| 【中文题名】 | 基于双目立体视觉的大尺寸测量系统的研究 |
| 【英文题名】 | Research on Large-Scale Measuring System Based on Stereo Computer Vision |
| 【学科专业】 | 测试计量技术及仪器 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-7-30 |
| 【中关键词】 | 尺寸测量,立体视觉,角点检测,摄像机标定,立体匹配,三维重建 |
| 【英关键词】 | Size measurement,Stereo vision,Corner detection,Camera calibration,Stereo matching,Three-dimensional reconstruction, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>自动化系统>数据处理、数据处理系统> |
| 【论文摘要】 |
大工件尺寸的测量结果直接关系到工件的质量和后期产品的在线加工。由于工件尺寸较大一般测量工具很难对其进行测量。本文在分析了国内外大尺寸测量现状的基础上,对由CCD视觉传感器构成的双目立体视觉大尺寸测量系统进行研究。
测量系统是采用双CCD视觉传感器,模仿人眼视觉功能对被测物体的尺寸进行测量。整个测量系统主要由图像输入、摄像机标定、立体匹配、三维尺寸重建、结果输出部分构成。二维图像信息由图像采集设备进入计算机,在进行角点检测之后,由摄像机标定部分建立二维图像信息与三维世界信息之间的对应关系,然后通过特征点的立体匹配,对二维图像信息对进行三维尺寸重建,最后对测得尺寸进行保存输出。本系统以光学为基础,融电子技术、计算机技术、图像处理技术为一体,相比于其他大尺寸测量系统具有效率高、结构简单、性能价格比高等优点。
本文在分析几种角点检测方法的基础上,提出了一种基于Harris算子的亚像素角点检测方法;重点分析了摄像机标定技术及提高标定精度的方法;随后提出了一种基于角点检测的特征点匹配技术;最后通过三维点重建对被测工件进行尺寸测量。
实验证明基于双目立体视觉大尺寸测量系统能够满足大尺寸非接... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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Abstract |
6-9 |
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第1章 绪论 |
9-19 |
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1.1 课题背景及意义 |
9 |
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1.2 大尺寸测量系统的研究现状 |
9-16 |
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1.2.1 大型三坐标测量机 |
11-12 |
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1.2.2 经纬仪测量系统 |
12-13 |
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1.2.3 激光跟踪仪 |
13-14 |
|
1.2.4 室内GPS 定位测量系统 |
14-16 |
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1.3 基于双目立体视觉的大尺寸测量系统 |
16-18 |
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1.3.1 机器视觉 |
16-17 |
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1.3.2 视觉测量系统的特点 |
17-18 |
|
1.4 本文的主要研究内容 |
18-19 |
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第2章 测量系统的设计 |
19-30 |
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2.1 测量系统的总体设计方案 |
19-21 |
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2.1.1 测量系统硬件结构 |
19-20 |
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2.1.2 测量系统软件设计 |
20-21 |
|
2.2 主要设备选型与分析 |
21-26 |
|
2.2.1 CCD 摄像机的主要技术指标 |
22-23 |
|
2.2.2 镜头的选择 |
23-25 |
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2.2.3 实验涉及硬件技术指标参考 |
25-26 |
|
2.3 结构参数的设置 |
26-28 |
|
2.4 测量系统的数据处理 |
28-29 |
|
2.5 本章小结 |
29-30 |
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第3章 图像处理与角点检测 |
30-51 |
|
3.1 平滑滤波 |
30-32 |
|
3.1.1 线性滤波 |
30-31 |
|
3.1.2 中值滤波 |
31-32 |
|
3.1.3 自适应滤波 |
32 |
|
3.2 边缘检测 |
32-37 |
|
3.2.1 微分算子法 |
33-34 |
|
3.2.2 拉普拉斯高斯算子法 |
34-35 |
|
3.2.3 Canny 法 |
35-37 |
|
3.3 角点检测 |
37-50 |
|
3.3.1 MIC 角点提取算法 |
37-40 |
|
3.3.2 Harris 角点提取算法 |
40-42 |
|
3.3.3 Harris 算子的优点 |
42-44 |
|
3.3.4 基于Harris 算子的亚像素特征点检测方法 |
44-50 |
|
3.4 本章小结 |
50-51 |
|
第4章 视觉测量系统的标定 |
51-76 |
|
4.1 坐标系统 |
51-56 |
|
4.1.1 世界坐标系 |
51 |
|
4.1.2 摄像机坐标系 |
51 |
|
4.1.3 图像坐标系 |
51-52 |
|
4.1.4 坐标系统变换关系 |
52-56 |
|
4.2 视觉测量系统的标定 |
56-75 |
|
4.2.1 标定的目的 |
56-57 |
|
4.2.2 摄像机标定方法分类 |
57-58 |
|
4.2.3 R. Tasi 的RAC 标定算法 |
58-60 |
|
4.2.4 张氏平面标定法 |
60-64 |
|
4.2.5 透镜畸变模型与标定结果的最大似然估计 |
64-73 |
|
4.2.6 双目立体视觉标定 |
73-75 |
|
4.3 本章小结 |
75-76 |
|
第5章 立体匹配与尺寸测量 |
76-90 |
|
5.1 三维重建 |
76-80 |
|
5.2 立体匹配 |
80-85 |
|
5.2.1 极线约束 |
80-81 |
|
5.2.2 对应点匹配 |
81-85 |
|
5.3 实验与分析 |
85-89 |
|
5.3.1 尺寸测量 |
85-87 |
|
5.3.2 影响精度的因素 |
87-89 |
|
5.4 本章小结 |
89-90 |
|
结论 |
90-92 |
|
参考文献 |
92-97 |
|
攻读硕士学位期间发表的论文 |
97-98 |
|
致谢 |
98-99 |
|
作者简介 |
99 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.383832 |
