機器視覺測量中相機標定算法的研究.pdf

1、機器視覺測量作為一種非接觸式精密測量方法，以其速度快、柔性好、自動化和智能化水平高等諸多優(yōu)點在現(xiàn)代化工業(yè)生產中得到了廣泛應用。本課題以某企業(yè)鋼管管型測量需求為出發(fā)點，針對測量過程中遇到的實際困難，提出了利用尺寸已知的定標圖形進行標定，求取測量比，進而求取鋼管直徑的解決方案。在問題的實際解決過程中，本課題主要進行了以下幾方面的研究:
　　1.在對傳統(tǒng)定標圖形進行研究分析的基礎上，針對本課題的實際情況，設計了一種新型定標圖形，制作了標

2、靶，將其安置于待測鋼管的管口，運用數(shù)碼相機進行圖像采集;
　　2.為了進行定標計算，需要從原始圖像中提取定標圖形。首先對原始圖像進行了灰度化處理，利用高斯濾波算法去除了干擾噪聲，然后分四區(qū)域采用最大類間方差法進行了二值化處理，有效克服了光照不均的影響;利用水平投影和垂直投影特征實現(xiàn)了定標圖形的粗定位，結合定標圖形中心坐標與投影區(qū)域邊界的位置關系，完成了定標圖形的細定位;最后，運用輪廓跟蹤與Hough變換相結合的方法實現(xiàn)了定標圖形外

3、圓的檢測，獲得其準確坐標參數(shù)，為特征點提取提供依據(jù);
　　3.為了進行定標計算，需要提取特征點坐標位置。首先運用改進的Harris角點檢測算法進行了特征點初定位;然后，利用迭代閾值算法進行亞像素級的角點檢測，獲得了更精確的特征點坐標;最后，對提取的特征點進行兩次校正，去除偽特征點的干擾;
　　4.運用得到的特征點亞像素級坐標，結合定標圖形的實際物理尺寸進行了定標計算，確定了每像素所對應的實際物理尺寸，完成標定，為鋼管直徑測量