基于双目视觉的薄壁零件变形量测量（英文）

发布时间：2022-01-24 15:55

　　针对薄壁零件变形量测量困难且过程繁琐的问题,提出了一种基于双目视觉的薄壁零件变形量测量方法 .对于零件表面变形量的测量,将具有基准坐标系标记点的刚性金属块安装在被测零件上,并在零件表面粘贴多个设计的编码标志点和彩色圆形定位点.利用彩色标记点分割出基准坐标系和编码标记点的有效图像区域,排除干扰图像特征.进行基准坐标系标记点和编码标记点的识别和检测,利用设计的角点结构实现标记点圆心的精确定位,并计算得到测量点的三维坐标.在基准坐标系下,通过计算零件变形前后表面关键点的三维坐标变化得到工件表面变形量.对于零件边缘变形,采用改进Canny边缘检测算法提取零件边缘的有效轮廓信息,并利用极线几何约束和灰度相似性对边缘特征进行了立体匹配和三维重建.薄壁零件变形量测量实验和测量精度验证实验表明该测量方法合理有效且测量精度满足要求. 

【文章来源】：光子学报. 2020,49(07)北大核心EICSCD

【文章页数】：14 页

【文章目录】：
0 Introduction
1 Principle of binocular stereo vision measurement and camera calibration
    1.1 Mathematical measurement model
    1.2 Camera calibration and stereo correction
2 Visual measurement method of thin-walled parts deformation
    2.1 Image recognition and spatial location of reference world coordinate system
    2.2 Visual location of coded targets on the surface of thin-walled part
    2.3 Stereo matching and measurement of edge deformation for thin-walled part
3 Experiments
    3.1 Camera calibration
    3.2 Deformation measurement experiment
4 Conclusion


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于双目视觉的薄壁零件圆孔轮廓测量[J]. 解则晓,王晓东,宫韩磊.  中国激光. 2019(12)
[2]非平行双目视觉系统水下标定与测量[J]. 解则晓,余江姝,迟书凯,李俊朋,李美慧.  光学学报. 2019(09)
[3]采用辅助靶标的移动机器人立体视觉定位[J]. 李鹏,张洋洋.  红外与激光工程. 2019(S1)
[4]基于水下双目视觉的燃料组件变形检测系统[J]. 王从政,胡松,冯常,高椿明.  应用光学. 2019(02)
[5]薄膜结构点阵投影式三维动态变形测量技术[J]. 刘凯,史航,苏成利.  辽宁石油化工大学学报. 2018(06)
[6]基于经验小波变换及核概率密度的物体表面变形测量[J]. 肖启阳,李健,吴思进,杨连祥,董明利,曾周末.  光子学报. 2018(03)
[7]筒形件焊接三维全场变形测量[J]. 冯超,梁晋,牌文延,龚春园,王晓光.  中南大学学报(自然科学版). 2017(10)
[8]白车身孔槽类特征三维坐标在线测量方法研究[J]. 胡彦强,马钺,许敏.  计算机工程. 2017(10)
[9]基于双目立体视觉的低频振动测量[J]. 舒新炜,杨波.  光学仪器. 2016(02)
[10]基于非平行系统的水下图像转化模型[J]. 张文明,邓茜雪,张强,李海滨.  光子学报. 2015(02)



本文编号：3606862