基于線結(jié)構(gòu)光的階躍形復(fù)雜結(jié)構(gòu)3D輪廓測(cè)量.pdf

1、迄今為止，光學(xué)三維輪廓測(cè)量技術(shù)已經(jīng)歷了長(zhǎng)足的發(fā)展。然而仍然存在許多亟待解決的問(wèn)題，如測(cè)量系統(tǒng)整體精度較低、測(cè)量形面過(guò)于簡(jiǎn)單、單目視覺(jué)系統(tǒng)視場(chǎng)存在盲區(qū)等，現(xiàn)有的測(cè)量方法無(wú)法針對(duì)一些復(fù)雜的輪廓面進(jìn)行測(cè)量。針對(duì)以上的問(wèn)題，本論文提出了一種基于線結(jié)構(gòu)光雙目機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)原理的復(fù)雜結(jié)構(gòu)輪廓三維測(cè)量方法。
　　復(fù)雜形面涵蓋了很大的輪廓范圍，除去平面、規(guī)則的弧面、角度平緩的棱面等可預(yù)知的規(guī)則形面，很多情況下存在臺(tái)階、尖劈等復(fù)雜的幾何形狀。線形激光

2、器光刀照射于上述復(fù)雜表面時(shí)，將出現(xiàn)很多不可預(yù)知的現(xiàn)象，例如若光刀面平行于臺(tái)階類(lèi)形面時(shí)將被上下臺(tái)階一分為二，此時(shí)獲得的圖像將無(wú)法還原臺(tái)階的真實(shí)形貌。因此在研究復(fù)雜結(jié)構(gòu)輪廓三維測(cè)量時(shí)，通過(guò)傳感器采集到的畫(huà)面經(jīng)過(guò)慣常的方式處理分析圖像無(wú)法滿足三維形貌的測(cè)量和重建，需要尋找其他解決方案與圖像處理算法。
　　本文在復(fù)雜結(jié)構(gòu)輪廓測(cè)量系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)上完成了測(cè)量系統(tǒng)硬件部分的設(shè)計(jì)以及軟件方面的編寫(xiě)與調(diào)試。首先，分析了線結(jié)構(gòu)光法復(fù)雜結(jié)構(gòu)輪廓深度

3、信息采集技術(shù)的原理，研究了相機(jī)定標(biāo)技術(shù)。其次，研究了輪廓測(cè)量原理的關(guān)鍵技術(shù)如復(fù)雜結(jié)構(gòu)輪廓光帶的預(yù)處理、輪廓數(shù)據(jù)獲取算法，介紹了實(shí)驗(yàn)室已成熟的圖像預(yù)處理算法，并在軟件中使用算法對(duì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)輪廓光帶進(jìn)行濾波與二值化處理；討論了幾種常用的光條中心提取方法并提出了一種用 Zhang快速并行細(xì)化算法進(jìn)行快速細(xì)化的方法。針對(duì)雙目視覺(jué)系統(tǒng)視場(chǎng)不足的問(wèn)題，提出了基于NURBS曲線連接算法，提高了系統(tǒng)測(cè)量精度。文中針對(duì)一些特殊類(lèi)型輪廓的判斷與處理進(jìn)行了研究