亚像素视觉测量技术研究

发布时间：2023-02-26 20:37

　　在工业生产过程中,绝大多数零件都有尺寸的要求。传统的零件尺寸测量工作主要依靠人工完成,受制于人眼主观判断以及测量工具的影响,不仅效率低下,而且检测精度不高。在尺寸检测环节,基于机器视觉的测量系统越来越受到人们的青睐,其具有很多人工测量没有的优点,比如高精度、高效率、自动化、非接触等等。另一方面,采用亚像素边缘检测算法优于传统的像素级边缘检测算法,其可以在不提升相机分辨率的前提下,提升边缘定位精度,从而节省硬件成本。本文对亚像素视觉测量技术进行了深入研究,主要以纽扣为测试对象,研究并实现了相关的亚像素边缘检测算法以及尺寸测量方法。对于亚像素边缘检测算法,本文改进了传统的Zernike矩算法,引入了渐变边缘模型,并采用一种自适应的拟合方法得到边缘宽度参数2w。在边缘检测前引入扩散滤波,具有去噪保边的效果。在定位精度和抗噪性能上均优于传统Zernike矩边缘检测算法,在仿真图像中可以达到0.03 pixels的定位精度。对于尺寸测量方法,本文提出了一种适用于柱体零件的尺寸测量模型,可以完成图像中边缘像点到物点的映射,通过拟合图元得到待测物尺寸。该测量模型综合考虑了相机畸变、待测物体厚度等因素...

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 选题背景与意义
    1.2 视觉测量国内外研究现状
    1.3 课题来源、主要研究内容与章节安排
2 亚像素视觉测量技术方案
    2.1 研究目标
    2.2 方案设计
    2.3 软件开发平台
    2.4 本章小结
3 改进的Zernike矩亚像素边缘检测算法
    3.1 图像预处理
    3.2 各向异性扩散滤波算法
    3.3 基于渐变边缘模型的Zernike矩亚像素边缘检测算法
    3.4 算法性能评估实验
    3.5 本章小结
4 柱体尺寸测量模型的建立与实验分析
    4.1 标定系数法尺寸测量模型
    4.2 柱体尺寸测量模型的建立
    4.3 相机标定实验
    4.4 普通镜头下的尺寸测量实验
    4.5 远心镜头下的尺寸测量实验
    4.6 速度评估实验
    4.7 本章小结
5 总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 未来展望
致谢
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间参与项目



本文编号：3750853