三辊减定径机架与导卫视觉辅助测量系统开发

发布时间：2020-03-24 17:01

【摘要】：一直以来,国内都缺乏自主研发的用于生产“棒材”的三辊减定径机架与导卫辅助测量系统,世界范围内仍在大范围使用德国KOCKS公司开发的整套生产检测系统。因此自主开发一套基于视觉的三辊减定径机架与导卫辅助检测系统就成了一个当前亟待解决的问题。论文根据企业具体的应用需求,开发一套基于视觉的三辊减定径机架与导卫辅助测量系统。针对课题所要求的测量精度、测量速度及所开发系统的稳定性等应用问题。在硬件选型方面,通过计算、实验和大量调研确定了系统所需的工业相机、光学镜头、光源等。在图像处理算法方面,对相机的标定、镜头畸变的矫正、相机当量标定、图像的滤波去噪、图像匹配、图像边缘提取、图像轮廓提取等算法进行研究。最后在上述工作的基础上编制了基于视觉的辅助测量软件,并且在实验室和工业现场验证了所开发系统的检测结果。主要工作内容包括:(1)提出了检测系统的被测对象、需要被检测的关键参数和开发方案,并通过理论的分析与多组实验对系统的工业相机、光学镜头、照明光源进行选型,确定了照明方式与检测流程。(2)研究了视觉检测系统的关键技术:相机的标定、像素当量的标定、图像高斯滤波、图像的腐蚀与膨胀、基于灰度模板的图像匹配、Canny边缘检测、基于拓扑结构的轮廓提取及圆拟合算法。(3)在明确检测任务和关键技术的基础上,利用VisualStudio2013集成开发环境、OpenCV开源视觉函数库及C++语言编写了检测软件。论文介绍了软件的具体功能、软件的开发与运行环境、重要模块与函数、软件的功能流程图以及重要类的类图。(4)将上述研究成果所开发的系统在实验室和工业现场进行了实验验证,在实验室中对三种规格不同的辊环进行多组检测,检测精度基本能够满足课题所要求的0.02mm的误差。在重庆三钢管材生产基地对系统的现场应用进行验证,由于现场环境和所测对象尺寸等原因,导致测量误差偏大。对产生误差的原因进行系统的分析与总结,为系统的后续改进提出了新的思路与方案。
【图文】：

图像,相机,内参数,旋转矩阵

图 2.4 用于标定的图像Fig2.34The images which is used to calibrate表 2.1 相机内参数Table2.1 Camera intrinsic parameters量xfyf0u 1457.13 1451.39 351.52 2表 2.2 相机外参数Table2.2 Camera external parameters 旋转矩阵平移向量 -23.43; 299.76][0.86,0.50, 0.046;-0.506, 0.86, 0.014;-0.032,-0.036, 0.998][0.21; 2.39;

物理,像素,辊环,物体

学镜头的畸变系数就可以矫正镜头畸变，还原真实景象。当量标定量系统将图像经过一系列处理之后的结果是以 pixel 为单位物理尺寸，必须建立像素值之与物理值之间的联系，即单寸，称之为像素当量。像素当量的标定精度将直接影响最量标定普遍使用标准件法，，即用一个高精度加工，尺寸已的，经过校正的图像进行比较，即可以获得当前测量距离物理值。假设标准件的长度为 L，被测物体的长度为 H，长度为 k，被测物体的像素长度为 f，则被测物体的实际尺LH fk 课题中的被测对象是辊环的半径，因此标准件是取半径已知像处理算法，可以算得标准辊环的像素半径，通过对比，即距离下单个像素对应的实际物理尺寸[18]。如图 2.5 示。
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP311.52;TP391.41

【参考文献】