基于线结构光三维测量关键技术研究

发布时间:2021-06-20 10:30
  随着制造业的发展,传统接触式测量方式逐渐不能满足工业生产对速度和精度的要求,视觉测量作为一项非接触、实时性的三维测量手段得到了广泛关注,基于三角测量原理的线结构光三维测量技术更是由于其精度高、大量程等优点成为了该领域的研究热点之一,其中如何精确的对线结构光视觉测量系统进行现场标定以及在复杂环境下对光条进行中心提取是该技术研究的重点,对于提高系统的灵活性和测量的精确性有重要意义。本文以线结构光三维测量系统为研究对象,针对系统中视觉传感器的标定和光条中心提取等关键问题进行了研究,最后搭建了基于线结构光的视觉测量平台,通过对标准件的高度测量和表面的三维重建对系统的测量精度进行了评定。本文的主要研究内容可列为如下几点:(1)研究了基于线结构光三维视觉测量的基本原理和数学模型,搭建了基于线结构光的三维视觉测量平台。(2)针对视觉传感器标定问题,研究了相机标定技术和基于交比不变原理的结构光光平面标定方法。采用改进的二维棋盘格靶标对结构光视觉传感器进行了标定,并对标定的精度进行了评定。(3)针对金属表面上复杂的结构光光条中心提取问题,提出了一种适用的光条中心提取算法。首先结合光条图像中光条的灰度和灰... 

【文章来源】:燕山大学河北省

【文章页数】:76 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于线结构光三维测量关键技术研究


国内外结构光视觉产品

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第 1 章 绪 论三维测量方法,叙述了结构光视觉测量技术国内外的发展现状,并对线结构光视觉测量关键技术的研究现状进行阐述;最后简要说明了本文的研究内容和章节安排。第二章:阐述了视觉测量中的三角测量原理和线结构光三维测量中涉及的数学理论。首先详细介绍了三角测量中的垂直入射式和斜入射式两种投射方式,并将两种方式进行了对比。而后对线结构光三维测量中涉及的坐标转换关系、相机成像模型和视觉测量线面模型进行了数学分析,为线结构光三维测量提供了理论基础。

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首先对三角法测量原理进行了阐述,然后介绍了线结构光视觉测标系知识和摄像机成像数学模型,最后对系统采用的数学线面模。角法测量原理构光三维测量系统主要由一台计算机、工业相机、工业镜头、线组成,其基本工作原理如图 2-1 所示。激光器投射出线结构光于物测物体表面形成了基于物体形状的独特调制光条,物体的三维信光条上,工业相机采集被测物体携带的光条信息,通过计算机对理,得到激光条纹的中心图像信息,当摄像机与激光器的相对位据测量系统的数学模型,便可将图像上激光条纹的二维点转换到前面所述仅为一处光条求解出的三维信息,若想重建物体表面的三移动平台,用线激光器扫过物体得到多幅物体表面不同位置处的后将每处光条所对应的三维点云进行拼接得到物体表面的三维轮

【参考文献】:
期刊论文
[1]室内环境下线结构光光条提取方法[J]. 方夏章,李垚,方毅.  传感器与微系统. 2018(10)
[2]三坐标测量机及其应用[J]. 韦国平.  科技经济导刊. 2018(24)
[3]“中国制造2025”战略解读:制造业转型靠什么?[J]. 徐习明,王瑞,韩谊,詹颖,田轶.  智能制造. 2018(08)
[4]基于Tsai两步法的视觉点胶系统相机标定方法[J]. 马喜平,李迪,姚侠楠,马苑晋.  自动化与仪表. 2018(05)
[5]基于线结构光的桌面3D扫描技术[J]. 欧攀,王定中.  光学仪器. 2017(04)
[6]基于非刚体轨迹基的线性自标定方法[J]. 彭亚丽,刘侍刚,裴炤,武杰,汪西莉.  电子学报. 2017(01)
[7]基于改进灰度重心法的光带中心提取算法[J]. 张小艳,王晓强,白福忠,田朝平,梅秀庄.  激光与红外. 2016(05)
[8]基于主成分分析的结构光条纹中心提取方法[J]. 蔡怀宇,冯召东,黄战华.  中国激光. 2015(03)
[9]基于新方向模板法的火炮内腔三维重构研究[J]. 刘文毅,龚晓峰.  计算机仿真. 2015(02)
[10]基于多尺度分析的激光光条中心点坐标提取方法[J]. 李凤娇,李小菁,刘震.  光学学报. 2014(11)

博士论文
[1]激光测量中光条关键技术研究[D]. 王春艳.吉林大学 2014
[2]三维视觉检测仪器化关键技术研究[D]. 薛婷.天津大学 2007

硕士论文
[1]基于双目立体视觉的三维重建技术研究[D]. 黄学然.西安电子科技大学 2018
[2]基于飞行时间的激光测距技术研究[D]. 支元祥.陕西师范大学 2018
[3]基于基础矩阵的相机自标定方法研究[D]. 李士杰.大连理工大学 2018
[4]基于线激光扫描的全角度三维成像系统[D]. 张汝婷.浙江大学 2015
[5]基于区域生长和数学形态学的MRI图像处理研究[D]. 陈筱.中南民族大学 2012
[6]激光三角法在物体三维轮廓测量中的应用[D]. 汤强晋.东南大学 2006



本文编号:3239026

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