基于機(jī)器視覺的變形實(shí)時(shí)測(cè)量的實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著材料技術(shù)的飛速發(fā)展，各種新型材料相繼出現(xiàn)，并且它們?cè)谙嚓P(guān)科研領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。材料的性能優(yōu)劣決定了產(chǎn)品質(zhì)量的好壞。因此準(zhǔn)確地測(cè)量材料的性能變得尤為重要。在材料的變形測(cè)量中，應(yīng)變量的測(cè)量是材料拉伸試驗(yàn)的重要測(cè)量環(huán)節(jié)。與傳統(tǒng)的接觸式應(yīng)變測(cè)量相比，基于機(jī)器視覺的應(yīng)變測(cè)量具有精度高、非接觸等優(yōu)點(diǎn)。本文以金屬材料拉伸變形為背景，依據(jù)金屬材料拉伸時(shí)的性能要求，對(duì)基于機(jī)器視覺的應(yīng)變測(cè)量方法做了進(jìn)一步的研究，并且開發(fā)出了一套比較完整的基于機(jī)器

2、視覺的變形實(shí)時(shí)測(cè)量系統(tǒng)。
　　本文首先介紹了基于機(jī)器視覺的變形實(shí)時(shí)測(cè)量的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，確定了變形測(cè)量系統(tǒng)的總體研究方案，其中包括測(cè)量系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)與測(cè)量系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)。該變形測(cè)量系統(tǒng)使用Basler公司的CCD攝像機(jī)來快速清晰的獲得圖像數(shù)據(jù)。本文通過對(duì)數(shù)字圖像處理基本方法的研究和改進(jìn)，得到了適合本系統(tǒng)的圖像處理算法，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)試件應(yīng)變量的精確測(cè)量。
　　本文的圖像處理方法包括圖像的濾波、圖像二值化、邊緣檢測(cè)、亞像素邊緣檢

3、測(cè)和邊緣直線擬合等，其中邊緣檢測(cè)和亞像素邊緣檢測(cè)的算法是本文的研究重點(diǎn)。由于獲取的圖像存在噪聲，所以為了消除圖像數(shù)據(jù)中的噪聲，需要對(duì)采集的圖像進(jìn)行平滑濾波。然后對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行二值化處理，從而得到二值圖。在此基礎(chǔ)上，通過邊緣檢測(cè)提取出試件的線廓圖，本文選用經(jīng)改進(jìn)后的Canny邊緣檢測(cè)算法作為整像素級(jí)的邊緣檢測(cè)方法，對(duì)圖像邊緣進(jìn)行了整像素級(jí)的提取。此時(shí)，即已實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像邊緣的像素級(jí)粗定位。為了在不增加硬件成本的前提下有效的提高測(cè)量精度，本

4、文采用基于插值法的亞像素邊緣檢測(cè)的方法對(duì)得到的線廓圖進(jìn)行亞像素精確定位。在對(duì)圖像邊緣亞像素細(xì)分后，利用最小二乘線性回歸法對(duì)得到的邊緣離散點(diǎn)進(jìn)行直線擬合，并得到直線方程，從而得到兩標(biāo)記之間的像素距離。最后，用得到的像素?cái)?shù)乘以標(biāo)定系數(shù)，從而求出試件的實(shí)際尺寸，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了誤差分析。
　　基于機(jī)器視覺的變形實(shí)時(shí)測(cè)量系統(tǒng)是在Windows XP操作系統(tǒng)下，以VisualStudio2010為開發(fā)工具，通過配置Qt5.0進(jìn)行了測(cè)量系統(tǒng)