智能三坐標(biāo)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、為解決傳統(tǒng)三坐標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中誤差大、速度慢、效率低的缺陷，本文將機(jī)器視覺(jué)融合到精密的三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x上，采用智能三坐標(biāo)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)。所謂智能三坐標(biāo)視覺(jué)檢測(cè)就是通過(guò)攝像機(jī)采集圖像，然后經(jīng)過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像處理，得到產(chǎn)品的特征信息，并且篩選出不合格的產(chǎn)品的過(guò)程。
　　本文通過(guò)三坐標(biāo)的精確移動(dòng)驅(qū)動(dòng)攝像機(jī)的平動(dòng)，模擬了平行雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)，主要內(nèi)容涉及視覺(jué)系統(tǒng)的標(biāo)定、系統(tǒng)對(duì)采集圖像的處理、圖像的匹配以及視覺(jué)檢測(cè)精度驗(yàn)證四個(gè)部分。
　?。?）

2、首先要對(duì)雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，建立位置與坐標(biāo)關(guān)系，完成位置與坐標(biāo)的統(tǒng)一，本文分析了Tasi兩步法的缺陷的基礎(chǔ)上，選擇了張正友標(biāo)定法，在Matlab的環(huán)境下進(jìn)行畸變模型、坐標(biāo)模型、參數(shù)模型的研究，以及標(biāo)定方法、標(biāo)定過(guò)程、結(jié)果與誤差的分析。
　　（2）在特征信息的提取研究方面，本文選用了Harris角點(diǎn)提取法，為提高匹配的準(zhǔn)確率，又提出了基于圖像質(zhì)心平移的匹配算法，通過(guò)獲取不同位置的圖像質(zhì)心，將質(zhì)心的偏移距離作為約束條件完成匹配，

3、并與Surf匹配算法進(jìn)行匹配對(duì)比實(shí)驗(yàn)，分別從匹配效果以及匹配速度兩個(gè)方面，分析了基于質(zhì)心匹配法的可行性。
　?。?）為得到產(chǎn)品的深度信息（如坐標(biāo)值、線段長(zhǎng)度、區(qū)域面積或周長(zhǎng)等），選擇了角點(diǎn)為目標(biāo)，求出角點(diǎn)的空間坐標(biāo)，完成特征點(diǎn)的三維重建，得到產(chǎn)品的深度信息。
　?。?）為了驗(yàn)證視覺(jué)檢測(cè)的精度，本文在正交導(dǎo)軌搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)下，對(duì)被測(cè)物進(jìn)行了兩組測(cè)量實(shí)驗(yàn)：一是對(duì)兩點(diǎn)之間線段的測(cè)量；二是對(duì)12mm量塊高度的測(cè)量，驗(yàn)證視覺(jué)三坐標(biāo)的精度