高顯現(xiàn)力三目視覺(jué)測(cè)量關(guān)鍵技術(shù).pdf

1、視覺(jué)測(cè)量目前已成為一項(xiàng)應(yīng)用非常廣泛的精密測(cè)量技術(shù)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的延伸和拓展，視覺(jué)測(cè)量技術(shù)也受到了更廣泛的關(guān)注。本文提出了基于平行光照明的三目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)方案，通過(guò)選擇平行光源照明方式，可改變目標(biāo)在各位置相機(jī)中的顯現(xiàn)方式和顯現(xiàn)力強(qiáng)度，利用三相機(jī)圖像信息的差異性實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)或者差分融合，能夠提高前景目標(biāo)的顯現(xiàn)力，并去除掉背景噪聲或非測(cè)量目標(biāo)的干擾影響。目標(biāo)前景的對(duì)比度提高、顯現(xiàn)力增強(qiáng)，對(duì)于分離前后背景信息，提高目標(biāo)特征邊緣飽和度、均勻性都是非

2、常有幫助的，為實(shí)現(xiàn)更高精度的特征形貌檢測(cè)或者輪廓尺寸測(cè)量打下了基礎(chǔ)。
　　 本文研究的主要內(nèi)容包括：
　　 1.采用了基于平行光照明的三目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)方案，討論了該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理及意義。完成了硬件系統(tǒng)的搭建，主要包括：照明光源系統(tǒng)、視頻采集系統(tǒng)、多自由度可調(diào)節(jié)平臺(tái)等部分。通過(guò)平行光照明系統(tǒng)的光學(xué)參數(shù)、機(jī)械結(jié)構(gòu)和電氣控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，研制了光源系統(tǒng)。搭建了可以靈活調(diào)節(jié)水平角度和三個(gè)自由度位移量的平臺(tái)系統(tǒng)。
　　 2.

3、對(duì)系統(tǒng)的圖像匹配特征點(diǎn)檢測(cè)算法進(jìn)行了研究。為了獲取多圖像中的匹配特征點(diǎn)，針對(duì)匹配圖像中常見(jiàn)的角點(diǎn)、圓和橢圓特征分別提出了智能檢測(cè)方案：基于harris原理的自動(dòng)角點(diǎn)檢測(cè)算法，基于hough變換的圓特征自動(dòng)檢測(cè)算法，結(jié)合hough變換和橢圓擬合原理的橢圓特征自動(dòng)檢測(cè)算法。通過(guò)引入不同的實(shí)驗(yàn)對(duì)象，分析了目標(biāo)偏轉(zhuǎn)角度對(duì)于角點(diǎn)提取的影響。以提取的圓特征和橢圓特征中心的行、列直線度來(lái)評(píng)價(jià)兩種特征檢測(cè)算法的特征提取精度。對(duì)比分析了圓特征自動(dòng)檢測(cè)算法

4、及橢圓擬合算法對(duì)橢圓特征的處理結(jié)果。
　　 3.對(duì)系統(tǒng)的圖像配準(zhǔn)和相機(jī)標(biāo)定技術(shù)進(jìn)行了深入分析。采用了基于特征點(diǎn)的2D圖像配準(zhǔn)方案，并提出了DLT和Ransac相結(jié)合的圖像2D射影變換關(guān)系計(jì)算方法。設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)分析了在高斯噪聲和野值點(diǎn)對(duì)的影響下，DLT和Ransac組合算法的運(yùn)算精度、時(shí)間復(fù)雜度等情況，并通過(guò)對(duì)不同目標(biāo)的實(shí)驗(yàn)處理，分析算法的實(shí)際匹配效果和精度。由淺入深的分析了相機(jī)幾何模型，實(shí)驗(yàn)中提出了三種相機(jī)內(nèi)參標(biāo)定方案，并結(jié)合不同實(shí)

5、驗(yàn)對(duì)象，分析了不同標(biāo)定條件對(duì)相機(jī)內(nèi)參數(shù)計(jì)算的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性的影響。
　　 4.采用了基于前后景采樣點(diǎn)對(duì)比度和區(qū)域灰度評(píng)價(jià)的圖像融合系數(shù)優(yōu)化方法，分析了不同系數(shù)的融合結(jié)果的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了金屬工件缺陷及表面細(xì)微凹凸、起伏變化形貌的檢測(cè)。分別以金屬工件和量塊為對(duì)象，對(duì)比單目相機(jī)系統(tǒng)討論了本系統(tǒng)在目標(biāo)特征輪廓尺寸測(cè)量方面的特點(diǎn)。為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)不同信息(比如內(nèi)、外邊緣和缺陷邊緣)分離顯示，提出了基于Radon一維定向投影的目標(biāo)分類信息提取方法