基于双平行平面相机模型的钢板尺寸视觉测量
本文选题:单目视觉 切入点:双平面相机模型 出处:《光学精密工程》2016年04期 论文类型:期刊论文
【摘要】:提出基于双平行平面相机模型的视觉测量方法,用于测量生产线上运动钢板的尺寸。该方法采用数据驱动的方式计算像点在标定平面上投影点的世界坐标;采用k近邻(k-NN)方法生成目标在标定平面上的无畸变投影图像,并建立投影图像与世界坐标系的直接关联。提出了双平行平面模型下相机光心位置标定算法,利用线结构光进行板材厚度测量;在无畸变的投影图像上利用钢板边缘间的平行和垂直性进行钢板边缘特征提取,通过边缘直线的世界坐标方程求取长宽尺寸。最后,给出了针对大尺寸钢板测量的多相机测量系统框架。提出的方法为单目视觉测量方法,相比于其他方法具有现场安装简单和标定工作量小的特点。通过图像分辨率为640×480的相机对尺寸为80mm×50mm×15mm的标准铝块进行了测量,结果显示:厚度测量误差为0.1mm,长度和宽度的误差在0.2mm以内。实际应用中测量精度远高于加工精度,能够满足产品计量的要求。
[Abstract]:A visual measurement method based on the model of double parallel plane camera is proposed to measure the size of moving steel plate on the production line. The method uses data driven method to calculate the world coordinates of the projection points of the image points on the calibrated plane. The k-nearest neighbor k-NN) method is used to generate the distortionless projection image of the target on the calibration plane, and the direct correlation between the projection image and the world coordinate system is established. The thickness of plate is measured by linear structure light, and the edge feature of steel plate is extracted by parallelism and perpendicularity between the edges of the plate in the projection image without distortion. The length and width of the plate are obtained by the world coordinate equation of the edge line. Finally, The frame of multi-camera measuring system for large-size steel plate measurement is presented. The proposed method is monocular vision measurement method. Compared with other methods, the field installation is simple and the calibration work is less. The standard aluminum blocks of 80mm 脳 50mm 脳 15mm are measured by the camera with image resolution of 640 脳 480. The results show that the error of thickness measurement is 0.1mm, the error of length and width is less than 0.2mm. the accuracy of measurement is much higher than that of machining in practical application, which can meet the requirements of product measurement.
【作者单位】: 沈阳理工大学信息科学与工程学院;
【基金】:国家留学基金资助项目(No.201308210280) 沈阳理工大学计算机应用重点学科开放基金资助项目(No.4771004kkfx10)
【分类号】:TP391.41
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 王莹;;视觉测量技术基本原理[J];科技致富向导;2014年12期
2 赵玲娜;余有龙;金兢;李丹丹;曹雪梅;;一种应用于大范围视觉测量的二维卷积光重心法[J];光学与光电技术;2010年05期
3 韩建栋;杨红菊;吕乃光;;视觉测量中椭圆自动检测与定位方法[J];计算机工程与应用;2011年17期
4 唐巍;叶东;袁峰;陈刚;;灰色关联分析法在双目视觉测量系统误差分析中的应用[J];光学精密工程;2013年02期
5 叶南;富帅;杨博文;张丽艳;;大空间视觉测量的多靶点亮度自适应调节技术[J];电子测量技术;2013年07期
6 郭慧;刘亚菲;王勇;沈霞;;大型齿轮工件焊接的双目视觉测量标定[J];东华大学学报(自然科学版);2013年04期
7 王永强;吕天剑;吕乃光;邓文怡;;视觉测量中基于距离相对约束的优化算法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2006年11期
8 陈棣湘,罗飞路,潘孟春;立体视觉测量中的图像匹配策略研究[J];光学技术;2002年05期
9 韩庆龙;曲兴华;张福民;;新的大尺寸截面配对式视觉测量方法的研究[J];计算机测量与控制;2009年02期
10 刘昊;魏志强;纪筱鹏;丛艳平;聂婕;初剑;;计算机视觉测量系统仿真研究[J];系统仿真学报;2009年S1期
相关会议论文 前4条
1 杜娜;方漪;;多目视觉测量中有效测量域的计算模型[A];几何设计与计算的新进展[C];2005年
2 杨健新;魏榛;;瓢虫翼面展开过程的立体视觉测量[A];中国力学大会——2013论文摘要集[C];2013年
3 单磊;樊继宏;;立体视觉测量乳房体积软件系统的研发[A];美丽人生 和谐世界——中华医学会第七次全国医学美学与美容学术年会、中华医学会医学美学与美容学分会20周年庆典暨第三届两岸四地美容医学学术论坛论文汇编[C];2010年
4 魏兵;李伟;夏明安;;视觉测量技术在滚针轴承自动化生产中的应用[A];湖北省机械工程学会机械设计与传动专业委员会第十五届学术年会论文集(二)[C];2007年
相关博士学位论文 前10条
1 于潇宇;高速视觉测量系统关键技术研究[D];哈尔滨工业大学;2014年
2 郭杰;基于视觉的振动特征提取算法研究及应用[D];中国科学技术大学;2015年
3 周朗明;微(小)型物体视觉测量与重构方法研究[D];武汉大学;2013年
4 周婧;单摄像机视觉测量网络系统关键技术的研究[D];吉林大学;2012年
5 孙双花;视觉测量关键技术及在自动检测中的应用[D];天津大学;2007年
6 郭磊;移动视觉精密测量关键技术研究[D];天津大学;2011年
7 董世都;计算机视觉测量关键技术研究[D];重庆大学;2011年
8 祝振敏;提高彩色视觉测量对比度技术研究[D];天津大学;2011年
9 王宪;强干扰条件下精密视觉测量技术及应用研究[D];中南大学;2013年
10 汪洋;基于视觉测量的铁路列车钩舌检测流水线关键技术研究[D];大连海事大学;2011年
相关硕士学位论文 前10条
1 邹海龙;基于视觉测量的挖掘机工作装置姿态测量系统[D];西南交通大学;2015年
2 严海磊;基于视觉测量技术的汽车零部件检测系统研究[D];成都理工大学;2011年
3 张春;基于视觉测量应变分析系统的数据处理研究[D];华中科技大学;2004年
4 朱辉;基于视觉测量的异形孔轮廓测量系统研究[D];中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所);2012年
5 李硕;基于视觉测量的轨道静态检测关键技术研究[D];中南大学;2014年
6 齐刚;基于计算机视觉测量的草场动态监控关键技术研究[D];吉林大学;2011年
7 贾兴华;锻件热态尺寸视觉测量中的图像处理关键技术[D];大连理工大学;2010年
8 苏国营;金属表面反射特性与差动式视觉测量[D];天津大学;2012年
9 赵永忠;基于工具显微镜视觉测量技术的研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
10 吴腾飞;视觉测量图像处理关键算法的研究和应用[D];天津大学;2010年
,本文编号:1581795
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/1581795.html