逆向工程數(shù)據(jù)獲取中測量參考點的設計與自動檢測關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、本文研究的是近景攝影測量和結(jié)構(gòu)光光柵測量相結(jié)合的逆向工程三維光學測量中測量參考點的設計及其圖像自動檢測。這套光學測量系統(tǒng)需要在被測物體表面貼兩類測量參考點，一類是近景攝影測量系統(tǒng)和光柵測量系統(tǒng)都可以識別的，沒有固定編號的參考點，稱為非編碼參考點，此類參考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)字編號的參考點，稱為編碼目標點，這類參考點在圖像識別中既需要識別其特征的中心位置，又需要識

2、別其具體的編號代碼。其中，非編碼參考點的作用是作為每次光柵測量得到的點云拼合的參照。而編碼目標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參考點之間的距離關(guān)系，將不同的數(shù)字圖像上的參考點進行擬合，以獲得貼放在物體表面上的非編碼參考點的空間坐標信息，從而提高點云拼合的精度。本課題的任務是設計一組合理的非編碼參考點和編碼足夠多的編碼目標點，然后就測量參考點的圖像自動檢測技術(shù)，即測量參考點的定位和識別進行探討和研究。本文的

3、主要研究內(nèi)容包括三個方面： (1)測量參考點的設計。本課題中編碼目標點的設計理念主要運用近似代數(shù)中關(guān)于群論的相關(guān)知識，把編碼目標點的設計轉(zhuǎn)化為正n邊形涂色問題。在確定505個編碼目標點的對應特征編號及編碼圖案后，完成非編碼參考點和編碼目標點的尺寸樣式設計。 (2)測量參考點的自動檢測，即提取測量參考點的中心像坐標及識別編碼目標點的編號。本文在Visual C++編程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

4、干擾雜質(zhì)塊的二值圖像；然后通過特征矩與結(jié)構(gòu)形態(tài)分析相結(jié)合的技術(shù)將兩類測量參考點的中心像坐標提取出來；最后根據(jù)大量的圖像實驗，提出利用特征不變矩匹配識別的方法確定編碼目標點的對應編號。在其中運用了最大類間方差法、“甲蟲”算法、特征矩匹配算法等方法，成為測量參考點圖像處理和識別工作的行之有效的算法。 (3)在圖像處理和識別技術(shù)的理論基礎(chǔ)上，運用圖像編程技術(shù)實現(xiàn)對應的測量參考點自動檢測算法，并將整個圖像操作過程整合成一個程序?qū)崿F(xiàn)。