基于线结构光的单目视觉目标位姿测量研究

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1、该没密级:非密硕士学位论文中图分类号:(TP391)基于线结构光的单目视觉目标位姿测量研究学位类型学术型学位学科机械工程作者姓名丁洵导师姓名及职称赵前程教授实践导师姓名及职称王宪讲师学院名称机电工程学院论文提交日期2015年5月30日基于线结构光的单目视觉目标位姿测量研究学位类型学术型学位学科机械工程作者姓名丁洵作者学号12010301001导师姓名及职称赵前程教授实践导师姓名及职称王宪讲师学院名称机电工程学院论文提交日期2015年5月30日学位授予单位湖南科技大学TargetPoseMeasurementStudyBasedonMonocularVisio

2、nofLinearStructureLightTypeofDegreeAcademicdegreeDiscipline(TypeofProfessionalDegree)MechanicalEngineeringCandidateDingXunStudentNumber12010301001SupervisorandProfessionalTitleZhaoQianchengProfessorPracticeMentorandProfessionalTitleWangXianInstructorSchoolSchoolofMechanical&Electri

3、calEngineeringDateMay30th,2015UniversityHunanUniversityofScienceandTechnology摘要视觉测量广泛应用于无损检测、工业自动化生产线、视觉导航、3D四轮定位等各个领域。结构光视觉测量是一种典型的视觉测量方法。结构光测量精度受图像特征点提取精度、标定方法、系统结构参数和测量硬件设备等诸多参数的影响。本课题采用理论分析和实验验证相结合的方法从特征提取,结构参数优化及数据处理三方面入手,以提高结构光目标位姿测量系统的测量精度为目标,平面板件和汽车车轮为实验测量对象,研究了提高结构光传感器目标位姿

4、测量精度的方法,主要内容包括:(1)结构光测量方法分析研究。主要阐述了结构光目标位置测量系统的组成及测量原理,结合单目视觉和结构光的理论知识,建立结构光视觉测量模型,并分析出影响结构光测量精度的因素,对后续测量精度优化仿真及实验分析奠定了基础。(2)图像特征点处理方法研究。主要阐述了图像预处理方法,特征光条提取方法和靶标角点提取方法。然后结合结构光图像的特点,提出了一套提取图像特征点的方法。在光条中心线附近设置初始模型,将高斯模型作为模版,对光条的初始模型进行能量最优解求取,实现光条中心的提取。该方法通过光条的中心几何信息结合光条灰度进行计算,可有效抑制噪声

5、的影响,且具有较强的光条断线修补能力,提取的光条中心具有亚像素级精度。通过仿真及实验证明该方法抗噪声程度好、提取效果理想。(3)结构光测量系统的标定及结构参数优化。首先对相机标定的方法和光平面标定的方法进行介绍,经一系列实验对比,选定一种合适的相机内部参数标定方法。对影响测量精度的系统参数(相机内部参数,特征点提取精度,系统结构参数)进行仿真分析并对系统结构参数进行优化。(4)位姿测量的实验验证。在以三坐标测量机为基础构建的实验平台上,对本文的研究内容进行了实验验证,结果表明,本文方法的位移最大偏差和角度最大偏差分别为0.08mm和0.1度内。本文方法精度较

6、高,可满足工业测试的要求。关键词:结构光测量;光条中心点提取;结构参数优化;角度测量iABSTRACTVisionmeasurementiswidelyusedinvariousfieldsofinspection,industrialautomationproductionline,visualnavigation,3Dfour-wheelalignment.StructuredlightmonocularVisualmeasurementisatypicalmethodofmachinevisionmeasurement.High-precisionma

7、chinevisionmeasurementcanbeobtainedthroughhigh-precisioncameracalibration.Structuredlightmeasuringprecisionisinfluencedbymanyparameterssuchasimagefeaturepointdetectionaccuracy,calibrationmethod,hardwaredevicesandsoon.Theoreticalanalysisandexperimentalvalidationareusedtostudythemeth

8、odofprecisionimprovementwh

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