反向工程中數(shù)字近景攝影測量系統(tǒng)三維光學(xué)測量關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、綜合近景攝影測量技術(shù)和光柵投影測量技術(shù)的實物數(shù)據(jù)獲取方法是目前眾多反向工程測量技術(shù)中針對大型的、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的測量對象的最高效的方法之一。這種方法由近景攝影測量獲取散布在被測物體上或周圍的人工標記點群的三維坐標，再以這些坐標數(shù)據(jù)作為光柵投影分片測量點云拼接的依據(jù)，從而獲取得到整體測量數(shù)據(jù)。這種綜合方法既具有光柵投影測量的高效率又消除了數(shù)據(jù)拼接時的累積誤差。該方法需要在被測物體表面貼兩類測量標記點，一類是近景攝影測量系統(tǒng)和光柵測量系統(tǒng)都可以識

2、別的，沒有固定編號的標記點，稱為非編號標記點，此類標記點只需識別其特征的中心位置；另一類是只有近景攝影測量系統(tǒng)可以識別的、表面特征各為不同并且有固定數(shù)字編號的標記點，稱為編號標記點，這類標記點在圖像識別中既需要識別其特征的中心位置，又需要識別其具體的編號代碼。其中，非編號標記點的作用是作為每次光柵測量得到的點云拼合的參照。而編號標記點的作用則是通過近景攝影測量原理，根據(jù)其自身的空間坐標和兩類測量標記點之間的距離關(guān)系，將不同的數(shù)字圖像上的

3、非編號標記點進行匹配，以獲得貼放在物體表面上的非編號標記點的空間坐標信息，從而提高點云拼合的精度。 全文按照攝影測量的實現(xiàn)過程主要研究了以下內(nèi)容： 1. 本文在MATLAB平臺上首先利用一系列的圖像處理技術(shù)將原圖像轉(zhuǎn)化為含有較少干擾雜質(zhì)塊的二值圖像。 2. 利用Zernike矩不變量和支持向量機(SVM)方法實現(xiàn)了編號標記點的識別。采用Hamming距離來求取識別編號標記點所需要的Zernike特征向量的維數(shù)。