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随着中国制造2025的推进,工业上对产品的自动化程度要求日益增高,本文针对零件的自动化测量需求,提出基于双目视觉的在线测量技术。本论文主要包括以下内容:在深入研究经典的张正友标定法基础上,针对影响双目摄像机标定精度的关键点展开了细致的分析与讨论,设计了一款基于实心圆点标志引导匹配的平面标定板,并通过实验验证了该标定板相对于传统标定板的优越性,同时提出了一种基于两步RANSAC算法的改进的摄像机标定法,并针对改进的标定方法设计了双目摄像机的标定流程。在零件轮廓特征的检测方面,采用Canny算子作为零件轮廓特征的检测工具,并分别从数学推理上以及高斯金字塔两个方面对Canny算子进行了加速优化改进,并针对Canny算子无法同时具备较高的边缘定位精度和噪声抑制能力的缺陷,将边缘聚焦思想与Canny算子相结合,并通过实验验证了该方法的有效性。在零件轮廓特征的匹配方面,在研究了常用匹配方法及匹配约束的基础上,设计了一种基于极线阈值约束的灰度相关边缘匹配方法,该方法结合了区域匹配速度较快与特征匹配准确度较高的优点,并通过实验验证了该方法的鲁棒性。在对双目视觉测量的关键性技术深入研究的基础上,搭建了一套模拟工业流水线生产的零件多尺寸在线测量系统,设计了双目摄像机及光源的同步外触发电路,最后将本论文在视觉测量各个环节中改进的算法应用到该测量系统中,实验结果表明该在线测量系统具有测量精度较高、重复性误差较小的优点。