基于双目视觉的齿轮倒角检测方法的研究

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双目立体视觉测量系统是通过模拟人类视觉系统功能来获取场景中被测物体的深度信息,恢复场景中被测物体的三维信息。双目立体摄像机通过采集齿轮倒角的图像信息,来实现非接触式测量。非接触式测量相对于机械接触式测量有着高效率,对被测物体无损伤等优点。因此,基于双目视觉齿轮倒角测量方法的研究具有重要的理论意义和实用价值。本文以双目立体视觉的原理为基础,通过利用机械装置移动单摄像机实现对齿轮倒角三维测量方法进行研究。论文的主要研究内容包括以下几个方面:(1)利用两个不同的摄像机,建立摄像机成像模型,并考虑成像过程中相机畸变的影响。采用张正友标定方法对两个摄像机进行标定,得到两个摄像机的内部参数和两个摄像机之间的外部参数。利用两个摄像机参数的标定结果进行极线校正,将双目立体视觉模型变为理想的平行双目视觉。(2)基于移动单目相机的双目立体视觉测量方法是利用移动平台承载一个单摄像机实现了两个摄像机双目立体视觉的测量功能。该测量方法通过用机械装置代替软件计算,实现了平行双目立体视觉的测量。该测量方法的实验包括实验装置的稳定性,摄像机的移动中心距实验和测量实验等。通过实验数据分析,验证了该测量方法的可行性。(3)对基于特征点的立体匹配模型,本文在研究出多种边缘检测算法的基础上,结合实际情况提出了相对应的边缘提取算法,拟合边缘,求解出特征点。通过特征点匹配得到了被测物体的深度信息以及特征点的空间坐标,进而达到测量的要求。
摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
1 前言第8-11页
    1.1 课题来源第8页
    1.2 课题研究背景及意义第8页
    1.3 双目视觉研究的国内外现状第8-9页
        1.3.1 国内研究现状第8-9页
        1.3.2 国外研究现状第9页
    1.4 本文的原理依据与研究特点第9-10页
    1.5 本文的结构组织安排第10-11页
2 测量方法的工作原理第11-36页
    2.1 被测对象与测量原理第11-12页
    2.2 摄像机的工作原理第12-15页
        2.2.1 摄像机的分类第12页
        2.2.2 针孔相机模型第12-13页
        2.2.3 光学镜头的工作原理第13-15页
    2.3 摄像机标定的坐标系统定义及转换第15-20页
        2.3.1 定义坐标系统第15-16页
        2.3.2 坐标系变换第16-20页
    2.4 单摄像机的标定方法第20-28页
        2.4.1 摄像机模型的线性模型第21页
        2.4.2 张正友标定算法第21-28页
    2.5 双摄像机的标定算法第28-34页
        2.5.1 双摄像机的相对位姿第28-29页
        2.5.2 极限几何第29-31页
        2.5.3 极线校正第31-34页
    2.6 基于移动单相机测量方法的原理第34-35页
        2.6.1 基于移动单相机测量方法的深度测量第34-35页
        2.6.2 移动单相机测平面距离第35页
    2.7 本章小结第35-36页
3 测量实验的硬件设计第36-44页
    3.1 测量实验的硬件结构设计第36页
    3.2 工业摄像机和镜头的参数与选择流程第36-39页
        3.2.1 工业摄像机和镜头的参数第36-37页
        3.2.2 测量实验的硬件选择流程第37-39页
    3.3 实验平台的硬件组成第39-43页
        3.3.1 工业摄像机的参数第39-40页
        3.3.2 工业相机的镜头第40-41页
        3.3.3 参数计算第41-42页
        3.3.4 本文实验平台其它硬件组成第42-43页
    3.4 本章小结第43-44页
4 测量实验的软件设计第44-72页
    4.1 测量实验的软件结构第44页
    4.2 图像采集模块第44-46页
    4.3 摄像机的标定模块第46-47页
    4.4 边缘检测与特征提取模块第47-66页
        4.4.1 图像边缘的概述第47-49页
        4.4.2 常用的检测边缘算子第49-54页
        4.4.3 提取边缘的算法第54-66页
    4.5 立体匹配与三维重建模块第66-71页
        4.5.1 边界拟合第66-69页
        4.5.2 立体匹配第69-70页
        4.5.3 三维重建第70-71页
    4.6 本章小结第71-72页
5 实验数据分析第72-93页
    5.1 摄像机的标定实验第72-83页
        5.1.1 基于Matlab的张正友方法的标定实验第72-75页
        5.1.2 单摄像机标定实验第75-80页
        5.1.3 双摄像机标定实验第80-83页
    5.2 基于两个摄像机的双目视觉测量实验第83-84页
    5.3 基于移动单目相机的双目视觉测量实验第84-92页
        5.3.1 实验装置稳定性的实验第84-87页
        5.3.2 移动单目立体视觉的中心距实验第87-88页
        5.3.3 移动单目立体视觉的测量实验第88-92页
    5.4 测量精度影响第92页
    5.5 本章小结第92-93页
6 结论与展望第93-94页
    6.1 结论第93页
    6.2 展望第93-94页
7 参考文献第94-99页
8 攻读硕士学位期间发表论文情况第99-100页
9 致谢第100页
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