基于视觉的大尺寸工件边缘检测及图像拼接技术研究

摘要

随着科技的发展和工业制造水平的提高,现代工业特别是航空航天、造船、汽车、石油及天然气储运、大型机械加工、涡轮机、发电机等领域,需要对各类零部件或大型结构外部尺寸进行精密三维测量,也就是需要进行大尺寸工件的整体几何尺寸的测量。另一方面,在分段加工的大型加工制造业中,对这种大尺寸工件整体边缘尺寸的测量也具有重要意义,如潜艇、造船、油罐、航天器等常采用分段建造、装配成整体的加工方法,需严格控制结合部边缘的几何形状等完整三维尺寸。从测量理论上来说对被测物完整边缘的精确测量是对其进行三维测量、加工、重构的基础。因此,完整的获取大尺寸工件边缘信息的检测技术研究在理论和实际应用都有非常重要的意义。正因为如此,本论文针对大尺寸工件边缘的完整检测这一问题,对所涉及的边缘检测技术及图像拼接技术这两个核心技术进行了研究。
　　 首先,依据本课题的检测对象,设计了三维测量系统的整体结构及相机运动方式。并对本文使用的实验平台进行了搭建。为下一步关键技术的研究和应用提供了明确的目标对象和实验基础。
　　 随后,对待测钢板的边缘在图像中存在的特性进行了分析,并且根据分析得出了对大尺寸工件的边缘进行检测时对边缘检测算法的要求。根据这一要求,本文提出了一种新亚像素边缘检测算法,并且通过实验证实了其在对漫射边缘检测上的有效性及精度。
　　 最后,围绕图像在拼接过程中,拼接变换阵H中各参数存在计算困难这一问题,分析了图像拼接融合过程中的相机运动模型及图像变换模型。并在此分析的基础上,针对图像拼接变换阵H中含有冗余变量不适于本课题使用的不足,设计了一种新的基于过渡坐标系的拼接方法,并依此拼接方法改进了基于角点间关系的角点匹配算法。同时,与之配合的设计了辅助标靶,使图像的拼接过程计算简单,速度更快,精度更高。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 课题研究的目的和意义

1.2 视觉检测技术的国内外发展现状

1.3 大尺寸工件检测相关技术发展综述

1.3.1 边缘检测技术的现状及主要问题

1.3.2 图像拼接技术的现状及主要问题

1.3.3 其它相关技术发展状况

1.4 论文的主要工作

第2章 测量系统结构及检测方法

2.1 实验平台整体结构

2.2 深度辅助测量结构

2.3 测量方法及流程

2.4 实验平台主要器件及参数

2.4.1 伺服系统主要器件型号

2.4.2 嵌入式采集处理系统器件参数

2.5 本章小结

第3章 边缘检测技术研究

3.1 边缘检测技术综述

3.1.1 像素级边缘检测技术

3.1.2 亚像素边缘检测技术

3.2 待测工件边缘特征分析及算法要求

3.2.1 大尺寸工件边缘特征分析

3.2.2 对检测算法提出的要求

3.3 一种新的亚像素边缘检测算法

3.3.1 新算法的理论证明

3.3.2 算法的优化及实现步骤

3.4 边缘检测实验

3.4.1 实验一:定位精度验证

3.4.2 实验二:实物检测验证

3.5 本章小结

第4章 图像拼接技术研究

4.1 相机运动与图像变换模型

4.1.1 相机运动模型

4.1.2 图像变换模型

4.2 特征检测与匹配

4.2.1 特征点检测技术

4.2.2 基于角点的匹配方法研究

4.3 一种基于过渡矩阵的图像拼接方法

4.3.1 拼接方法理论证明

4.3.2 改进的基于角点间关系的匹配方法

4.3.3 标靶设计及拼接具体步骤

4.4 边缘融合

4.5 角点检测及拼接实验

4.6 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢