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《大尺寸工件視覺測量中的圖像拼接方法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、計算機測量與控制．２０１５．２３（２）算法、設(shè)計與應(yīng)用ＣｏｍｐｕｔｅｒＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆Ｃｏｎｔｒｏｌ·５２３·文章編號：１６７１－４５９８（２０１５）０２－０５２３－０３中圖分類號：ＴＰ３９１．４文獻標(biāo)識碼：Ａ大尺寸工件視覺測量中的圖像拼接方法陳海林，熊芝，宋小春，夏清沛（湖北工業(yè)大學(xué)機械工程學(xué)院，武漢４３００６８）摘要：為提高大尺寸工件機器視覺測量精度，提出一種基于坐標(biāo)變換的圖像拼接方法，并給
2、出該坐標(biāo)變換方法的解算模型及求解方法，分析了局部測量誤差、重疊區(qū)域公共點個數(shù)等對坐標(biāo)變換精度的影響，得到了最佳拼接條件，并通過實驗對其進行了驗證；實驗結(jié)果表明，該方法簡單易行、結(jié)果可靠，對存在平移、旋轉(zhuǎn)以及尺度縮放的圖像都具有良好的效果，能有效地解決采用機器視覺進行大尺寸工件精確測量時的坐標(biāo)歸一化問題。關(guān)鍵詞：汽車大梁；視覺測量；坐標(biāo)變換；圖像拼接ＩｍａｇｅＭｏｓａｉｃｓｆｏｒＶｉｓｉｏｎＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｎＬａｒｇｅ－ｓｃａｌｅＷｏｒｋｐｉｅｃｅＣｈｅｎＨａｉｌｉｎ，ＸｉｏｎｇＺｈｉ，ＳｏｎｇＸｉａ
3、ｏｃｈｕｎ，ＸｉａＱｉｎｇｐｅｉ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００６８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｏｎｔｈｅｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅｗｏｒｋｐｉｅｃｅ，ａｉｍａｇｅｍｏｓａｉｃｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｗａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｆ
4、ｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌａｎｄｓｏｌｖｉｎｇｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｉｓｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｅａｎｓｗａｓｇｉｖｅｎ，ｔｈｅｎｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａｓｌｏｃａｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｅｒｒｏｒｓａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｐｕｂｌｉｃｐｏｉｎｔｓｉｎｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇａｒｅａｓｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｏｐｔｉ
5、ｍａｌｓｔｉｔｃｈｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｗｅｒｅｆｏｕｎｄａｎｄｆｕｒｔｈｅｒｖｅｒｉｆｉｅｄｂｙｅｘ－ｐｅｒｉｍｅｎｔｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｓｉｍｐｌｅ，ｒｅｌｉａｂｌｅａｎｄｈａｓａｇｏｏｄｅｆｆｅｃｔｏｆｉｍａｇｅｓｔｈａｔｈａｓｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ，ｒｏｔａｔｉｏｎａｎｄｓｃａｌｉｎｇ，ｗｈｉｃｈｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｎｏｒｍａ
6、ｌｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｉｎｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｏｎｔｈｅｐｒｅｃｉ－ｓｉｏｎｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅｗｏｒｋｐｉｅｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅｆｒａｍｅｓ；ｖｉｓｉｏｎｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ；ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ｉｍａｇｅｍｏｓａｉｃ獲得兩幅圖像間的關(guān)系，進而實現(xiàn)圖像的坐標(biāo)歸一化處理。０引言目前常用的大尺寸工件測量系統(tǒng)經(jīng)緯儀測量系統(tǒng)、激光跟１大梁視覺測量系統(tǒng)組成蹤測量系統(tǒng)、激光掃描測量系統(tǒng)、關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測量系統(tǒng)、室內(nèi)汽車大梁視
7、覺測量系統(tǒng)如圖１所示，整個系統(tǒng)主要分成３［１］，由于機器視覺測量系統(tǒng)具有ＧＰＳ和機器視覺測量系統(tǒng)等大模塊，即由伺服電機、編碼器、精密導(dǎo)軌等構(gòu)成的運動模測量精度高、測量效率高、系統(tǒng)成本低等優(yōu)點，機器視覺測量塊，由ＣＣＤ相機、背光光源、圖像采集卡等構(gòu)成的圖像采集技術(shù)已成為國外內(nèi)學(xué)者研究的熱點。本文研究的背景是采用機模塊和以ＰＣ機為核心的控制處理模塊。器視覺對最長可達(dá)１２ｍ的汽車底盤大梁上的裝配孔孔位、孔徑進行精確測量，以監(jiān)測汽車大梁的加工質(zhì)量，從而保證后續(xù)整車的裝配精度。大尺寸工件視覺測量通常先分段采集圖像，然
8、后進行拼接處理，因此相鄰兩幅圖像的拼接精度是影響測量系統(tǒng)整體精度的重要因素之一。吉林大學(xué)王華等人采用了基于頻域上的圖像配準(zhǔn)方法和改進的加權(quán)平滑融合算法將攝像機取得的圖像序列［２］，通過一定算法完成圖像拼接后再進行裝配孔特征進行拼接信息的提取，由于圖像拼接、特征提取時不可避免地要進行重復(fù)工作，使得測量效率低，而且圖像融合時若局部特征丟失或引入誤差，會導(dǎo)致提取的裝配孔信息不夠準(zhǔn)確。針對這種不圖１汽車大梁視覺測量系統(tǒng)結(jié)
