基于線結構光的微V型槽三維尺寸的測量.pdf

1、在光纖傳輸過程中，連接耗損是影響傳輸質量的重要因素之一。連接耗損由光纖端面的對接不佳所引起，當使用微V型槽為連接部件時，光纖端面的對接質量主要受制于微V型槽槽體的三維尺寸，因此對微V型槽的三維尺寸進行測量對提高光纖連接質量具有很重要的意義。當前針對微V型槽的測量技術仍存在諸多困難和挑戰(zhàn)，首先是微V型槽的材質問題，其透明反光的特點限制了測量的精度和準確性;其次，測量精度的要求日漸增加，要達到亞微米級甚至納米級的精度成為了新的挑戰(zhàn)。另一方面

2、，在線測量、測量的經濟性等也成了迫切需要解決的問題。
　　線結構光測量技術，相對于機械觸針式測量技術和其他的非接觸式測量技術，具有原理簡單、易于實現、精度較高、可用于在線測量等特點，因此本文采用線結構光測量技術對微V型槽的三維尺寸進行測量。
　　根據線結構光測量原理，設計了相關的測量裝置，包括顯微鏡及激光器的夾具和調整裝置，用于夾緊顯微鏡和激光器并調整兩者的相對位置。該裝置使用步進電機帶動樣品運動，達到一維掃描的目的。利用C

3、++語言、OpenCV庫、OpenGL庫，設計了相應的軟件系統(tǒng)，實現了圖像采集、電機控制、系統(tǒng)標定、測量和顯示等功能。
　　通過深入研究線結構光測量原理和相機標定原理，本文基于Zhang的標定法對相機內參數、光平面方程、掃描方向分別設計相應的標定過程。提出了基于形態(tài)學的特征點提取算法和基于坐標變換與RANSAC算法相結合的特征點排序算法。
　　基于形態(tài)學的特征點提取算法，對標靶圖像進行形態(tài)學腐蝕，使標靶方格與背景分離，并使得

4、每個方格自成一個獨立的連通區(qū)域，借助相關的連通區(qū)標記算法獲得每個方格的位置，從而提取出方格的中心點。
　　基于坐標變換與RANSAC算法相結合的特征點排序算法，通過坐標變換矩陣把特征點從圖像坐標系變換到標靶自身的坐標系中，并把特征點重新進行排列，使用RANSAC剔除誤排的特征點。
　　根據測量圖像的特點，提出基于Hough變換和灰度重心法的激光中心線提取算法。本文先對激光線進行初步定位，并利用Hough變換檢測激光線的邊緣線