基于計算機(jī)視覺的大型復(fù)雜曲面三維光學(xué)測量關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著中國制造業(yè)的快速發(fā)展，許多行業(yè)的產(chǎn)品大量采用了大型復(fù)雜曲面工件。工業(yè)界在加工控制和質(zhì)量檢測方面都迫切需要能用于大型復(fù)雜曲面機(jī)械系統(tǒng)工作現(xiàn)場高精度、速度快、方便、經(jīng)濟(jì)的三維表面形貌和變形的測量方法和設(shè)備。通過提升計算機(jī)視覺和三維光學(xué)測量系統(tǒng)的效率和性能來高效快速地獲取高精度的大型復(fù)雜曲面點云數(shù)據(jù)有著重要的研究意義和實用價值。
　　本文以大型復(fù)雜曲面自動化精密檢測為應(yīng)用目標(biāo)，系統(tǒng)地構(gòu)建了的全局特征點測量系統(tǒng)和數(shù)字結(jié)構(gòu)光投影曲面片測

2、量系統(tǒng)。將骨架點全局?jǐn)z影測量和結(jié)構(gòu)光法、立體視覺進(jìn)行有效融合，實現(xiàn)了全局特征點測量、數(shù)字結(jié)構(gòu)光投影曲面片測量以及基于全局特征點的曲面片拼接融合。本文具體研究包括攝像機(jī)建模與自標(biāo)定，全局特征點提取、特征點三維信息獲取，基于數(shù)字投影與數(shù)字相移的圖像獲取、相位圖去包裹、曲面片稠密點三維測量及平差優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)。同時本文還對特殊光學(xué)表面，如高動態(tài)范圍及紅熱鍛件表面的直接測量的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究。論文采用理論分析與實驗研究相結(jié)合的方法，對基于計算機(jī)

3、視覺信息的大型復(fù)雜曲面高精度便攜式三維測量中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。
　　本文首先介紹了攝像機(jī)線性和非線性模型，分析比較了多種經(jīng)典的攝像機(jī)自標(biāo)定方法。針對目前的分層自標(biāo)定方法誤差較大的問題，采用了基于多視圖重建的因子分解方法來實現(xiàn)分層自標(biāo)定的射影重建。這樣就在射影重建中能有效地利用所有圖像的信息，使得相機(jī)自標(biāo)定具有較高的精度。
　　本文研究了全局坐標(biāo)系下三維骨架點獲取算法原理，并在理論上分析了傳統(tǒng)雙視圖重建絕對定向過程中

4、產(chǎn)生的誤差累積原因，提出基于公共視圖構(gòu)建雙視圖來減少坐標(biāo)轉(zhuǎn)換次數(shù)，達(dá)到控制大型物體三維空間點重建累積誤差的方法。該方法構(gòu)建了基于公共視圖圖像組的優(yōu)質(zhì)圖像網(wǎng)絡(luò)，每組圖像采用公共視圖與多個視圖組建雙視圖，完成相機(jī)的定向和三維點的計算，同時采用基線閾值篩選法去除了效果差的圖像組合給重建精度帶來的負(fù)面影響。針對多公共視圖組在相機(jī)定向中本質(zhì)矩陣五點算法求解存在誤解的問題，提出使用反投影殘差之和的約束來排除誤解。實驗證明，該方法有效的抑制誤差的累積

5、現(xiàn)象，尤其是大型物體測量的圖像序列較長時可以使得重建精度更高，魯棒性更強(qiáng)。
　　本文系統(tǒng)的研究了基于數(shù)字相移條紋投影曲面三維測量方法，并著重研究多頻外差相位去包裹算法能夠?qū)ζ交婧捅砻娌贿B續(xù)復(fù)雜面型的物體進(jìn)行可靠的測量。
　　本文還對高動態(tài)范圍物面，尤其是強(qiáng)反射物面和高對比度物面的免噴涂的測量方法進(jìn)行了深入研究。提出采用多曝光時間采集圖像、高動態(tài)范圍圖像融合以及單雙目重建數(shù)據(jù)融合等技術(shù)相結(jié)合高質(zhì)量地獲取可測的空間點，使相機(jī)

6、的感光范圍和場景的亮度范圍相一致。實驗驗證了該方法既能夠保持具有雙目的高精度、高穩(wěn)健性的特點，同時對于某些雙目視覺無法測量的區(qū)域也能夠通過單目視覺加以補(bǔ)償，獲得完整的三維形貌。
　　本文對結(jié)構(gòu)光的立體視覺方法在線快速測量大型鍛件所存在的問題進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。針對紅熱態(tài)高溫條件下結(jié)構(gòu)光條紋難以獲取的問題，采用物理和數(shù)字濾光相結(jié)合的辦法克服熱態(tài)表面輻射的影響，采用多頻相移技術(shù)以顯著提升抗噪能力；提出了大型鍛件多個結(jié)構(gòu)光投影的光學(xué)測量頭