基于图像技术的型材截面几何尺寸测量方法研究
图像测量技术具有快速、非接触等特点，是现代化测量领域的新方向，在对微小尺寸、大尺寸和复杂机械结构尺寸检测中具有显著的优势，对实现工业自动化加工和检测具有重要的意义。铝型材在现代化建设中占有极其重要的地位，随着工业、建筑业和交通运输业的快速发展，对铝型材的数量和质量提出了更高的要求。型材截面尺寸偏差是型材质量的一个重要指标，但是由于型材截面形状比较复杂，传统的测量手段已经无法满足精确、快速的测量要求。为了实现型材截面几何尺寸的自动化检测，促进图像测量技术相关理论的发展，本文以普通铝型材为研究对象，分别采用单个相机和双相机对型材截面几何尺寸进行测量，并对其中的关键技术展开研究，主要研究内容如下: 一、对相机标定技术进行介绍，着重对相机外参数标定算法进行了研究。根据图像特征，设计了光斑识别算法，通过重心加权法提取光斑中心，并对光斑中心坐标进行了畸变校正。设计了自动剔除误差较大光斑点的方法，提高了相机外参数标定的精度。对滤波算法和边界提取算法进行了研究，根据型材截面图像的实际情况，提出了先中值滤波后局部均值滤波的组合滤波法。通过基于组合滤波的Canny算法提取型材边界，减小了型材截面切割痕迹和全局滤波所带来的边界模糊对边界提取的影响。对边界图像进行倾斜校正，并计算出型材图像尺寸与实际尺寸的比例关系。 二、考虑到型材边界形状比较复杂，部分图元之间角点很不明显，提出了角点自动检测与人机交互相结合的方法。该算法在传统CSS算法的基础上进行了改进。先在较低尺度下采用较大步长的曲率阈值法剔除小曲率区域上的伪角点，再合并微小图元剔除圆弧上的伪角点，并结合投影高度法对图元进行分割和融合。该方法对型材边界上角点检测具有很好的效果，但是角点检测的准确率仍然不能达到100％。最后对于误检和漏检的角点采用人机交互的方法进行校正，保证了边界分割的有效性。 三、针对双相机测量，对特征点匹配算法和三维坐标求解算法进行了研究。根据采集的左右相机图像的特点，提出了基于平移向量的特征点匹配方法，结合极线约束和匹配的唯一性、顺序性原则对左右相机中同名角点进行匹配，取得了较好的匹配效果。利用异面直线公垂线的中点逼近待求空间点，完成特征点三维坐标的求解。 四、在以上研究成果的基础上，分别用单个相机和双相机对几种常见型材的壁厚、长度、圆弧弧度、圆弧圆心和半径等参数进行测量。并用精度为0.02mm的游标卡尺对型材壁厚和长度进行测量，作为约定真值。将本文方法测量结果与约定真值进行对比，并对两种测量方法的测量误差及产生误差的原因进行了分析。实验结果表明，两种方法的检测精度均达到GB5237.1规定的超高精度级要求。
型材截面;几何尺寸;相机标定;边界提取;特征点匹配;图像测量
郑州大学
硕士
测试计量技术及仪器
陈继华
2016
中文
TP391.41
69
2016-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）