一种多视觉测量网络组网规划策略及实验研究

发布时间：2020-03-25 14:35

【摘要】：在大尺寸工业制造业中,多视觉组网测量技术发展成为一种三维形貌测量的有效手段。但是在测量过程中,该技术多以测量精度作为主要考虑对象,忽略了测量覆盖率对测量系统的影响,会导致无法重构测量对象的完整形貌,因此针对三维形貌测量中的高覆盖率与高精度的要求,本文提出一种兼顾测量覆盖率与三维不确定度的智能组网规划方法,研究了三维形貌测量中的多视觉规划问题,并设计了相应的测量网络规划算法。首先,对三维视觉测量原理及方法进行分析与研究,分析了摄像机的线性针孔原理模型和非线性投影的原理模型,针对双目立体视觉系统,研究三大坐标系之间的矩阵转换关系,建立双目立体视觉测量系统和多视觉测量网络的系统模型,为后续章节的多视觉测量网络规划提供了理论基础。然后,结合多视觉测量网络规划的需求,分别给出测量网络覆盖率与三维不确定度作为两个规划目标,设计了视觉测量网络离散化模型,确定并考虑多视觉测量网络规划的决策变量与可见性等约束条件,建立多视觉测量网络规划问题的数学模型,应用多目标遗传算法对组网规划问题实施求解。设计了遗传算法中的编码与种群处理方法、适应度函数和遗传算子,结合理论分析,以螺旋桨上端主体结构模型为例实施仿真实验,得出一组满足规划要求的解,其中测量网络覆盖率可以达到99.72%,三维不确定度可以收敛到0.0326mm,通过单视觉多站式测量实验验证了该策略的有效性和可行性。最后,将多视觉测量网络拆分为多组双目立体视觉测量单元,由双目视觉测量单元作为测量网络系统的一个节点,建立了测量网络节点位姿参数的数学模型,系统的分析了投影角、光轴与基线夹角、焦距及基线距对系统测量精度的影响分布,从而得出测量网络节点位姿参数的最优取值范围,并通过实验验证理论分析的准确性。本文从视觉测量网络的智能性出发,设计了一种多视觉测量网络规划策略,研究内容为多视觉测量组网技术提供了理论与技术支持。
【图文】：

大型飞机,视觉测量

究背景和意义大型装备制造已经逐步成为工业重要发展方向，大科学领域称为工业测量。随着制造业向自动化方向了高效率、大范围及高精度的要求，而传统的测量量机等测量方法均无法满足新时期的测量要求，在技术得到快速而又蓬勃的发展，所谓三维视觉测量获取测量目标物体的图像信息，并转换成数字信号最终获得测量目标的形状、位置、姿态、运功等几释和描述的目的[1,2]。机视觉技术的日益发展，立体视觉测量技术作为其地应用到实际工业三维测量环境中[3]。立体视觉测方位上放置视觉传感器，对待测物体实施不同方位配及三维重建等技术实现测量目标的三维测量，该性等特点，并适用于现阶段的工业装备测量[4]。随的提出，，逐步发展出了移动式视觉测量等方法，如测量技术[5,6]。

测量系统,德国,智能相机,反光标志

图 1-2 德国 AICON 公司的 DPA-Pro 测量系统PA-Pro measuring system developed by Germany AICON司研制了数字近景摄影三坐标测量系统 V-STA同测量环境、测量速度与测量精度的要求。该的定焦 INCA3 智能相机作为摄像采集装置，件、定向棒、基准尺及反光标志点等附件实施以到达 1/20 万）、测量速度高及智能化程度高onor 公司研发了一种名称为“Solo”的三维光学相机、计算机、测量光笔及三脚架等设备组成，可以实现 30m 的精准测量，10mm 范围内的用于汽车生产线上的几何在线测量，大型装备究现状测量系统方面的研究与发展相对于国外较晚，成果日益增多，使得视觉测量技术进入一个全
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TG806

【参考文献】