基于雙目視覺的三維尺寸測量方法研究.pdf

1、計算機視覺技術(shù)具有非接觸和自動化程度高的特點,使得這項技術(shù)在零件的表面質(zhì)量檢測、尺寸測量和形狀識別等方面有著廣闊的應(yīng)用前景。計算機視覺的研究目標是從二維圖像獲取三維景物的結(jié)構(gòu)信息,但目前基于機器視覺的測量技術(shù)基本是以被測物體的投影或某一平面所獲取的二維圖像作為處理對象,這就大大降低了測量效率和可用計算機視覺技術(shù)進行自動化測量的物體的范圍。本文研究的基于雙目視覺的三維尺寸測量方法可同時檢測存在于物體不同平面上的目標尺寸特征,可大大提高不同

2、形狀基元的自動化識別及測量效率和擴大視覺測量應(yīng)用范圍,具有重要的理論研究價值和廣泛的應(yīng)用前景。
　　 本文利用物體的數(shù)字圖像,圍繞三維尺寸測量,主要對CCD相機的雙目標定、亞像素邊緣檢測、圖像配準和直線、圓和橢圓等幾何基元的識別與擬合等問題進行了理論和實驗研究。
　　 雙目立體視覺系統(tǒng)是用雙攝像機模擬人的雙眼從不同角度同時獲得被測物體的兩幅數(shù)字圖像,然后基于視差原理進行恢復(fù),它是實現(xiàn)三維圖像尺寸測量的物理基礎(chǔ)。在分析了不

3、同雙目視覺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型的特點和適用性后,選擇能達到較高測量精度和要求的模型,根據(jù)視覺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)對視覺系統(tǒng)測量精度的影響對各參數(shù)進行合理設(shè)計和選取,用雙數(shù)碼照相機模擬搭建雙目立體視覺系統(tǒng),建立符合實際的帶有畸變的攝像機非線性成像模型。最后利用黑白棋盤格標定模板對攝像機進行初步標定后,再用Levenberg-Marquardt算法進行非線性優(yōu)化,最終實現(xiàn)攝像機的高精度標定；對物體邊緣提取精度能達到亞像素精度有利于測量結(jié)果達到更高精度,基于

4、小波變換和基于最小二乘擬合的亞像素邊緣檢測都能達到這一要求,但實驗證明基于最小二乘擬合的亞像素邊緣檢測更易于實現(xiàn),且適用性較廣,更加適于交叉邊緣的檢測；圖像配準是立體視覺實現(xiàn)的重點也是難點,基于SIFT算法的圖像匹配能有效、準確地配準左右圖像的特征點,進而提高空間點三維坐標的準確性；物體形狀往往包含多種幾何基元,如直線、圓、圓弧、橢圓以及各種曲線等,限于研究條件和技術(shù)水平,本文只研究了直線、圓和橢圓的識別檢測及用輪廓數(shù)據(jù)擬合的方法。利用