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超大支撑平台检测系统之导航与测量子系统设计与实现

发布时间:2017-10-01 21:38

  本文关键词:超大支撑平台检测系统之导航与测量子系统设计与实现


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【摘要】:本篇论文主要描述内容是大型超平支撑平台的导航与测量子系统设计与实现,课题大型超平支撑平台的导航与测量子系统来源于平台检测系统。超平支撑平台检测系统是通过自主研制和开发的检测车实现对支撑平台的全自动快速检测,其中导航与测量子系统承担了检测系统中所有与图像相关的工作,主要由一下几个模块组成:视觉导航,检测车定位,前缝判定,相机标定,亚像素拼缝宽度测量。在论文中详细阐述了各个模块的具体功能需求,模块的概要设计,模块功能详细设计与实现,实际测试中遇到的具体问题及解决办法。视觉导航模块利用直线检测的方法,实现了检测车行进过程中的导航任务、检测车停车定位任务和检测车行进时所经过的大理石数量的计数任务。为了适应大理石表面的复杂情况、检测车行进过程中对导航数据的速度要求以及定位时的精度要求,对所用的直线检测方法进行了许多适应行的修改。从理论分析和实际测试两个方面证明了所用方法的正确性。导航与拼缝测量相机的标定部分主要分为相机参数标定和相机安装标定两部分。安装标定部分根据相机安装的实际情况自己设计了安装标定程序有效的避免了安装标定错误,且在一定程度上减小了相机标定误差,相机参数标定部分选择了张正友相机标定法,通过对其标定原理的研究,选择了正确的实验方法,从而有效的消除了相机自身因素对导航和测量的影响。亚像素拼缝宽度测量部分,主要任务是在检测车停止前进,并开始对大理石平台的高度差进行调节时,测量检测车所在的大理石平台,与四周大理石平台的拼缝宽度变化情况。选择了亚像素边缘检测的方法进行测量并实现了一种改进一维灰度矩亚像素边缘定位方法,并与检测车定位部分使用的边缘检测方法做了对比实验,证明了该方法在检测精度上的优越性。最后对编写的灰度矩亚像素边缘检程序在大理石平台上做了现场测试,通过对实验结果的分析证明了该方法检测速度和检查精度满足项目要求。设计开发程序时根据大理石平台花纹密集对检测车导航干扰较大等问题进行了针对性处理大大提升了系统的稳定性。使大型超平支撑平台的导航与测量子系统的检测车导航、检测车定位和平台宽度测量等功能,在系统实际运行过程中均可长时间自动运行,性能满足项目功能需求中的各项技术指标。
【关键词】:大型支撑平台 工业相机标定 检测车导航 灰度矩
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:V416.8
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第1章 绪论9-16
  • 1.1 课题的背景及研究的目的和意义9-10
  • 1.1.1 课题的来源9
  • 1.1.2 课题的研究背景和意义9-10
  • 1.2 课题相关领域研究现状分析10-14
  • 1.2.1 直线检测技术研究现状10-11
  • 1.2.2 亚像素边缘检测技术研究11-13
  • 1.2.3 相机标定技术相关研究现状13-14
  • 1.3 本文实现的目标14-15
  • 1.3.1 相机标定部分的目标14
  • 1.3.2 检测车导航部分的目标14
  • 1.3.3 检测车拼缝测量部分的目标14-15
  • 1.4 本文的研究内容和结构安排15-16
  • 第2章 相机标定方法的设计与实现16-26
  • 2.1 引言16
  • 2.2 相机标定程序的总体设计16
  • 2.3 相机参数标定的研究16-21
  • 2.3.1 相机标定原理介绍17-18
  • 2.3.2 相机内参数标定方法设计18-21
  • 2.4 相机安装标定方法的设计与实现21-22
  • 2.4.1 相机安装标定的意义21
  • 2.4.2 相机安装标定程序的设计21-22
  • 2.5 相机外参数标定方法设计22-23
  • 2.6 对相机标定准确性的实验及误差分析23-25
  • 2.7 本章小结25-26
  • 第3章 设计检测车导航模块的设计与实现26-41
  • 3.1 引言26
  • 3.2 视觉导航系统的总体设计26
  • 3.3 直线检测方法26-31
  • 3.3.1 直线检测原理介绍27
  • 3.3.2 边缘检测算子的选择27-30
  • 3.3.3 对于实际图片检测时遇到的问题及解决办法30-31
  • 3.4 视觉导航系统的详细设计31-38
  • 3.4.1 检测车运行时直线导航程序的设计31-33
  • 3.4.2 检测车停车定位程序的设计33-36
  • 3.4.3 检测车前缝检查程序的设计36-38
  • 3.5 实验结果及分析38-40
  • 3.6 本章小结40-41
  • 第4章 检测车测量系统的设计与实现41-58
  • 4.1 引言41
  • 4.2 亚像素边缘检测41-54
  • 4.2.1 灰度矩亚像素边缘检测原理介绍41-46
  • 4.2.2 改进的灰度矩亚像素边缘定位方法的实现46-48
  • 4.2.3 灰度矩边缘检测与sobel算子边缘检测对比实验48-54
  • 4.3 拼缝测量程序设计54-56
  • 4.4 实验结果及误差分析56-57
  • 4.5 本章小结57-58
  • 结论58-59
  • 参考文献59-63
  • 致谢63

【引证文献】

中国重要会议论文全文数据库 前1条

1 周飞;王晨升;;基于Canny算法的一种边缘提取改进算法[A];图像图形技术研究与应用2009——第四届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2009年



本文编号:955851

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