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物体的三维轮廓测量技术在工业检测、质量控制和机器视觉等领域中占有重要的地位,是科学分析、工业控制、生物工程、生物医学以及材料科学等方面进行科学研究的重要手段,特别是快速成形和反求工程的兴起,对三维测量技术提出了更高的要求,并促进三维测量向智能化方向发展。但是由于测量本身的特殊性和复杂性,现存的坐标测量方法各有弊端,限制了其应用范围。计算机立体视觉测量被公认是最有前途的测量方法。本文在北京市创新团队科研协作项目的资助下,以开发面向制造领域高精度非接触测量设备,建立一个操作方便、较高精度、适用范围较广的双目立体测量系统为背景,开展了摄像系统标定、图像预处理、特征提取、立体匹配及三维重构等关键技术的研究,从而实现物体的三维坐标数据获取,重建物体的三维表面。主要研究内容和成果如下:(1) 利用一个经过特殊设计的V形标定块,以Tsai两步标定法为基础,提出了基于蚁群算法的摄像机标定技术,并采用该技术实现了一个相对稳定可靠的双目立体视觉系统标定。(2) 根据小波变换多尺度多分辨率特性,采用了变阈值条纹图像小波降噪方法,有效地去除了含噪条纹图像的噪声。(3) 以在物体表面投射变形光栅条纹的边缘作为特征,研究了基于SUSAN算子和小波变换的边缘提取算法,运用该算法实现了条纹边缘的精确提取。(4) 提出一种综合利用Gray条纹编码和对极几何约束进行特征点匹配的方法。以较低的误匹配率获得匹配点对,实现物体表面的三维重建,并以OpenGL作为可视化工具,使重建效果更加直观、形象。最后,在现有的双目立体视觉系统下,完成了包括系统标定、预处理、立体匹配、离散三维数据的后处理、三维重构及可视化等全部环节在内的整合实验,验证了基于双目立体视觉进行三维重构的可行性并通过具体实例分析了整个系统的精度,为课题组下一步工作奠定了基础。
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