隨著制造業(yè)的快速發(fā)展,人們對(duì)產(chǎn)品的性能、產(chǎn)品的多樣化及產(chǎn)品的生產(chǎn)研發(fā)周期有了更高的要求。在工業(yè)上,反求零件的CAD模型有著重要的應(yīng)用。反向設(shè)計(jì)中,研究人員可以通過(guò)圖像來(lái)識(shí)別、測(cè)量零件輪廓并實(shí)現(xiàn)三維模型重構(gòu)。就切削式反求而言,在實(shí)際的測(cè)量和重構(gòu)過(guò)程中,仍存在因拍攝環(huán)境不好而導(dǎo)致的圖像質(zhì)量不高、獲取的點(diǎn)云雜亂、擬合誤差較大等問(wèn)題,導(dǎo)致最終的重構(gòu)精度不高。針對(duì)以上問(wèn)題,本文選用切削式反求,研究了高對(duì)比度圖像的獲取方法,在此基礎(chǔ)上,提出一種基于區(qū)域的圖像增強(qiáng)算法,以去除圖像中的光斑和雜點(diǎn),并得到單一、清晰的邊緣。在曲面擬合的過(guò)程中,選擇將復(fù)雜曲面分割成簡(jiǎn)易曲面分別進(jìn)行擬合,以提高擬合精度。具體研究?jī)?nèi)容如下。本文首先對(duì)圖像采集系統(tǒng)進(jìn)行理論分析及試驗(yàn)研究,根據(jù)拍攝環(huán)境調(diào)節(jié)相機(jī)的使用模式、色彩飽和度、焦距和光圈大小等參數(shù),并通過(guò)拍攝實(shí)驗(yàn)對(duì)不同光照條件下的零件成像效果進(jìn)行對(duì)比,通過(guò)分析零件圖像的灰度直方圖和灰度散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)在弱光照條件下,適當(dāng)調(diào)節(jié)相機(jī)的飽和度可獲得高對(duì)比度的圖像。零件表面的紋理也是影響成像精度的一個(gè)重要因素,本文選用車削、銑削、磨削和線切割等四種不同的切削方式對(duì)零件進(jìn)行加工,獲得了四種不... 

【文章來(lái)源】：太原理工大學(xué)山西省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：93 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 反向工程相關(guān)技術(shù)及研究現(xiàn)狀
        1.2.1 反向工程概述
        1.2.2 幾何數(shù)據(jù)信息采集系統(tǒng)
        1.2.3 幾何數(shù)據(jù)的預(yù)處理
        1.2.4 曲面擬合及三維模型重構(gòu)
    1.3 論文主要工作
        1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 高對(duì)比度斷面圖像獲取和采集
    2.1 引言
    2.2 相機(jī)參數(shù)設(shè)置及相機(jī)標(biāo)定
        2.2.1 相機(jī)參數(shù)對(duì)拍攝效果的影響及其設(shè)置
        2.2.2 相機(jī)標(biāo)定
    2.3 光源對(duì)拍攝效果的影響及其設(shè)定
        2.3.1 單因素試驗(yàn)
        2.3.2 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)
        2.3.3 均勻光線
    2.4 本章小結(jié)
第三章 零件斷面加工方式對(duì)拍攝效果的影響
    3.1 引言
    3.2 不同加工方式下的切削斷面分析
        3.2.1 不同切削面的紋理特征
        3.2.2 加工方式及加工參數(shù)選取
        3.2.3 拍攝環(huán)境設(shè)置
    3.3 零件表面紋理及其影響
        3.3.1 邊緣提取
        3.3.2 結(jié)果分析與重復(fù)性驗(yàn)證
        3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)論
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于區(qū)域的圖像增強(qiáng)及目標(biāo)圖形檢測(cè)
    4.1 引言
    4.2 圖像增強(qiáng)
        4.2.1 灰度級(jí)修正
        4.2.2 圖像平滑
        4.2.3 圖像銳化
        4.2.4 圖像增晰與彩色增強(qiáng)
    4.3 圖像分割
        4.3.1 閾值分割
        4.3.2 區(qū)域生長(zhǎng)和區(qū)域分裂
    4.4 邊緣檢測(cè)
        4.4.1 梯度算子
        4.4.2 拉普拉斯算子
    4.5 基于分區(qū)域圖像增強(qiáng)的高精度斷層圖像輪廓提取
        4.5.1 斷層圖像分析
        4.5.2 分區(qū)域的圖像增強(qiáng)算法
        4.5.3 斷層圖像分割及邊緣檢測(cè)
        4.5.4 算法精度分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 三維零件模型重構(gòu)實(shí)驗(yàn)
    5.1 引言
    5.2 實(shí)驗(yàn)方案
        5.2.1 被測(cè)件及其處理
        5.2.2 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)及設(shè)備
    5.3 基于Imageware的 CAD模型重建
        5.3.1 點(diǎn)處理
        5.3.2 線處理
        5.3.3 面處理
        5.3.4 零件面擬合
        5.3.5 零件模型重構(gòu)及偏差分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和成果



本文編號(hào)：3557448