基于立体视觉的零件三维尺寸测量
本文关键词:基于立体视觉的零件三维尺寸测量
更多相关文章: 双目立体视觉 摄像机标定 立体匹配 三维重建
【摘要】:近年立体视觉技术的研究得到了不断发展,其中基于双目立体视觉的三维测量技术已经运用到了工件尺寸测量和智能避障等领域中。相比较传统视觉测量技术,立体视觉技术具有测量精度高和运算速度快等优势。国外在立体视觉领域的研究上已经取得了长足的突破,而国内对该领域的研究还处于比较初级的阶段。因此,本课题以双目立体视觉系统为研究对象,深入研究了基于双目立体视觉测量的理论难点,主要包括摄像机的标定、图像预处理、极限校正、立体匹配和三维重建等若干问题。本文旨在通过研究这些难点解决现存的不足,并建立一个能够对零件进行有效测量的双目立体视觉系统。本文主要工作内容如下:1.摄像机标定:详解研究了双目立体摄像机标定的原理方法和理论模型,分析各类方法的优缺点并选取了一种最适合本课题的方法。接着完成了基于Matlab视觉标定箱的摄像机内外参数标定工作,同时进行了误差分析改进,提高了标定的准确性。2.图像的预处理:重点研究了几种常用的图像处理方法,进行实验对比选取了最适合的一种方法。同时本文研究了极线校正的原理方法,并进行了极线校正实验。分析验证了经过校正后的图像所受畸变、光线和位置等干扰因素的影响明显减弱,从而降低了后续立体匹配的工作难度,提高了运算速度。3.立体匹配:介绍了立体匹配的工作原理,并研究了基本单元和约束条件的选取方法。通过对立体视觉匹配原理的分析研究,本文建立了一种有效的双目立体视觉模型,并进行了图像的立体匹配实验。4.三维重建:本文建立了世界坐标系和图像坐标系的转换关系矩阵,推导出实际点的三维坐标计算公式。进而通过获得零件特征点的三维坐标信息,求解出目标零件的三维尺寸信息,完成三维重建工作。综上所述,本文以上述理论研究成果为基础,编写了相关的特征点和立体匹配算法,运用Matlab编程实现了双目立体视觉测量系统的开发工作。通过实验结果证明,该套系统能够有效的对零件进行三维尺寸测量工作。
【关键词】:双目立体视觉 摄像机标定 立体匹配 三维重建
【学位授予单位】:河北工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TG806
【目录】:
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-9
- 第一章 绪论9-19
- 1.1 课题来源与研究意义9-10
- 1.1.1 课题来源与背景9-10
- 1.1.2 课题的研究目的和意义10
- 1.2 双目立体视觉测量的国内外研究现状与发展趋势10-15
- 1.2.1 国外研究现状10-13
- 1.2.2 国内研究现状13-14
- 1.2.3 未来发展趋势14-15
- 1.3 本课题主要研究内容15-19
- 1.3.1 关键技术研究综述15-16
- 1.3.2 主要研究方法和技术路线16-19
- 第二章 双目立体摄像机标定19-31
- 2.1 引言19-20
- 2.2 摄像机模型20-26
- 2.2.1 透视模型20-21
- 2.2.2 图像坐标系与世界坐标系21-24
- 2.2.3 双目标定系统投影矩阵转换24-25
- 2.2.4 双目立体系统投影矩阵求解25-26
- 2.3 标定实验及数据分析26-30
- 2.3.1 双目摄像头和实验标定板选用27
- 2.3.2 Matlab工具箱27-28
- 2.3.3 标定图片读取28
- 2.3.4 单目标定28
- 2.3.5 立体标定28-30
- 2.4 本章小结30-31
- 第三章 图像预处理31-39
- 3.1 图像滤波与灰度化处理31-34
- 3.1.1 均值滤波31
- 3.1.2 中值滤波31-32
- 3.1.3 高斯滤波32-33
- 3.1.4 图像灰度化处理33-34
- 3.2 极线校正34-36
- 3.2.1 极线校正原理34-35
- 3.2.2 极线校正算法及实验35-36
- 3.3 本章小结36-39
- 第四章 基于双目立体摄像机的立体匹配39-51
- 4.1 匹配单元的选取40
- 4.2 双目摄像机立体匹配40-50
- 4.2.1 双目立体匹配约束条件40-41
- 4.2.2 双目立体匹配原理41-43
- 4.2.3 SIFT立体匹配方法43-47
- 4.2.4 立体匹配实验47-50
- 4.3 本章小结50-51
- 第五章 双目立体测量的三维重建51-59
- 5.1 特征点的世界三维坐标重建方法51-52
- 5.2 空间三维坐标测量实验52-57
- 5.3 本章小结57-59
- 第六章 总结与展望59-61
- 6.1 全文总结59
- 6.2 未来展望59-61
- 参考文献61-65
- 附录65-70
- 攻读学位期间所取得的相关科研成果70-71
- 致谢71
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