3D智能傳感器視覺測量系統(tǒng)關鍵算法研究.pdf

1、3D智能傳感器基于三維結(jié)構(gòu)光視覺測量,它集結(jié)構(gòu)光激光器、傳感器和測量軟件于一身,具有運行穩(wěn)定可靠,維護方便簡單,運行和構(gòu)建成本低廉的特點,可廣泛應用于工業(yè)自動化、汽車制造、道路檢測等系統(tǒng)中。對3D智能傳感器測量系統(tǒng)關鍵算法的研究,有利于提高系統(tǒng)檢測精度,并間接降低檢測成本,具有重要的研究價值。本文主要研究內(nèi)容分四部分。
　　1.攝像機標定算法
　　研究了攝像機標定的基礎內(nèi)容:攝像機的針孔模型,攝像機的內(nèi)、外部參數(shù)、鏡頭的兩種

2、畸變模型:除法模型和多項式模型。然后研究相機標定的兩類方法,線性標定方法和非線性標定方法,并深入研究了非線性標定方法中的張正友方法。利用張的標定方法,進行攝像機標定實驗,實驗結(jié)果與Opencv的標定結(jié)果一致。最后分析使用標定圖像的數(shù)量與標定結(jié)果準確度的關系,鏡頭的光圈和焦距對標定結(jié)果的影響,提出了進行攝像機標定過程中需要注意的事項。
　　2.高精度橢圓擬合算法和亞像素光條中心提取算法
　　通過將橢圓擬合問題轉(zhuǎn)化為非線性最優(yōu)化

3、問題,獲取圓陣列標定板圖像高精度圓心坐標,從而提高攝像機標定結(jié)果的精度。對比了常規(guī)一階、二階像素級微分邊緣算子和亞像素精度邊緣檢測算法,使用基于Hessian矩陣法和提出一種基于形態(tài)學細化方法的結(jié)構(gòu)光光條中心提取算法,并進行光條中心提取實驗。實驗結(jié)果表明,二者的精度分別為亞像素級和像素級。
　　3.3D智能傳感器標定方法
　　研究了傳感器的3種測量模型:解析幾何模型、面面模型和線面模型;研究了傳感器結(jié)構(gòu)光光平面的幾種標定方法