智能三坐标视觉检测技术研究

发布时间：2017-06-28 07:16

  本文关键词：智能三坐标视觉检测技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为解决传统三坐标检测过程中误差大、速度慢、效率低的缺陷,本文将机器视觉融合到精密的三坐标测量仪上,采用智能三坐标视觉检测系统。所谓智能三坐标视觉检测就是通过摄像机采集图像,然后经过计算机进行图像处理,得到产品的特征信息,并且筛选出不合格的产品的过程。本文通过三坐标的精确移动驱动摄像机的平动,模拟了平行双目视觉测量系统,主要内容涉及视觉系统的标定、系统对采集图像的处理、图像的匹配以及视觉检测精度验证四个部分。(1)首先要对双目视觉测量系统进行标定,建立位置与坐标关系,完成位置与坐标的统一,本文分析了Tasi两步法的缺陷的基础上,选择了张正友标定法,在Matlab的环境下进行畸变模型、坐标模型、参数模型的研究,以及标定方法、标定过程、结果与误差的分析。(2)在特征信息的提取研究方面,本文选用了Harris角点提取法,为提高匹配的准确率,又提出了基于图像质心平移的匹配算法,通过获取不同位置的图像质心,将质心的偏移距离作为约束条件完成匹配,并与Surf匹配算法进行匹配对比实验,分别从匹配效果以及匹配速度两个方面,分析了基于质心匹配法的可行性。(3)为得到产品的深度信息(如坐标值、线段长度、区域面积或周长等),选择了角点为目标,求出角点的空间坐标,完成特征点的三维重建,得到产品的深度信息。(4)为了验证视觉检测的精度,本文在正交导轨搭建实验平台下,对被测物进行了两组测量实验:一是对两点之间线段的测量;二是对12mm量块高度的测量,验证视觉三坐标的精度是否满足实时要求。
【关键词】：智能三坐标 立体匹配 三维重建 尺寸测量
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-12
• 1.1 课题提出的背景和意义7-8
• 1.2 机器视觉的理论8-9
• 1.2.1 视觉检测系统构成8
• 1.2.2 机器视觉在现代检测线上的应用8-9
• 1.3 国内外发展现状9-10
• 1.4 视觉系统方案选择10
• 1.5 课题研究工作10-12
• 第二章 视觉检测系统的摄像机标定12-25
• 2.1 引言12
• 2.2 摄像机标定原理12-16
• 2.2.1 坐标模型12-13
• 2.2.2 针孔成像模型13-14
• 2.2.3 畸变模型14-15
• 2.2.4 参数模型15-16
• 2.3 摄像机标定算法概述16-19
• 2.4 摄像机标定实验19-24
• 2.4.1 张正友标定法19-20
• 2.4.2 标定工具及流程20-22
• 2.4.3 实验结果以及误差分析22-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 图像特征信息提取与立体匹配25-36
• 3.1 引言25
• 3.2 Matlab软件25
• 3.3 特征提取25-29
• 3.3.1 图像滤波处理25-26
• 3.3.2 边缘检测26-28
• 3.3.3 Harris角点检测28-29
• 3.4 立体匹配29-35
• 3.4.1 匹配类型29
• 3.4.2 匹配约束29-30
• 3.4.3 Surf匹配算法30-31
• 3.4.4 基于质心平移的立体匹配算法31-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 三维重建和检测精度验证36-48
• 4.1 引言36
• 4.2 三维重构原理36-38
• 4.3 特征点三维重建实验38-40
• 4.3.1 视觉测量系统38-39
• 4.3.2 系统功能模块设计39-40
• 4.3.3 三维重建结果40
• 4.4 平行双目视觉测量系统精度验证40-47
• 4.4.1 相邻点测距实验40-44
• 4.4.2 量块厚度测量44-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第五章 结论与展望48-50
• 5.1 结论48
• 5.2 展望48-50
• 致谢50-51
• 参考文献51-54
• 作者简介54
• 攻读硕士学位期间研究成果54

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