線結(jié)構(gòu)光視覺傳感器標(biāo)定技術(shù)的研究.pdf

1、隨著市場對產(chǎn)品需求和質(zhì)量要求的日益提高,產(chǎn)品開發(fā)的逆向工程技術(shù)、產(chǎn)品生產(chǎn)的在線檢測技術(shù)、模具設(shè)計與制造之間和模具與成型產(chǎn)品之間的對比性誤差分析技術(shù)均應(yīng)運(yùn)而生。作為其中關(guān)鍵技術(shù)之一的三維掃描測量技術(shù),迅速成為產(chǎn)品與模具CAD/CAE/CAM系統(tǒng)中研究與應(yīng)用的熱點(diǎn),并發(fā)展成為一個相對獨(dú)立的領(lǐng)域。本文所研究的線結(jié)構(gòu)光視覺傳感器標(biāo)定技術(shù)是三維掃描測量技術(shù)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵,其研究對于該領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展具有重要意義和實用價值。
　　課題關(guān)于線結(jié)構(gòu)光

2、視覺傳感器標(biāo)定方法的研究,主要包括攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)的標(biāo)定、線結(jié)構(gòu)光視覺傳感器的結(jié)構(gòu)參數(shù)(光平面與攝像機(jī)的位置關(guān)系)的標(biāo)定、角點(diǎn)圖像坐標(biāo)和光條中心提取等方面。
　　對于攝像機(jī)外參數(shù)與部分內(nèi)參數(shù)的標(biāo)定,本文在分析線結(jié)構(gòu)光視覺傳感器測量的工作原理、針孔成像模型、攝像機(jī)畸變模型的基礎(chǔ)上,建立了考慮一階徑向畸變的攝像機(jī)模型,并對需要標(biāo)定的參數(shù)進(jìn)行了分析。對于模型參數(shù)的求解,本文在深入的分析Tsai標(biāo)定法的基礎(chǔ)上,研究提出了基于Tsai法的線性

3、求解參數(shù)法,在保證精度的情況下,不但提高了計算速度,而且完全避免了非線性優(yōu)化的繁瑣性和不穩(wěn)定性。
　　對于線結(jié)構(gòu)光視覺傳感器的結(jié)構(gòu)參數(shù)(光平面與攝像機(jī)坐標(biāo)系的位置關(guān)系)的標(biāo)定,本文首先對如何求出光平面上標(biāo)定點(diǎn)在攝像機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)進(jìn)行了分析與推導(dǎo),然后用Levenberg-Marquardt法來擬合光平面方程,取得了實質(zhì)性技術(shù)進(jìn)展。
　　對于角點(diǎn)圖像坐標(biāo)和激光條紋中心的提取,本文在分析Harris算法和Forstner算法的

4、原理和優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,研究提出了一種改進(jìn)的角點(diǎn)提取算法,使提取到的圖像坐標(biāo)達(dá)到亞像素級,而且提取角點(diǎn)過程中閾值的選取不受圖像灰度、對比度變化等因素的影響。同時,分析和選取合理的圖像處理方法(圖像濾波、閾值變換、細(xì)化)來提取激光條紋中心。
　　最后,本課題利用visual c++6.0作為軟件開發(fā)工具,通過建立參數(shù)求解與圖像處理的實驗平臺,結(jié)合設(shè)計的實驗裝置,并以真實球體為驗證載體,驗證了本文研究提出的線結(jié)構(gòu)光視覺傳感器標(biāo)定方法的正