基于标准控制场的机器视觉测量方法

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1、．５０？１《测控技术》２０１５年第３４卷第１０期基于标准控制场的机器视觉测量方法陈海林，熊芝，宋小春，夏清沛北工业大学机械工程学院北武汉４３００６８（湖，湖）摘要一：针对常规机器视觉测量中累积误差过大的问题，提出了种基于外加标准控制场的拼接模型，并对控制场中控制点的分布方式、公共点个数对测量精度的影响以及控制场的加工可行性等进行分析，找到了最合适的控制场设计形式。实验结果表明，基于外加控制场的拼接模型在汽车大梁上装配孔孔位测量中适应性很好，消除了累积误差的影响，使整体测量精度大大提高，同时还能弥补因工件自

2、身几何特征稀少而不能进行图像拼接的不足。关键词：图像拼接；控制场；累积误差；误差消除３９０００－８８２９０－－中图分类号：ＴＰ１文献标识码：Ａ文章编号：１（２０１５）１０１５００４ＶｉｓｉｏｎＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＢａｓｅｄｏｎＳｔａｎｄａｒｄＣｏｎｔｒｏｌＦｉｅｌｄＣＨＥＮＨａ－－－ｉｌｎＸＩＯＮＧＺｈｉＳＯＮＧＸａｏｃｈｕｎＩＡｎｅｉｉｉＸｉ，，，ＱｇｐＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏＷｕｈａｎ

3、４３００６８Ｃｈｉｎａ，，（ｇｙｇｙ）ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｒｏｂｌｅｍｏｆｅｘｃｅｓｓｉｖｅａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｅｒｒｏｒｓｉｎｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ：ｐａｉｔ？ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｎｅｗｉｍａｅｍｏｓａｉｃｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｔｒｏｌｆｉｅｌｄｓｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｆｉｒｓｄｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｉｏｎａｎｄｎｕｍ，ｇｐｙ，ｔｂｅｒ－ｏｆｃｏｎｏｌｏｉｎｎｃｏｎｒｏｌ

4、ｆｉｅｌｄｗｈｉｃｈｉｍａｃｔｏｎｍｅａｕｒｅｍｅｎｔａｕｒａｃａｒｅａｎａｌｄ．ＴｈｅｎｒｏｃｅｓｓｉｎｆｅａｔｒｐｔｓｉｔｐｓｃｃｙｙｚｅｐｇｓｉｂｉＫｔｏｆｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｆｉｅｌｄｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｔｈｅｍｏｓｔｓｕｉｔａｂｌｅｄｅｓｉｎｆｏｒｍｏｆｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｆｉｅｌｄｉｓｏｂｔａｉｎｅｄ．ｙｙ，ｇＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｎｅｗｍｏｓａｉｃｍｅｔｈｏｄｈａｓｏｏｄａｄａｔａｂｉｌ

5、ｉｔｉｎｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｍｏｕｎｔｉｎｇｇｐｙｈｏｌｅｓｏｎｃａｒｂｅａｍ．Ｉｏｔｏｎｌｅｌｉｍｉｎａｅｓｈｅｅｆｆｅｃｏｆｃｕｍｕｌａｉｖｅｅｒｒｏｒａｎｄｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｃｃｕｒａｃｉｓｔｎｙｔｔｔｔ，ｙｇｒｅａｄｙｉｍｐｒｏｖｅｄ，ｂｕｔａｌｓｏｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｓｆｏｒｔｈｅｌａｃｋｏｆｉｍａｇｅｓｔｉｔｃｈｉｎｇｄｕｅｔｏｔｈｅｓｃａｒｃｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｎｔｈｅｗｏｒｋｉ

6、ｅｃｅｉｔｓｅｌｆ．ｐＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｍｏｓａｉｃ；ｃｏｎｔｒｏｌｆｉｅｌｄ；ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｅｒｒｏｒ；ｅｌｉｍｉｎａｔｅｅｒｒｏｒｓ釆用机器视觉方法测量大尺寸工件时一，般是先对于需要多幅序列图像拼接时先对图像两两拼接，再一分段采集图像，最后，然后依次对采集的图像进行两两相拼，将配准系数依次进行累计完成坐标的归化。１［］再根据得到的全景图确定某些特征的尺寸。针对在这种拼接方式下，误差会被累积而造成拼接误差逐诸如汽车底盘大梁这类自身圆孔特征较多的大尺寸工渐扩大，当参与拼接的图

7、像数目过多时，累积误差愈加２＿４［］件测量问题，本文作者曾提出基于特征孔的图像拼接严重，从而导致测量结果不准确。为了消除多序方法：首先根据相邻两幅图像之间的公共特征孔信息，列图像拼接中累积误差，张剑清等人采用基于闭合条采用几何变换模型，求出两幅图像之间的平移、旋转、件的整体平差模型，获得最小二乘意义下的最优变换３［］三维视图的全。缩放等参数，然后根据这些参数实现两幅图像的拼接，参数，实现了对多自动无缝镶嵌由于汽车底盘大梁都是细长条状，采集的图像不能构成－－收稿曰期：２０１４１０２７闭环序列，所以传统

8、的闭环平差的方法在此并不适用。５１３〇５基金项目：国家自然科学基金资助项目１３〇北省（）；湖自本文针对机器视觉测量中由于开环图像序列造成的误然科学基金资助项目（肌冗腿３；湖北工业大学博士启动）差累