基于机器视觉的测量系统关键技术研究

【摘要】： 机器视觉检测技术是建立在计算机视觉理论基础上的一门新兴检测技术,具有精度高、速度快、非接触、柔性好、自动化和智能化水平高等诸多优点,很好的适应和满足现代制造业对检测技术的要求。由精确伺服机构携带视觉传感器可以构建一个柔性的空间三坐标测量系统,完成对大型物体三维空间信息的自动在线测量,因而在工业检测中有着广阔的应用前景和巨大的发展潜力。 本文围绕“现代船舶建造大尺度三维数字化测量系统”的开发,对机器视觉检测系统中的几个关键问题进行了深入的研究。 论文的主要内容如下: 1.综述了机器视觉检测的理论基础、检测方法、系统构成以及它的应用,同时给出本文的组织结构和内容安排。 2.对机器视觉检测技术中的图像预处理技术进行了总结。 3.对线结构光视觉检测系统中的关键问题—线结构光条纹中心提取技术进行了深入的研究,在总结已有方法上,提出了自适应窗曲线拟合法,该方法具有很强的鲁棒性。 4.对大型钢结构本身所具有的所需测量范围大,但断面结构相对简单的特点,提出了针对工件断面关键点的扫描策略,解决的扫描时间长、图像数据量大等问题,提高了测量系统的工作效率,解决了系统工程应用的一个难题。同时根据测量系统的结构特点,在原有三维数据拼接方法上,发展了一种基于移动坐标系的三维数据拼接方法,该方法解决的小视场的线结构光三维视觉传感器对大尺寸物体测量时出现的三维数据拼接问题,并通过实验验证了方法的适用性。