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基于线结构光的金属零部件三维尺寸测量毕业论文

 2021-08-26 00:09:29  

摘 要

机器视觉获取三维信息的方法具有非接触、快速、精确等优点;线结构光基于激光三角形的原理,具有精度高、速度快、适用范围广等优点,对待测物体要求较低,而且测量系统结构简单,易于实现,且最大优点是与被观测对象无接触,不会产生任何损伤。

本文以线结构光作为测量工具,针对单目视觉测量的原理和过程进行了深入的研究和讨论,主要工作围绕摄像机内参数标定、系统参数标定、光条中心快速提取、图像采集界面设计等几个方面进行展开。

首先建立了线结构光三维测量的数学模型,推导了相关计算公式,利用Matlab相机标定工具进行标定得到工业相机焦距、主像点坐标和畸变系数;设计了一套激光器发射器和摄像机的装夹装置,固定激光器和摄像机的相对位置;采用锯齿靶标标定法标定摄像机成像平面和线结构光平面的相对位置关系,即外参数的旋转矩阵和平移矩阵。然后将自适应阈值法和灰度重心法相结合,提取逐列的自适应阈值灰度重心法,提取高精度的条纹中心像素位置,并提高了算法对不同情况的鲁棒性。最后基于vs2010利用MFC界面编程设计了一个简单界面实现图片读取、提取光条中心、导出测量数据等功能。

关键词:线结构光;平面靶标标定;灰度重心法;MFC界面编程

Abstract

Machine vision as the method to acquire 3D information has advantages of non-contact, fast and accurate; Line-structured light based on the principle of the laser triangle, has the advantages of high-accuracy, fast and widely applied, low requirements for measured object, and the measurement system structure is simple, easy to realize, and the biggest advantage is no contact with the observed object , and no damage exist.

We set Line-structured light as the tool, research and discussed for the principle and process of single vision measurement. The work main is the camera calibration, system calibration, light stripe center extraction, image acquisition interface design and so on.

Firstly, we build the math model, deduce the related formula, and use MATLAB camera calibration tools to get the camera focal length in pixel, the principle point coordinates and the distortion coefficient; design the clamping device fixing the relative position of the laser and CCD camera; The relative position relation between the camera imaging plane and the line structure light plane, named the rotation matrix and translation matrix, is calibrated by the zigzag target calibration method. Then combine the adaptive threshold method and the gray-gravity method to get the adaptive threshold gray gravity of each row, which improves the robustness of the algorithm in different situations.Finally, design a simple interface based on MFC VS2010 programming to achieve image reading, extracting the light center, derived measurement data and other functions.

Key Words:Line-structured light;Plane target calibration;Gray gravity center of gravity method;MFC interface programming

目 录

摘 要 I

Abstract II

目 录 III

第一章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.1.1机器视觉 1

1.1.2结构光三维测量 2

1.2国内外研究现状 3

1.3论文研究的主要工作 5

第二章 摄像机参数标定 7

2.1相机标定意义及流程 7

2.2摄像机系统模型 7

2.2.1三个常用坐标系及其变化 7

2.2.2理想摄像机成像模型 9

2.2.3非线性摄像机模型 11

2.3摄像机内参数标定 12

2.3.1相机内参数标定方法 12

2.3.2内参数标定步骤 14

2.3.3内参数标定结果 15

2.4摄像机外参数标定 17

2.4.1常见外参数标定方法 17

2.4.2外参数标定实验 19

2.5结果精度验证与分析 23

2.6本章小结 24

第三章 激光条纹中心提取 25

3.1激光条纹特性 25

3.2常见条纹中心提取方法 25

3.3本实验采用方法 27

3.3.1几何中心法 28

3.3.2灰度重心法 29

3.4基于自动阈值的改进灰度重心法 30

3.5本章小结 33

第四章 金属零部件的三维重构 34

4.1三维重构原理和过程 34

4.2 MATLAB曲面拟合 35

4.3.图像采集界面设计 36

4.3.1计算机图像采集与处理平台开发基础 37

4.3.2计算机图像采集流程 37

4.3.3图像采集软件工作模块介绍 39

4.4本章小结 40

第五章 总结与展望 41

5.1全文总结 41

5.2展望 41

参考文献: 43

附录A 重要的M代码程序 45

附录B 重要的c 代码程序 51

致 谢 55

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1机器视觉

机器视觉技术是一门涉及到诸多领域的交叉技术,由计算机科学、模式识别、图像处理等多学科交叉组成[1]。机器视觉技术主要是类比人的视觉功能,用计算机来模拟和代替认得大脑处理各种视觉信息,上位机对采集到的图像进行相关处理并加以提取有用信息,最终用于工业过程中的检测、测量和控制[2]

机器视觉系统运用摄像机代替人眼进行各种测量和电脑进行各种判断处理,结合光学、计算机处理、电子等方面,涉及到图像处理、特征识别、计算机计算,人工智能、光机电一体化等多个领域。

根据测量方式的不同,机器视觉可以分为接触式和非接触式测量。有别于传统接触式代表的坐标测量技术依靠探针接触测量的局限性,非接触式不仅测量效率高,且可广泛应用于工作环境恶劣、产品表面不宜受力或温度较高的场合,还解决了接触测量无法测量的柔性被测物测量问题。根据采用光源不同,非接触式机器视觉又可以分为主动式和被动式,如图1.1所示,其中主动式三维测量技术以的光源(结构光或者激光)为工具,利用测物体在其照射下形成的包含物体形貌信息的特殊图像完成以深度测量为目的的三维成像系统。

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