機(jī)器視覺測量關(guān)鍵技術(shù)研究及其在細(xì)長軸中應(yīng)用
發(fā)布時間:2018-01-05 05:01
本文關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺測量關(guān)鍵技術(shù)研究及其在細(xì)長軸中應(yīng)用 出處:《東南大學(xué)》2015年博士論文 論文類型:學(xué)位論文
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【摘要】:在機(jī)械工業(yè)、軌道交通等領(lǐng)域,對細(xì)長軸類零件高精度測量有著十分廣泛的需求。傳統(tǒng)測量方法主要是接觸式測量,存在耗時長、勞動強(qiáng)度大、測量力損傷零件等問題,已不適應(yīng)當(dāng)前制造業(yè)發(fā)展要求。機(jī)器視覺測量以圖像作為測量和信息傳遞載體,具有非接觸、易于實(shí)現(xiàn)自動化、測量結(jié)果便于計算機(jī)分析處理等優(yōu)點(diǎn)受到普遍關(guān)注。為此,結(jié)合國家自然科學(xué)基金資助項目(50805023),圍繞細(xì)長軸類零件高精度測量,論文研究了一種新的機(jī)器視覺測量方法,主要內(nèi)容如下:(1)為了解決測量范圍與測量精度之間矛盾,提出了基于外部參照關(guān)聯(lián)的細(xì)長軸測量方法。將細(xì)長軸劃分成若干個待測軸段,在各待測軸段放置經(jīng)過編碼和標(biāo)定的參照物,在不同物距下對各待測軸段和參照物成像,通過模板匹配提取了參照物編碼信息,獲得了參照物上各個特征點(diǎn)坐標(biāo),計算了相機(jī)空間位姿參數(shù)。以小孔成像模型為基礎(chǔ),推導(dǎo)了直徑、截面圓心坐標(biāo)與相機(jī)空間位姿參數(shù)之間的數(shù)學(xué)模型,從而解決了單幅圖像無法提取截面圓心坐標(biāo)問題和偽直徑問題。建立了描述參照物特征點(diǎn)坐標(biāo)變換的數(shù)學(xué)模型,根據(jù)數(shù)學(xué)模型將各待測軸段測量結(jié)果建立聯(lián)系,進(jìn)而統(tǒng)一到相同坐標(biāo)系下,實(shí)現(xiàn)全軸線方向上測量。(2)為獲得均勻光照以提高測量系統(tǒng)可靠性與實(shí)時性,提出了光源布置的優(yōu)化方法。首先,以照度方差最小化為主要優(yōu)化目標(biāo),以輻照區(qū)域面積等為約束條件,建立光源優(yōu)化布置的目標(biāo)函數(shù);然后,針對目標(biāo)函數(shù)非凸特性,采用模擬退火算法進(jìn)行求解;最后,將TES-1330A照度計固定在固高GXY2020GT4-XLE型機(jī)電一體化二維平臺上,對200mm×200mm的平面按間隔5mm進(jìn)行網(wǎng)格劃分,測定各個網(wǎng)格交點(diǎn)處照度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,優(yōu)化結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果相差在4%以內(nèi)。(3)針對工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境下圖像受到多種噪聲污染問題,提出了基于空間通用自回歸模型(Spatial Generalized AutoRegressive, SGAR)的圖像自適應(yīng)濾波方法。推導(dǎo)了線性與非線性融合的SGAR模型,通過仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性,在此基礎(chǔ)上研究了模型類型、回歸窗口尺寸及子圖像尺寸對紋理圖像重建精度的影響。將SGAR模型用于數(shù)字圖像濾波,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該濾波方法可以有效處理高斯噪聲和泊松噪聲,對脈沖和噪聲混合也有一定濾波效果,處理后圖像邊緣清晰,從而保證了后續(xù)圖像處理算法的準(zhǔn)確性。為了提高圖像分辨率以提高測量精度,提出了一種新的圖像自適應(yīng)插值算法。用SGAR模型取代PAR (Piecewise AutoRegressive, PAR)對低分辨率圖像窗口結(jié)構(gòu)自適應(yīng)建模,用魯棒GM參數(shù)估計方法求解模型參數(shù),根據(jù)訓(xùn)練后SGAR模型和反饋機(jī)制得到圖像插值數(shù)學(xué)模型,采用梯度-模擬退火算法對模型進(jìn)行求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,基于SGAR模型的圖像插值算法具有噪聲不敏感和邊緣保持等優(yōu)點(diǎn)。(4)針對Canny算法高低閾值設(shè)定問題,提出了基于二維最大條件熵的自動閾值Canny算法。首先用梯度算子計算得到梯度圖像,并對灰度圖像和梯度圖像歸一化處理,統(tǒng)計得到灰度-梯度共生矩陣;然后根據(jù)熵理論建立基于二維最大條件熵的灰度圖像最優(yōu)分割數(shù)學(xué)模型;最后采用模擬退火算法對其進(jìn)行求解,計算得到圖像分割的最優(yōu)灰度值和梯度值。設(shè)定Canny算法高閾值等于該梯度值,低閾值按高閾值0.4倍取值,解決Canny算法閾值自動計算問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用該閾值自動計算方法后,Canny算法的漏檢和誤檢均顯著改善,即使是含多種噪聲圖像,也成功地檢出其邊緣。最后,綜合運(yùn)用上述關(guān)鍵技術(shù),建立了細(xì)長軸幾何精度機(jī)器視覺測量實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。以傳動絲杠為對象,開展細(xì)長軸幾何精度測量實(shí)驗(yàn),并與三坐標(biāo)測量機(jī)測量結(jié)果對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,機(jī)器視覺測量實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)其直徑和直線度測量不確定度分別為4.9μm和7.0μm,三坐標(biāo)測量機(jī)其直徑和直線度測量不確定度分別為2.3μm和6.2μm;以三坐標(biāo)測量機(jī)測量結(jié)果為參考值,機(jī)器視覺測量實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)其直徑和直線度測量誤差分別為0.002μm和0.017mm。證明所提出的測量方法及其關(guān)鍵技術(shù)可行。
[Abstract]:In order to solve the contradiction between measuring range and measuring precision , the paper presents a new method for measuring the coordinate of the axis of the slender shaft . The method is as follows : ( 1 ) In order to solve the contradiction between the measurement range and the measurement precision , a new method for measuring the position and pose of the light source has been developed . In order to improve the accuracy of image resolution , a new image adaptive interpolation algorithm is proposed based on the SGAR model and the feedback mechanism . The results show that the image interpolation algorithm based on the SGAR model can effectively deal with Gaussian noise and Poisson noise .
【學(xué)位授予單位】:東南大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TP391.41
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號:1381642
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