,适合在大型料堆体积计算时应用。其次对得到的料堆图像进行图像预处理,主要包括料堆图像的对比度增强、特征点提取与匹配,本文采用了彩色图像的灰度化、图像的直方图均衡化、图像的去噪方法进行了对比度增强。在研究特征点提取和匹配方法的基础上,通过实验分析比较结果,选取了人工辅助找点与配准方法对料堆图像的特征点进行提取与匹配。最后,在已获得两摄像机的内外参数和完成左右图像的特征点匹配的基础上,根据空间点的三维坐标计算的数学模型实现了对特征点的三维重建,得出了料堆图像特征点的空间坐标值。最后根据三维坐标值,得到料堆的三维模型和体积结果。本课题的料堆体积测量方法在一定程度上,实现了料堆体积测量的自动化,并通过实验室建模测试,保证了实验结果的准确性。该方法简单易行、劳动强度低、成本较低,适合普遍推广

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景及意义
• 1.2 相关研究的发展动态和现状
• 1.3 计算机视觉技术的优点
• 1.4 论文内容安排
• 第2章 料堆体积测量系统构成
• 2.1 双目视觉基本原理
• 2.2 体积测量系统的装置设计
• 2.3 体积测量系统的软件设计
• 2.3.1 系统软件流程图
• 2.3.2 系统软件的结构
• 2.4 本章小结
• 第3章 摄像机标定
• 3.1 摄像机标定的基本思路
• 3.1.1 摄像机标定中的各种坐标系
• 3.1.2 摄像机投影线性透视模型
• 3.1.3 摄像机投影非线性透视模型
• 3.2 摄像机标定方法
• 3.2.1 摄像机标定方法分类
• 3.2.2 直接线性变换标定法
• 3.2.3 张正友标定法
• 3.3 标定步骤及结果分析
• 3.4 本章小结
• 第4章 图像特征点匹配
• 4.1 料堆图像预处理
• 4.1.1 彩色图像的灰度化
• 4.1.2 直方图均衡化
• 4.1.3 料堆图像去噪
• 4.1.4 料堆图像处理实验结果
• 4.2 料堆图像的特征点提取
• 4.2.1 Moravec角点检测算子
• 4.2.2 Harris角点检测算子
• 4.2.3 Suan角点检测算法
• 4.2.4 料堆图像特征点提取结果
• 4.3 料堆图像的特征点匹配
• 4.3.1 匹配准则
• 4.3.2 基于灰度相关的匹配
• 4.3.3 基于特征的匹配
• 4.3.4 人工辅助找点配准的步骤及结果分析
• 4.4 本章小结
• 第5章 三维重建及体积计算
• 5.1 获取料堆三维坐标的原理
• 5.2 料堆特征点的三维坐标及其结果分析
• 5.3 料堆的三维重构及体积计算
• 5.3.1 三维点数据的预处理
• 5.3.2 料堆模型重构及体积计算
• 5.4 本章小结
• 第6章 结论及展望
• 6.1 本项研究的成果
• 6.2 存在的问题及研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表论文