鍛造行業(yè)是裝備制造領域得以發(fā)展的基礎,對鍛件表面輪廓的測量也成為制造業(yè)發(fā)展的重要因素之一。隨著國家對鍛件加工質量的逐漸重視,對其輪廓測量的需求也隨之增加。高溫物體的測量與常溫物體不同,其高溫特點及輻射特性限制了傳統(tǒng)測量技術的應用。視覺測量作為非接觸測量的一種,具有測量速度快、精度高以及操作方便等優(yōu)點。本課題基于雙目立體視覺測量原理,研究了對高溫物體三維輪廓的測量方法。本文首先設計了高溫物體的圖像采集方案。使用450nm的藍色隨機點光源投射在物體表面制造大量特征點,并搭配相應波段濾光片濾除高溫物體輻射的可見光,經(jīng)實驗驗證,該方案能夠采集到包含清晰特征點的物體圖像。其次研究了針對本文測量方案的基于特征點的NCC立體匹配算法。其中,為了得到優(yōu)質特征點,對幾種特征提取算法做了研究對比,選擇Harris算子實現(xiàn)提取工作,并對其構造單尺度特征描述子,由此獲得初始匹配點集,該點集中的特征點周圍具有較豐富的灰度信息,可提高后續(xù)灰度互相關匹配的可靠性,而且將待匹配像素的搜索范圍限制在了特征點的適當鄰域內(nèi),減少了大量的無用工作。同時,在傳統(tǒng)的NCC區(qū)域匹配算法中加入了金字塔搜索法,該方法不僅可以在獲得大量... 

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 高溫物體測量的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 三維測量的研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.4 本論文的主要研究內(nèi)容
第2章 測量系統(tǒng)總體方案設計
    2.1 引言
    2.2 測量系統(tǒng)方案設計
        2.2.1 三維測量方案設計
        2.2.2 高溫物體圖像采集方案設計
    2.3 硬件組成與選型
    2.4 圖像采集實驗
    2.5 本章小結
第3章 雙目視覺三維測量技術
    3.1 引言
    3.2 雙目立體視覺測量系統(tǒng)模型
    3.3 雙目視覺三維重建流程
    3.4 相機畸變矯正
    3.5 相機標定
        3.5.1 標定實驗
        3.5.2 立體校正
    3.6 本章小結
第4章 立體匹配算法研究與實現(xiàn)
    4.1 引言
    4.2 立體匹配方法
        4.2.1 基于特征點的匹配方法
        4.2.2 基于區(qū)域的匹配方法
    4.3 基于特征點的NCC匹配算法設計與實現(xiàn)
        4.3.1 基于特征點的NCC匹配設計思想
        4.3.2 特征點提取算法研究
        4.3.3 基于Harris-SIFT的特征點匹配
        4.3.4 金字塔搜索法
    4.4 視差圖優(yōu)化
        4.4.1 亞像素插值
        4.4.2 視差圖填充
    4.5 匹配算法對比驗證
    4.6 本章小結
第5章 三維輪廓重建實驗驗證
    5.1 引言
    5.2 平面擬合方法
    5.3 被測工件圖像采集
    5.4 實驗驗證及分析
        5.4.1 表面輪廓重建實驗
        5.4.2 測量精度實驗驗證
    5.5 本章小結
結論
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]結構光三維掃描技術的應用研究[J]. 段軍.  現(xiàn)代制造技術與裝備. 2019(01)
[2]雙目立體視覺的研究現(xiàn)狀及進展[J]. 黃鵬程,江劍宇,楊波.  光學儀器. 2018(04)
[3]雙目結構光的鋼軌表面缺陷檢測系統(tǒng)設計[J]. 張華,趙碧霞,劉桂華,王靜強,王姮.  自動化儀表. 2018(04)
[4]主動式雙目視覺三維成像技術研究[J]. 牟科瀚,王澤勇.  電子制作. 2018(07)
[5]以線結構光視覺測量為基礎的逆向工程技術探索[J]. 趙從容.  現(xiàn)代制造技術與裝備. 2017(11)
[6]基于結構特征的全局立體匹配算法[J]. 劉玉森,汪濤.  信息技術. 2017(01)
[7]大型鍛件尺寸測量CCD圖像的去噪算法研究[J]. 李樹奎,聶紹珉,唐景林,吳鵬.  塑性工程學報. 2009(01)
[8]大鍛件熱態(tài)在線尺寸測量研究綜述[J]. 聶紹珉,李樹奎.  金屬加工(熱加工). 2008(11)
[9]基于小波變換的大型鍛件圖像邊緣檢測[J]. 聶紹珉,李樹奎.  塑性工程學報. 2007(06)
[10]大型鍛件尺寸CCD測量的數(shù)學模型研究[J]. 聶紹珉,張慶,李樹奎,薛永棟.  塑性工程學報. 2006(06)

碩士論文
[1]基于Harris-SIFT算法的雙目視覺立體匹配研究[D]. 趙麗麗.東北石油大學 2018
[2]基于雙目立體視覺三維重建方法的研究[D]. 張如如.聊城大學 2018
[3]基于結構光和雙目視覺的三維重建系統(tǒng)研究[D]. 趙煥謙.哈爾濱工業(yè)大學 2017
[4]大型鍛件雙目視覺測量匹配關鍵技術研究[D]. 樊超楠.大連理工大學 2017
[5]大鍛件在線測量系統(tǒng)中的三維重構研究[D]. 盛佳偉.東華大學 2016
[6]大型鍛件在線尺寸測量系統(tǒng)研究[D]. 李建麗.北京理工大學 2015
[7]高溫鍛件視覺測量技術研究[D]. 畢超.天津大學 2012
[8]鍛件熱態(tài)尺寸視覺測量中的圖像處理關鍵技術[D]. 賈興華.大連理工大學 2010
[9]大鍛件尺寸測量及形狀檢測技術研究[D]. 李朝弟.大連理工大學 2010
[10]新型大鍛件尺寸測量系統(tǒng)的關鍵技術研究[D]. 于鵬.上海交通大學 2008



本文編號：3709384