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时间:2020-03-25
《基于立体视觉的接触式三维测量系统.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2013年第32卷第3期传感器与微系统(TransducerandMierosystemTechnologies)89基于立体视觉的接触式三维测量系统胡英,张亚飞,徐慧朴(大连海事大学自动化研究中心,辽宁大连116026)摘要:传统的三维接触式测量方法存在着速度慢、测量范围受限等缺点,而纯粹的非接触式测量方法则存在着特征边缘无法获取的问题。结合两种测量方法,设计了一种新的三维测量系统,该系统采用立体视觉技术对接触式测头的空间位置和姿态进行定位,进而间接计算接触式探针针尖位置来完成空间点的三维坐标测量。实验结果表明:系统测量精度优于0.2mm,能够应用于工业现场
2、进行复杂工件的典型几何特征检测和模型重构。关键词:立体视觉;接触式测量;非接触测量;标定中图分类号:TH741文献标识码:A文章编号:1000-9787(2013)03-0089--043DcontactmeasurementsystembasedonstereovisionHUYing,ZHANGYa—fei,XUHui·pu(AutomationResearchCenter,DalianMaritimeUniversity,Dalian116026,China)Abstract:Traditional3Dcontactmeasurementmethodha
3、sshortcomingsofslowspeedandrestrictedrange,purelynon—contactmeasurementmethodhasproblemoffeatureedgeisunabletoget.Anovel3Dmeasurementsystemisdesignedwhichcombinesadvantagesofthetwomeasurementmethods.Inthissystem,stereovisiontechnologyisusedtolocatethecontactprobe,and3Dcoordinatesofa
4、spacepointismeasuredthroughindirectlycalculatepositionoftheneedletipofprobe.Experimentalresultdemonstratesthatthesystemmeasurementprecisionispriorto0.2mm,whichcanbeappliedinthetypicalgeometricfeatureinspectionandmodelreconstructionofcomplexworkpieceinindustrialsite.Keywords:stereovi
5、sion;contactmeasurement;non—contactmeasurement;calibration0引言置和姿态进行定位,进而间接计算接触式探针针尖位置来实物数字化是通过特定的测量设备和测量方法获取被完成三维空间点的测量。测件表面离散点的几何坐标数据的过程“J,其实现手段1系统结构主要可分为接触式和非接触式两种。接触式测量虽然具有1.1系统组成与原理精度高、重复性好等优点,但是其测量速度慢、效率低、测量图1给出了基于立体视觉的三维接触式测量系统的系范围受限,且产生的数据稀疏,仅适合测量具有规则几何特统结构,系统由2台具有同步信号的数字相机、接
6、触式测头征的小型工件。非接触式测量技术可以在不接触被测和便携式PC机组成。测量系统使用同步视频信号的2台量物体表面的情况下快速准确地获取物体三维坐标。数字相机获取标记点位置信息,相机与计算机相连,将拍摄由于纯粹的非接触式视觉测量技术存在着空间点和实际物到的灰度图像传输到计算机进行处理计算。接触式测头正体表面点无法对应,边缘信息无法获取等原理性的缺陷,对面贴有用于识别和跟踪的圆形标记点,内部安装蓝牙模块于典型的几何特征,尤其是定位孔、柱、销等难以进行准确用于与计算机进行通信,向计算机发出信号。在测量时手测量,需要后期人工进行补测才能完成,制约了技术的普及持接触式
7、测头碰触测量点,然后向计算机发送记录数据信和推广。号就能采集测量点的三维坐标。为了克服上述测量方式的问题,本文结合两种测量方1.2接触式测头设计法,设计了一种新的三维测量系统,结合立体视觉定位和接接触式测头由圆形标记点、蓝牙通讯设备、探针以及外触式测量原理,采用立体视觉技术对接触式测头的空间位壳组成。收稿日期:2012-09—18基金项目:中央高校基本科研业务费专项资助项目(2012QN035)第3期胡英,等:基于立体视觉的接触式三维测量系统912)标记点圆心提取首先对左、右目图像进行Canny边缘提取,并利用Snake算法优化图像边缘坐标,然后利用Zerni
8、ke矩进行亚pZ像素边缘提取,最后利用
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