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《燕山大学》 2010年
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基于双目立体视觉的大锻件尺寸在位测量关键技术研究

刘斌  
【摘要】:大型锻件是重型机器和重大制造装备的基础件,尺寸测量是其生产制造过程中的关键技术环节。目前主要采用机械式量具由人工检测,测量误差大、周期长,还存在对操作工人人身安全的潜在危害。大锻件体积庞大,搬运困难,在锻造过程中高效、准确的测量大锻件尺寸可以提高材料利用率、节约能源,给锻造企业带来显著经济效益,具有良好应用前景。本文在分析国内外研究现状的基础上,提出了基于双目立体视觉测量原理的大锻件尺寸在位测量方法,围绕双摄像机空间配置、结构参数现场标定、快速图像处理以及三维重建等关键技术开展了深入研究。 根据远距离、非接触、大尺寸的测量要求,建立了宽基线配置的双目立体视觉测量模型,采用平板标定法对摄像机内参数进行离线定标。由于锻造现场存在强烈的冲击震动,易使双目摄像机的相对位置发生变化,导致尺寸测量结果不准确,而场景中的大型锻造水压机则具备长期有效工作的稳定性,设备安装精度高,其外形结构具有平行性、正交性、共面性等几何特性,利用测量环境中的有利条件建立锻造场景几何约束,设计了正八边形稀疏标记点柔性靶标,提出了基于场景几何约束的现场标定方法,为大锻件尺寸在位测量奠定了基础。 结合高温物体光谱辐射特性、光电耦合器件的响应特性,分析了高温物体成像质量较低的主要原因,提出采用低通滤光配合氙灯辅助照明的方法采集图像。尺寸测量具有一定的实时性才能保证锻件塑性变形的质量要求,为了解决高分率图像处理运算量过大的问题,遵循视觉注意计算的框架模式,给出了高温目标自动提取算法,将后续图像处理集中于被测目标区域而不必进行全局运算。高温锻件表面产生氧化皮并不断脱落,在图像中形成大量琐碎纹理细节,为了剔除这些冗余信息而不影响目标特征的准确定位,依据初级视皮层边界所有权神经元的刺激响应机制,给出了具有纹理抑制功能的边缘检测算法。研究了点特征和线特征基元的宽基线立体匹配方法,利用邻域纹理统计信息描述直线段,结合拓扑一致性约束进行宽基线配置下的线段匹配。 在点坐标三维重建优化算法和直线段的整体重建方法基础上,结合锻造工艺特点,将大型锻件的锻打受力面作为重建对象,利用场景中的灭点约束条件,提出了基于双目立体视觉的基面测量法。 构建具有场景几何约束的测量环境,对标准光学导轨和模拟的几何构件分别进行了尺寸测量实验,验证了尺寸测量方法的可行性和有效性。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TG316.193

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