本文關(guān)鍵詞：基于立體視覺(jué)的零件三維尺寸測(cè)量

  更多相關(guān)文章： 雙目立體視覺(jué) 攝像機(jī)標(biāo)定 立體匹配 三維重建

【摘要】：近年立體視覺(jué)技術(shù)的研究得到了不斷發(fā)展,其中基于雙目立體視覺(jué)的三維測(cè)量技術(shù)已經(jīng)運(yùn)用到了工件尺寸測(cè)量和智能避障等領(lǐng)域中。相比較傳統(tǒng)視覺(jué)測(cè)量技術(shù),立體視覺(jué)技術(shù)具有測(cè)量精度高和運(yùn)算速度快等優(yōu)勢(shì)。國(guó)外在立體視覺(jué)領(lǐng)域的研究上已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的突破,而國(guó)內(nèi)對(duì)該領(lǐng)域的研究還處于比較初級(jí)的階段。因此,本課題以雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)為研究對(duì)象,深入研究了基于雙目立體視覺(jué)測(cè)量的理論難點(diǎn),主要包括攝像機(jī)的標(biāo)定、圖像預(yù)處理、極限校正、立體匹配和三維重建等若干問(wèn)題。本文旨在通過(guò)研究這些難點(diǎn)解決現(xiàn)存的不足,并建立一個(gè)能夠?qū)α慵M(jìn)行有效測(cè)量的雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)。本文主要工作內(nèi)容如下:1.攝像機(jī)標(biāo)定:詳解研究了雙目立體攝像機(jī)標(biāo)定的原理方法和理論模型,分析各類方法的優(yōu)缺點(diǎn)并選取了一種最適合本課題的方法。接著完成了基于Matlab視覺(jué)標(biāo)定箱的攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定工作,同時(shí)進(jìn)行了誤差分析改進(jìn),提高了標(biāo)定的準(zhǔn)確性。2.圖像的預(yù)處理:重點(diǎn)研究了幾種常用的圖像處理方法,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比選取了最適合的一種方法。同時(shí)本文研究了極線校正的原理方法,并進(jìn)行了極線校正實(shí)驗(yàn)。分析驗(yàn)證了經(jīng)過(guò)校正后的圖像所受畸變、光線和位置等干擾因素的影響明顯減弱,從而降低了后續(xù)立體匹配的工作難度,提高了運(yùn)算速度。3.立體匹配:介紹了立體匹配的工作原理,并研究了基本單元和約束條件的選取方法。通過(guò)對(duì)立體視覺(jué)匹配原理的分析研究,本文建立了一種有效的雙目立體視覺(jué)模型,并進(jìn)行了圖像的立體匹配實(shí)驗(yàn)。4.三維重建:本文建立了世界坐標(biāo)系和圖像坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系矩陣,推導(dǎo)出實(shí)際點(diǎn)的三維坐標(biāo)計(jì)算公式。進(jìn)而通過(guò)獲得零件特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)信息,求解出目標(biāo)零件的三維尺寸信息,完成三維重建工作。綜上所述,本文以上述理論研究成果為基礎(chǔ),編寫了相關(guān)的特征點(diǎn)和立體匹配算法,運(yùn)用Matlab編程實(shí)現(xiàn)了雙目立體視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工作。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該套系統(tǒng)能夠有效的對(duì)零件進(jìn)行三維尺寸測(cè)量工作。
【關(guān)鍵詞】：雙目立體視覺(jué) 攝像機(jī)標(biāo)定 立體匹配 三維重建
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TG806
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 課題來(lái)源與研究意義9-10
• 1.1.1 課題來(lái)源與背景9-10
• 1.1.2 課題的研究目的和意義10
• 1.2 雙目立體視覺(jué)測(cè)量的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)10-15
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)14-15
• 1.3 本課題主要研究?jī)?nèi)容15-19
• 1.3.1 關(guān)鍵技術(shù)研究綜述15-16
• 1.3.2 主要研究方法和技術(shù)路線16-19
• 第二章 雙目立體攝像機(jī)標(biāo)定19-31
• 2.1 引言19-20
• 2.2 攝像機(jī)模型20-26
• 2.2.1 透視模型20-21
• 2.2.2 圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系21-24
• 2.2.3 雙目標(biāo)定系統(tǒng)投影矩陣轉(zhuǎn)換24-25
• 2.2.4 雙目立體系統(tǒng)投影矩陣求解25-26
• 2.3 標(biāo)定實(shí)驗(yàn)及數(shù)據(jù)分析26-30
• 2.3.1 雙目攝像頭和實(shí)驗(yàn)標(biāo)定板選用27
• 2.3.2 Matlab工具箱27-28
• 2.3.3 標(biāo)定圖片讀取28
• 2.3.4 單目標(biāo)定28
• 2.3.5 立體標(biāo)定28-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第三章 圖像預(yù)處理31-39
• 3.1 圖像濾波與灰度化處理31-34
• 3.1.1 均值濾波31
• 3.1.2 中值濾波31-32
• 3.1.3 高斯濾波32-33
• 3.1.4 圖像灰度化處理33-34
• 3.2 極線校正34-36
• 3.2.1 極線校正原理34-35
• 3.2.2 極線校正算法及實(shí)驗(yàn)35-36
• 3.3 本章小結(jié)36-39
• 第四章 基于雙目立體攝像機(jī)的立體匹配39-51
• 4.1 匹配單元的選取40
• 4.2 雙目攝像機(jī)立體匹配40-50
• 4.2.1 雙目立體匹配約束條件40-41
• 4.2.2 雙目立體匹配原理41-43
• 4.2.3 SIFT立體匹配方法43-47
• 4.2.4 立體匹配實(shí)驗(yàn)47-50
• 4.3 本章小結(jié)50-51
• 第五章 雙目立體測(cè)量的三維重建51-59
• 5.1 特征點(diǎn)的世界三維坐標(biāo)重建方法51-52
• 5.2 空間三維坐標(biāo)測(cè)量實(shí)驗(yàn)52-57
• 5.3 本章小結(jié)57-59
• 第六章 總結(jié)與展望59-61
• 6.1 全文總結(jié)59
• 6.2 未來(lái)展望59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 附錄65-70
• 攻讀學(xué)位期間所取得的相關(guān)科研成果70-71
• 致謝71

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本文編號(hào)：1003501