基于結(jié)構(gòu)光的倉容檢測系統(tǒng)的點云圖像處理方法.pdf

1、本文以基于結(jié)構(gòu)光的倉容檢測系統(tǒng)為研究對象，設計了檢測系統(tǒng)的整體圖像處理方案，實現(xiàn)對倉容的快速檢測，完成了倉容檢測系統(tǒng)的硬件選型、標定方案設計、結(jié)構(gòu)光圖像處理算法研究和軟件系統(tǒng)開發(fā)等，具體研究如下：
　　(1)確定圖像解決方案和實驗平臺搭建。分析課題的應用要求，根據(jù)課題的實時性強、數(shù)據(jù)量大和測量范圍廣等特點，對比多種結(jié)構(gòu)光方法的應用特性，確定為線結(jié)構(gòu)光測量方案；通過分析圖像的采集要求，選擇基于FPGA的圖像處理器、線陣相機、鏡頭等硬

2、件；設計基于空間解析幾何的相機標定方法，實現(xiàn)對相機快速精確地標定。
　　(2)完成基于FPGA圖像采集卡的結(jié)構(gòu)光圖像預處理。通過實驗采集大量結(jié)構(gòu)光圖像，根據(jù)圖像的噪聲類型對其進行鄰域平均濾波和拉普拉斯銳化，研究分析圖像處理算法在FPG A中的實現(xiàn)方法，實現(xiàn)了基于FPGA采集卡的結(jié)構(gòu)光圖像預處理算法。
　　(3)研究并實現(xiàn)了結(jié)構(gòu)光中心點提取算法。根據(jù)結(jié)構(gòu)光圖像分布集中的特點，本文選擇了在OTSU分割的基礎上加入最小矩形分割算法

3、，方便大量結(jié)構(gòu)中心坐標計算。針對結(jié)構(gòu)光圖像灰度分布不理想的各種類型進行對比分析，選取灰度重心法對圖像進行處理。并借助基于CPU+GPU的異構(gòu)并行計算提高了圖像處理的效率。
　　(4)完成基于C++的點云圖像處理軟件設計與開發(fā)。利用DALS A公司的S ap era++LT和S ap era P roc es s ing實現(xiàn)圖像的獲取和快速處理，利用采集到的數(shù)據(jù)計算出倉容信息。通過對軟件的功能測試，驗證了本軟件的準確性、實時性和穩(wěn)定