机器视觉在非接触三维测量中的研究与应用

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1、机器视觉在非接触三维测量中的研究与应用　　(1.广州市市政工程维修处2.广东工贸职业技术学院机械工程系，广东广州510100) 　　摘要：文章研究了一种三维视觉测量方法，该方法可以通过单幅灰度图像获取表面三维形貌信息。通过应用实例进行分析，结果证明本方法能够广泛应用于三维缺陷测量、逆向工程、图案雕刻等领域，具有操作简单，硬件成本低，处理速度快，精度较高的特点，能够广泛应用于工业生产领域。 　　关键词：机器视觉；视觉测量；非接触测量；图像检测 　　中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：1007—6921(XX)11—0077—02 　　计算机视觉领域中利用物体单幅或多

2、幅二维灰度图像获取物体三维表面形状信息的技术可归纳为：从X恢复形状(shapefromX)技术［1］。其中由明暗恢复形状(shadefromshading,简称SFS)是通过分析物体的单幅二维图像的灰度信息，重建物体表面三维形状信息。近年来，由于计算机视觉理论和光电技术的发展，使得基于明暗恢复形状的三维测量成为可能。 　　本文采用机器视觉中的SFS方法对产品进行三维恢复，进而可以实现工件的三维质量检测。虽然目前有很多关于三维形貌恢复的研究，但是多数研究仍处于实验室研究阶段，并且因为精度、测量范围、工作条件、操作过程的限制，不易应用到自动化生产线上。本研究通过对采集的三维图像进行预

3、处理并增加透视投影约束条件来改善反射模型，并对该方法在工业领域的应用进行探索研究。 1视觉三维测量原理 　　本文测量的基本原理是从灰度信息中找到与物体表面形状相关的线索，该问题最早是由MIT的Horn［2］等人在1970年提出来的，并假定物体满足朗伯体表面反射条件［3］，建立了物体表面方向和图像灰度之间的函数关系，表面光照模型如图1所示。 　　740)this.width=740"border=undefined> 　　据Lambertian反射原理，物体表面灰度可表示为以下公式： 　　740)this.width=740"border=undefined

4、> 考虑光学透视成像约束条件有： 　　740)this.width=740"border=undefined> 　　其中，u，v为图像坐标系的坐标，x，y为对应的物理坐标，原点在光心位置。由式(1)和式(2)得到一个含有两个未知量的非线性方程［4］： 　　740)this.width=740"border=undefined> 　　度值，求解该非线性方程组后，即可得到表面高度值，而x，y的坐标可以直接由图像的二维图像通过标定后来获取，最后即可获得图像上每个象素点的空间三维坐标尺寸，考虑到x、y方向的精度只与图像的质量有关，以下主要对z方向的精度进行分析。 2测量系统

5、设计 　　基于单幅图像进行三维测量在硬件设计方面的一个突出特点是结构简单，成本低，检测速度快等。硬件系统主要由光学系统、CCD摄像头、图像采集卡和PC机组成。考虑到实时图像采集的测量精度和速度要求，该系统采用MTV-1881EX黑白CCD摄像机，IMAQPCI-1407图像采集卡［5］等，硬件结构原理如图2所示。 　　其工作原理是：将被测量物体置于尽可能均匀照明的平行光照下,摄像头在测量程序的控制下将被测量物体的图像采集到计算机的特定内存中,计算机通过视觉处理软件对图像进行预处理，再把预处理后的图像信息导入三维测量算法中进行形貌恢复，进而取得该物体的几何信息，最后进行测量分析并

6、输出结果。740)this.width=740"border=undefined> 　　实验所选用的图像采集卡是PCI-1407黑白图像采集卡，是一种低价格、高品质的单色图像采集卡，其性能可以满足实际的需要，采集原理如下图3所示。当光源中的光照射到场景中的物体上后，物体所反射的光先由CCD接收并进行光电转换，所得到的电信号再经图像采集卡量化就可形成空间和幅度均离散化的灰度图，最后经总线输入计算机内存。 　　740)this.width=740"border=undefined> 　　本测量系统因只需要拍摄单幅图像，所以只需一路视频输入，图像经图像采集卡进入计算机的信号可以

7、保存为8位BMP格式的灰度图。 3三维视觉测量在工业领域的应用 3.1表面缺陷检测 　　在工业现场拍摄的单幅轴承工件图像如图4所示，尺寸为。在轴承外圈工件的加工过程中，轴承表面的加工质量和缺陷必须及时进行测量，所以需要进行三维检测。利用本文所研究的方法测量结果如图4(c)和图5所示,图5(c)是缺陷区域测量高度数据。 　　740)this.width=740"border=undefined> 　　对零件进行三维