本文關(guān)鍵詞：齒輪倒角輪廓多視覺協(xié)同測量方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,汽車工業(yè)得到很大的發(fā)展,對汽車用倒角齒輪的制造精度要求也越來越高。為了檢測齒輪倒角的輪廓,人們研究了各種方法。這些方法包括接觸式測量和非接觸式測量方法。接觸式測量方法通常采用專用機(jī)械式測量千分表、電感式位移傳感器和三坐標(biāo)測量機(jī)。機(jī)械式測量儀專用性強,測量精度不高；電感式測量儀探針容易損壞,重復(fù)性差；三坐標(biāo)測量機(jī)測量精度高,成本也高,但測量速度低,數(shù)據(jù)重構(gòu)慢,難以在生產(chǎn)現(xiàn)場使用。非接觸測量有激光測量和機(jī)器視覺測量方法。激光測量方法采用激光位移傳感器,對齒輪倒角各點逐點掃描進(jìn)行測量,可得到完整輪廓。這種方法對新加工出的反光強烈的齒輪倒角測量會產(chǎn)生較大誤差,對帶動傳感器掃描的機(jī)械裝置運動精度要求過高。機(jī)器視覺測試技術(shù)用于齒輪倒角測量方法的研究剛剛起步。本文針對汽車齒輪倒角的機(jī)器視覺雙目測量方法進(jìn)行了較深入研究。論文研究了針對齒輪倒角測量的雙目視覺原理；建立了測量系統(tǒng)相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型；設(shè)計了測量系統(tǒng),并進(jìn)行了標(biāo)定試驗；利用標(biāo)定所獲得的系統(tǒng)內(nèi)外部參數(shù),對齒輪倒角輪廓進(jìn)行了測量并得到了測量結(jié)果。結(jié)果表明：本論文所提出的測量方法具有一定的可行性,可為多相機(jī)視覺協(xié)同測量系統(tǒng)的研究與開發(fā)提供參考。論文對利用雙目視覺進(jìn)行齒輪倒角測量時產(chǎn)生的誤差及原因進(jìn)行了初步分析,提出了控制誤差應(yīng)采取的相關(guān)措施與方法。本論文內(nèi)容包括：第一章：引言本章介紹了課題的研究背景和意義,以及齒輪倒角參數(shù)測量方法的國內(nèi)外研究發(fā)展?fàn)顩r。隨著汽車工業(yè)的發(fā)展,對汽車倒角齒輪制造精度的要求也越來越高。為了保證倒角齒輪的加工精度,需要研究檢測齒輪倒角輪廓的方法與技術(shù)。近年來,人們研究了各種檢測方法。這些方法包括接觸式和非接觸式測量方法。接觸式測量方法通常采用專用機(jī)械式測量千分表(如圖1-1所示)、電感式位移傳感器和三坐標(biāo)測量機(jī)(如圖1-2所示)。機(jī)械式測量儀根據(jù)具體倒角形狀,設(shè)計專門測量觸頭,其專用性強。該儀表雖然使用方便,但測量精度不高；電感式位移測量儀,其傳感器探針在被測工件表面滑動進(jìn)行高度測量,由于工件表面硬度較強,極易損壞探針和使工件表面出現(xiàn)劃痕,由于是移動接觸測量,重復(fù)性較差；三坐標(biāo)測量機(jī)測量精度很高,成本也高,其測量速度低,三維數(shù)據(jù)重構(gòu)慢。三坐標(biāo)測量機(jī)利用耐磨的寶石探頭與工件表面相碰撞進(jìn)行接觸測量,其優(yōu)點是它的機(jī)械結(jié)構(gòu)和控制系統(tǒng)比較成熟,逐點測量的可靠性也高。但利用三坐標(biāo)測量機(jī)測取齒輪倒角表面點坐標(biāo)信息,需要具有專業(yè)化能力較強的操作者才能使測量數(shù)據(jù)重構(gòu)。非接觸測量有激光測量和機(jī)器視覺測量方法。激光測量方法采用點式激光位移傳感器或是線激光位移測量傳感器,對齒輪倒角各點或各截面輪廓逐點進(jìn)行掃描測量,可得到完整的倒角輪廓。這種方法對新加工出的反光強烈的齒輪倒角測量會產(chǎn)生較大誤差,對帶動傳感器掃描的機(jī)械裝置運動精度要求也很高。經(jīng)查新,機(jī)器視覺測試技術(shù)用于齒輪倒角測量方法的研究還很少。在產(chǎn)品檢驗中,人眼長時間觀測相同的工件很容易出現(xiàn)視覺疲倦,注意力不集中,工作效率也隨著時間不斷降低,檢驗的正確率也會降低。然而機(jī)器視覺對生產(chǎn)環(huán)境要求不高,不僅可以不斷檢測工件的相關(guān)參數(shù),分析工件的加工誤差,不會疲勞,并能長期穩(wěn)定工作。尤其是研究采用雙目視覺測量方法,若能滿足精度和穩(wěn)定性,則會成為未來齒輪倒角輪廓測量的重要方法和技術(shù)。雙目立體視覺檢測系統(tǒng)是由兩個相機(jī),仿照人類視覺方式進(jìn)行測量的。該方法根據(jù)三角測量原理,利用兩幅圖像上對應(yīng)點的視差,分析計算；經(jīng)過對獲得的圖像進(jìn)行預(yù)處理,提取特征,對應(yīng)點匹配和重建,以獲取工件表面的三維輪廓數(shù)據(jù)。雙目立體視覺系統(tǒng)應(yīng)用于倒角參數(shù)測量,與機(jī)械式傳統(tǒng)的接觸式測量相比,齒輪倒角幾何形狀的測量精度和效率會有明顯提高。與激光測量系統(tǒng)相比,通過偏振光鏡頭的使用,也會克服齒輪倒角強反光引起的誤差。由于無運動部件,其測量的穩(wěn)定性也會大為提高。綜上所述以及根據(jù)企業(yè)實際需求,本文對汽車齒輪倒角的機(jī)器視覺雙目測量方法開展研究具有一定的意義。國外研究狀況：2000年韓國首爾大學(xué)提出了利用光學(xué)顯微鏡與視覺圖像處理技術(shù)結(jié)合,可進(jìn)行工件表面粗糙度測量系統(tǒng)。并研制了精密檢測系統(tǒng),其準(zhǔn)確性高達(dá)次微米。2010年,美國,Ryu用模式識別與多點聚焦的方法提取信息,成功地建立了3D深度測量技術(shù)的模型。該三維深度測量技術(shù)主要用于工具的精確測量。2013年在德國霍梅爾公司開發(fā)了一個可移動非接觸式光學(xué)測量系統(tǒng)(opticline CA618)。該系統(tǒng)采用高分辨率相機(jī),可以在較短的時間內(nèi)完成測量并提取倒角幾何特征參數(shù)。2013年,日本東京精密公司開發(fā)了一種精密運動平臺,該平臺攜帶線激光位移傳感器,經(jīng)掃描可實時獲得刀具的三維數(shù)據(jù)。激光傳感器可以根據(jù)工件反射程度,自動調(diào)整光的強度,減少由于反光太強引起的測量誤差。如表面處理得當(dāng),可以獲得較高的測量精度[13]。最小的傳感器顯示值為0.01 μ m,最大允許誤差是2.8到3.5μm。國外接觸式工件表面輪廓參數(shù)測量系統(tǒng)相對比較成熟,非接觸式參數(shù)測量系統(tǒng)的研究不斷深入,但但還存在許多問題,還有很大的研究空間。國內(nèi)研究狀況：2009年,大連理工大學(xué)研究了非接觸式的刀具測量方法。這種方法使用數(shù)字圖像處理技術(shù),首先對CCD采集的圖像進(jìn)行邊緣輪廓提取,根據(jù)輪廓邊緣的特征點做曲線擬合。通過擬合曲線的切線測量齒輪角度的部分參數(shù)。角度基本參數(shù)的測量精度可以滿足刀具參數(shù)測量的要求,但該方法僅限于刀具一個平面的角度測量,實驗重復(fù)性和可靠性不高。2011年,江南大學(xué)研究了高分辨率相機(jī)的機(jī)器視覺檢測系統(tǒng),主要研究了工具參數(shù)檢測中的圖像處理技術(shù),研究了各種不同的算法,并通過vc++編程實現(xiàn),選擇的圖像處理算法可以滿足測量的基本需求,但重復(fù)測量精度需要改善。2013年,西安工業(yè)大學(xué)研究了圖像輪廓特征檢測方法,優(yōu)化高斯插值像素檢測算法,基于識別的輪廓提取算法,改進(jìn)了分水嶺模型和快速高精度角度統(tǒng)計算法,對周圍的亞像素邊緣檢測,輪廓提取,角檢測等,并對工具的幾何參數(shù)測量系統(tǒng)進(jìn)行了探討和分析和關(guān)鍵技術(shù)研究；能夠測量出刀具的一些特征參數(shù),但可以測量的參數(shù)少,對于復(fù)雜形狀刀具的測量難度較大。2013年,天津精密技術(shù)有限公司基于快閃測量技術(shù)開發(fā)了一個flash圖像測量儀,使用500萬像素高質(zhì)量成像設(shè)備和大直徑雙遠(yuǎn)心鏡頭實現(xiàn)了高分辨率全景測量,儀器可用于小的和復(fù)雜形狀的刀具,但無法獲得刀具的三維參數(shù)。2014年,天津科技大學(xué)研究了視覺引導(dǎo)的激光齒輪倒角測量,主要研究了齒輪倒角測量。測出來的參數(shù)最大誤差為3’6”。目前,國外基于機(jī)器視覺測量方法和相關(guān)理論研究現(xiàn)有測量刀具和工件表面輪廓的研究取得了許多成果,這些成果部分已經(jīng)應(yīng)用于刀具參數(shù)和工件表面質(zhì)量檢測中,技術(shù)相對成熟,但雙目立體視覺檢測技術(shù)應(yīng)用于齒輪倒角幾何參數(shù)測量的研究還還很少見。許多研究距離真正應(yīng)用于生產(chǎn)實踐還有很長的路程。第二章：多相機(jī)協(xié)同系統(tǒng)測量方法本章主要介紹了齒輪倒角雙目視覺協(xié)同測量系統(tǒng)的工作原理。利用四組雙目視覺組成相機(jī)協(xié)同測量系統(tǒng)。由于重要的基礎(chǔ)工作是研究基本組件雙目視覺系統(tǒng)的工作原理及對齒輪倒角的測量應(yīng)用,所以論文重點放在了雙目視覺的研究方面,只要一組雙目視覺系統(tǒng)測量成功,四組即可協(xié)同進(jìn)行測量工作。研究了協(xié)同系統(tǒng)中單目和雙目相機(jī)的標(biāo)定、極線校正、邊緣提取及特征點的提取原理。構(gòu)建了一個齒輪倒角角度參數(shù)測量系統(tǒng)。如圖2.15所示。假設(shè)有待測的三維物體表面點Pw,如果只使用一個相機(jī),它在相機(jī)的成像平面為P1點。該視覺系統(tǒng)不能根據(jù)像平面上P1點求得三維空間的Pw。這是因為相機(jī)沿光軸方向的信息被壓縮了。既三維信息在圖像上僅有兩維信息了。但由于三角關(guān)系,雙目視覺系統(tǒng)用兩個相機(jī)同時拍一個點后,可以計算出點的三維坐標(biāo),提取的坐標(biāo)可用于測量。為了實現(xiàn)齒輪倒角輪廓進(jìn)行測量,必須確定齒輪,相機(jī)和圖像平面的空間位置關(guān)系,這個關(guān)系必須通過標(biāo)定才能得到,因此攝像機(jī)的標(biāo)定是最重要的步驟。相機(jī)校正的核心意義是獲取相應(yīng)的圖像像素坐標(biāo)系空間中的某一點和世界坐標(biāo)系某點之間的關(guān)系,相互之間的關(guān)系是通過相機(jī)的內(nèi)部和外部參數(shù)反映的。所以,首先要建立兩個模型,即針孔成像模型,照相機(jī)和鏡頭畸變模型；然后需要通過標(biāo)定,建立圖像坐標(biāo)系,攝像機(jī)坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換的三者之間的關(guān)系。本部分首先描述了相機(jī)標(biāo)定理論模型,說明了各坐標(biāo)系之間的關(guān)系,討論了單一相機(jī)標(biāo)定方法。攝像機(jī)成像可以簡化為理想的針孔成像模型。如圖2.6所示,假設(shè)任何點在物體表面的反射光通過一個小孔并投影到圖像平面,根據(jù)光的直線傳播的原理,存在光學(xué)中心和共線點。根據(jù)三維空間上針孔成像模型的關(guān)系稱為透視投影關(guān)系。透視投影關(guān)系即：攝像機(jī)坐標(biāo)系X,Y軸分別和圖像坐標(biāo)系的x,y軸平行于Z軸,相機(jī)光軸垂直于像平面。攝像機(jī)坐標(biāo)系和圖像坐標(biāo)系可以表述為：之間的關(guān)系。圖像在數(shù)學(xué)上可以有不同的表達(dá),通常用來描述一個簡單的二維函數(shù),x和y是圖像平面坐標(biāo),f為任何坐標(biāo)點的亮度,也被稱作這一點的振幅。圖像為模擬圖像,對其在空間上進(jìn)行離散、保持、量化和編碼,就可以將模擬圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像。數(shù)碼相機(jī)形成的圖像就是數(shù)字圖像。對于數(shù)字圖像,可以定義成具有i列j行的數(shù)字圖像,其存儲形式為i×j數(shù)組,i列j行圖像中每一個元素稱為像素,其值為圖像像素灰度值。圖像屏幕坐標(biāo)系是在直角坐標(biāo)系中定義的,圖像屏幕坐標(biāo)系的左上角為坐標(biāo)原點,u,v(u,v)表示的像素數(shù)組的行和列的坐標(biāo)。相機(jī)模擬光學(xué)圖像的坐標(biāo)系的x軸和y軸分別與屏幕坐標(biāo)系的u,v軸平行。世界坐標(biāo)系作為基準(zhǔn)空間,主要用來描述物體在三維空間中的位置,如圖2.8所示的世界坐標(biāo)系以XwYwZw。單攝像機(jī)標(biāo)定是指通過建立成像模型,解決攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù),最終建立空間點和圖像點之間的關(guān)系。單攝像機(jī)標(biāo)定是機(jī)器視覺理論的核心理論之一,該算法主要包括圖像平面標(biāo)定方法,2D平面目標(biāo)方法,三維目標(biāo)方,法徑向約束方法,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法等。張正友2D平面目標(biāo)算法由于其簡單的校準(zhǔn)過程,目標(biāo)簡單,標(biāo)定精度較高,得到了廣泛的應(yīng)用。因此,本文參考了張正友2D平面目標(biāo)的方法是用來校準(zhǔn)[55]。目標(biāo)使用棋盤,和棋盤角點。假設(shè)在世界坐標(biāo)系上,標(biāo)定平面坐標(biāo)系,XwYw,即Zw=0。分別兩個相機(jī)校正完成后,兩個相機(jī)坐標(biāo)系必須統(tǒng)一到同一個世界坐標(biāo)系,即雙目標(biāo)定。第三和四章可以看到本研究的標(biāo)定結(jié)果分析。限制約束來解決攝像機(jī)的標(biāo)定并確定校準(zhǔn)目標(biāo)圖像的位置和空間關(guān)系,獲取三維信息的測量,還需要使用解決攝像機(jī)標(biāo)定的參數(shù)特性匹配、極地校正和3D重建的一系列的步驟。分別在兩個不同的成像平面的圖像上,兩個對應(yīng)的特征點存在于一個特殊關(guān)系的約束限制。如圖2.15所示,立體成像,假設(shè)相機(jī)光學(xué)中心點分別為Cl和Cr。三維空間點Pw在投影平面投影點Pl和Pr。相機(jī)的光學(xué)中心Cl和Cr在另一個攝像機(jī)成像平面上的投影點。由空間點W和相機(jī)的光學(xué)中心Cl和Cr被稱為極地表面。根據(jù)上述定義,空間的任意一點,攝像機(jī)成像平面投影點,必須在這一點上,兩個相機(jī)光學(xué)中心放在一個平面上,成為一個特定的圖像中的特征點。極限約束減少了二維搜索匹配點和一維搜索匹配點,加快匹配的速度,減少了匹配的困難。但是,在這個過程中對應(yīng)點的三維坐標(biāo)重建,只有極地約束匹配,每次匹配都需要重新計算時間,極線方程搜索和確定相應(yīng)的匹配點,需要大量的計算,需要更多的時間。因此在雙目立體匹配之前,首先對左右圖像校正限制約束。極地校正圖像的所有的線平行,從而大大減少了計算量,極地方程簡化計算過程。極地校正系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2.15所示：整改前后的圖像。目前,極地校正算法更多,常用的算法有兩種：一是Hartley算法,只需要提取一定數(shù)量的基礎(chǔ)矩陣,獲得對應(yīng)的特征點在圖像,然后使用基本矩陣可以極地校正；第二是Bouguet算法,主要通過立體相機(jī)標(biāo)定的旋轉(zhuǎn)矩陣和翻譯為極地修正向量。Hartley算法優(yōu)點是該算法不需要雙目立體標(biāo)定,提取完成一定數(shù)量的對應(yīng)點就可,缺點是現(xiàn)場圖像比例是未知的,只有沒有失真或畸變的圖像。Bouguet算法的原則最核心的內(nèi)容是讓每一個圖像的圖像投影和數(shù)量最低,同時觀察區(qū)域最大化。左右攝像機(jī)之間的旋轉(zhuǎn)矩陣R分為兩部分,分別左相機(jī)旋轉(zhuǎn)矩陣和右相機(jī)旋轉(zhuǎn)矩陣合成。雙目立體視覺的核心是雙目匹配問題,系統(tǒng)中的參數(shù)之一,在齒輪倒角測量中起著非常重要的作用。雙目匹配的目的是基于圖像的空間對應(yīng)關(guān)系相同的點。與此對應(yīng)關(guān)系可以計算出視差,恢復(fù)圖像深度信息�；謴�(fù)深度信息后可以解決被測對象特征點的三維坐標(biāo),最后通過這些稀疏空間點三維坐標(biāo)信息恢復(fù)表面。雙目匹配主要包括兩個步驟：一是為了解決圖像匹配點；二,根據(jù)雙目視覺系統(tǒng)的內(nèi)部和外部參數(shù)和相應(yīng)的計算特征點的深度在景象匹配點,獲得齒輪倒角的三維信息。以下是常用于約束的主要類型：(1)極限約束。雙目圖像的兩幅圖像上的對應(yīng)點達(dá)到極幾何關(guān)系,通過極性調(diào)整圖像減少匹配的難度可以通過極地校正完成。(2)唯一性約束。雙目圖像特征點圖像的另一個形象具有獨特的特征點和匹配。(3)順序一致性約束。雙目圖像對中,一幅圖像極線上的各點在另一幅圖像極線上的順序相同。(4)連續(xù)性約束。除了突變區(qū)域等優(yōu)勢,匹配點附近的視差是連續(xù)變化的。(5)視差范圍限制。一幅圖像對應(yīng)的匹配點必須在立體視差范圍。本章系統(tǒng)的討論了齒輪倒角測量系統(tǒng)主要參數(shù)測量的基本原理。著重描述了四個基本坐標(biāo)系下針孔相機(jī)模型,內(nèi)部和外部之間關(guān)系的單攝像機(jī)標(biāo)定參數(shù)計算方法,并通過了對雙目攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定算法。第三章：雙目立體視覺測量過程根據(jù)雙目視覺測量的原理,設(shè)計了齒輪倒角輪廓參數(shù)測量系統(tǒng)。測量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖3.1所示,通過雙目攝像機(jī)圖像采集,首先單目后雙目立體標(biāo)定、系統(tǒng)標(biāo)定完并提取內(nèi)外參數(shù)進(jìn)行圖像處理和齒輪圖像校正,最后提取倒角的三維信息和相關(guān)參數(shù)。通過計算,本研究選擇工業(yè)相機(jī)鏡頭M0814-MP,其基本參數(shù)如表3.1所示,選擇工業(yè)相機(jī)DH-HV1303UM面陣CMOS相機(jī),它的基本參數(shù)如表3.2所示。測量系統(tǒng)的研究若生產(chǎn)現(xiàn)場質(zhì)量檢測,根據(jù)工作環(huán)境,如果不使用照明,然后采集的齒輪圖像會出現(xiàn)一些誤差(如圖3.5所示)和背景灰度圖像,圖像處理的難度增加,影響齒輪倒角參數(shù)的測量精度；如果使用光源則會改善這種情況,圖像輪廓清晰可見(見圖3.6 c),可減少后期的圖像預(yù)處理及相關(guān)算法的工作難度,確保齒輪倒角參數(shù)測量的準(zhǔn)確性。單和雙目標(biāo)定是實驗的很重要部分,本文研究用張正友標(biāo)定算法來標(biāo)定；標(biāo)定靶是8x8的黑白棋盤格,設(shè)區(qū)城面積為100mmX 100mm,如圖(3.9)所示。本文中用了MATLAB 2010b函數(shù)。軟件系統(tǒng)實現(xiàn)以下功能：(1)便于圖像采集設(shè)備可以完成測量齒輪倒角的輪廓參數(shù)。(2)圖像采集功能,相機(jī)可以實現(xiàn)連續(xù)采樣和單幀處理、提供清晰的圖像用于攝像機(jī)標(biāo)定和三維測量。(3)相機(jī)標(biāo)定功能,能夠采集圖像校準(zhǔn)板圖像對單目標(biāo)定和雙目標(biāo)定。(4)數(shù)據(jù)處理功能,主要包括圖像邊緣輪廓提取、感興趣區(qū)域線性擬合、特征點提取、圖像匹配和三維重建,最終實現(xiàn)齒輪倒角參數(shù)的測量(5)數(shù)據(jù)輸出功能,這部分應(yīng)該包含每一步數(shù)據(jù)實時顯示,并完成后測量輸出測量報告。圖像采集模塊的測量系統(tǒng)通過兩個相同的工業(yè)相機(jī)圖像采集,即采用工業(yè)相機(jī)和鏡頭畫面,包括棋盤校準(zhǔn)目標(biāo)圖像和圖像檢測工具。棋盤圖像用于單一目標(biāo)和雙目標(biāo)定,計算相機(jī)的內(nèi)部和外部參數(shù)。軟件的操作包括：打開相機(jī),相機(jī)單幀捕獲圖像、連續(xù)采集圖像、圖像存儲三個部分,其具體操作功能：打開相機(jī)使用相機(jī)類定義了一個對象定義圖像采集對話框捆綁在一起,以創(chuàng)建圖像采集對話框?qū)⒋蜷_相機(jī),然后收集圖像保存到指定的文件夾。其具體操作流程圖如圖3.12所示.第四章角度測量試驗及試驗結(jié)果分析根據(jù)第二章中提到的攝像機(jī)模型,單目和雙目標(biāo)定的校準(zhǔn)算法,使用第三章編寫的軟件,首先：使用相機(jī)采集不同位置標(biāo)定靶圖像后進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定,分別獲取計算相機(jī)的內(nèi)部和外部參數(shù)參數(shù),圖像處理,用canny算法邊緣提取,圖像校正,RANSAC特征點提取,角度計算和實驗結(jié)果分析。
【關(guān)鍵詞】：齒輪倒角角度 立體視覺 齒輪測量 攝像機(jī)標(biāo)定 精度
【學(xué)位授予單位】：天津科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TG86;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-10
• ABSTRACT10-13
• 1. INTRODUCTION13-17
• 1.1. Research sianificance and motivation13-15
• 1.2. Domestic and International Research15-17
• 1.2.1. International Research15
• 1.2.2. Domestic Research15-17
• 2. MEASUREMENT SYSTEM WORKING PRINCIPLE17-45
• 2.1. Camera mathematical model and properties17-22
• 2.1.1. Perspective model17-18
• 2.1.2. Camera Model18-22
• 2.2. Lens Distortion22-25
• 2.3. Geometric camera parameters25-31
• 2.3.1. Extrinsic camera parameters26-27
• 2.3.2. Intrinsic camera parameters27-31
• 2.4. Camera calibration31-42
• 2.4.1. Single Camera Calibration33
• 2.4.2. Stereo Camera Calibration33-34
• 2.4.3. Calibrating Methods34-42
• 2.5. Imaae Rectification42-45
• 3. MEASUREMENT PROCESS45-57
• 3.1. Hardware Desian45-51
• 3.1.1. The stereo hardware45-46
• 3.1.2. The image acquisition setup46-49
• 3.1.3. Types of lights49-50
• 3.1.4. Calibration board50-51
• 3.1.5. Conclusion51
• 3.2. Software Design51-57
• 3.2.1. Image Acquisition Module52-53
• 3.2.2. Camera Calibration Module53-54
• 3.2.3. Data & Image Processing Module54-55
• 3.2.4. Results Module55
• 3.2.5. Conclusion55-57
• 4. ANGLE MEASUREMENT EXPERIMENTATION AND RESULTS57-69
• 4.1 Camera Uallbration Expenment57-63
• 4.1.1. Image acquisition of calibration board57
• 4.1.2. Comer extraction of calibration board57-59
• 4.1.3. Single Camera Calibration Results59-60
• 4.1.4. Stereo Calibration Results60-61
• 4.1.5. Image Rectification Experiment61-63
• 4.2 Feature Extraction Expenment63-68
• 4.2.1. Region of interest definition63-64
• 4.2.2. Edge uetection64-65
• 4.2.3. Feature Extraction65-66
• 4.2.4. Line Fitting ana Angle uetection66-68
• 4.3. Conclusion68-69
• REFERENCES69-74

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：齒輪倒角輪廓多視覺協(xié)同測量方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：252503