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《基于線結構光視覺技術的工件尺寸三維測量系統(tǒng)研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在應用文檔-天天文庫。
1、基于線結構光視覺技術的工件尺寸三維測量系統(tǒng)研究 [摘要]針對傳統(tǒng)測量方法無法滿足復雜工件尺寸在線檢測精度的問題，研究了一種由線結構光條紋中心提取、測量系統(tǒng)標定、工件尺寸三維測量三部分組成的基于線結構光視覺技術的工件尺寸在線三維測量系統(tǒng)。其中，線結構光條紋中心提取部分采用極大值法優(yōu)化光條紋區(qū)域，并結合Hessian矩陣方法提取線結構光條紋中心；測量系統(tǒng)標定部分采用基于平面標定板的相機參數(shù)標定方法和基于最小二乘法擬合的線結構光平面參數(shù)標定方法；工件尺寸三維測量部分通過聯(lián)立相機投影方程和線結構光平面方程計算工件實際尺寸。利用實際工件進行實驗研究，結果表明此測量系統(tǒng)能滿足工件測量要求。下
2、載論文網(wǎng) [關鍵詞]工件尺寸測量；線結構光；條紋中心提?。还馄矫鏄硕?；三維測量 doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2017.21.089 [中圖分類號]TM930[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0194（2017）21-0178-05 0引言 工件尺寸是衡量加工工件質量優(yōu)劣的一項重要指標，工件加工過程中工件尺寸不僅是工件質量評估的依據(jù)，還為改善工件加工工藝提供重要的反饋信息，促進工業(yè)技術的進步?！ ‰S著工業(yè)制造水平的發(fā)展，工件愈加趨于多樣化、復雜化和曲面化，導致工件尺寸測量困難，因此急需更加精確的工件尺寸測量方法。由于傳統(tǒng)的接觸式測量需要接觸工件
3、導致其表面磨損，影響工件尺寸質量，因此非接觸式工件尺寸測量方法是目前研究的熱點[1]?！ 》墙佑|式工件尺寸測量方法主要有采用超聲波測量儀、立體視覺測量系統(tǒng)和三維激光掃描儀等來測量的方法。超聲波測量儀首先向待測工件投射超聲波，在待測工件內部來回反射形成震蕩，然后計算超聲波往返一次的傳播時間和傳播速度，得出待測工件的高度等尺寸信息，但超聲波易受環(huán)境溫度變化影響，導致工件尺寸測量精度不高[2]。立體視覺測量系統(tǒng)采用兩臺相機從不同角度同時獲取待測工件圖像，通過立體匹配算法得出視差圖，結合三角測量原理獲取被測工件的三維尺寸信息。但由于立體匹配算法無法兼顧精度和速度的難度，達不到工件尺寸測量的要求
4、[3]。三維激光掃描儀采用非接觸高速激光脈沖獲取工件表面的三維信息，在三維形貌檢測、大型設備檢測等領域廣泛應用，但其成本昂貴，難以普及[4]?！ 【€結構光視覺測量技術是結合激光掃描技術和視覺處理技術的新興工件尺寸測量技術，具有實時性、高精度和通用性的優(yōu)點[5]。線結構光視覺測量工件尺寸方法首先對待測工件表面投射光束形成條紋，其次通過攝像機采集工件表面條紋圖像并計算條紋中心坐標，然后基于三角測量原理進行空間尺度變換以獲取工件三維尺寸[6]。一個完整的線結構光視覺測量系統(tǒng)包括圖像采集，線結構光條紋中心提取，測量系統(tǒng)標定，三維點云獲取四部分。其中，線結構光條紋中心提取部分和測量系統(tǒng)標定部分最
5、為關鍵。 線結構光條紋中心提取是對條紋圖像中一定像素寬度的條紋轉化為單像素寬度條紋以獲取準確的像平面坐標[7]。目前，線結構光條紋中心提取方法主要分為兩大類，即基于形態(tài)特征的方法與基于灰度特征的方法[8]。基于形態(tài)特征的方法是利用條紋圖像的幾何特征、形態(tài)學特征對條紋中心進行提取，主要方法有邊緣法[9]、閾值法[10]幾何中心法[11]以及細化法[12]等。基于形態(tài)特征的方法實現(xiàn)簡單，處理速度快，但在處理過程中易受噪聲影響，且不具有亞像素精度。基于灰度特征的方法是依據(jù)條紋橫截面灰度值呈高斯分布的特性提取條紋，主要有極值法[13]、灰度重心法[14]、曲線擬合法[15]、Hessian矩
6、陣法[16]等。其中，極值法是求條紋上灰度值最大的點即條紋中心?；叶戎匦姆ㄊ且罁?jù)在條紋內灰度呈高斯排列，沿條紋橫截面取灰度重心即條紋中心。曲線擬合法采用高斯曲線來擬合條紋橫截面灰度分布，但由于光照影響和工件反射率不同導致灰度分布非嚴格對稱，影響測量精度。Hessian矩陣法首先利用Hessian矩陣得到圖像中條紋的法線方向，其次沿法線方向求Hessian矩陣最大特征值對應的坐標，然后采用泰勒展開式求出亞像素位置，該方法精度高、魯棒性好，能夠完整的提取出條紋中心點，但由于進行多次大規(guī)模高斯卷積運算，處理速度低?！ 【€結構光視覺測量系統(tǒng)標定包括相機參數(shù)標定和線結構光平面參數(shù)標定。相機參數(shù)標
7、定是依據(jù)相機成像模型建立二維圖像點和三維空間點之間的映射關系。當前，F(xiàn)aig提出了一種非線性模型標定的非線性優(yōu)化算法，但沒有考慮相機畸變的影響[17]。Tsai提出了一種基于徑向一致性約束的非線性優(yōu)化方法，采用兩步法估算相機內、外部參數(shù)，從而獲得較高標定精度，但對切向畸變的相機，標定精度較差[18]。Zhang提出一種棋盤格標定方法，采用線性模型估計相機參數(shù)，并對相機非畸變特性通過非線性優(yōu)化技術進一步優(yōu)選相機參數(shù)，獲得了較高精度[19]。線結構
