1、隨著產(chǎn)品質量要求越來越高,檢測手段越來越豐富,對產(chǎn)品表面缺陷識別也越來越嚴格。當前許多產(chǎn)品除了需要獲取表面缺陷的二維信息外,還要通過三維檢測手段了解缺陷的深度或高度信息。三維視覺是獲取物體表面點云數(shù)據(jù)的主要方法,借助于三維視覺檢測,使得原來無法識別的和不明顯的缺陷,具有更加可靠的識別效果,這對產(chǎn)品生產(chǎn)工藝的調整更具有指導意義。所以基于三維視覺的表面缺陷檢測越來越受到企業(yè)關注。本文提出并研究了基于線結構光掃描的三維表面缺陷在線檢測基本理論

2、和方法。
　　本文的主要工作和創(chuàng)新點如下:
　　(1)建立了基于線結構光視覺傳感器三維表面掃描的數(shù)學模型。首先建立了線結構光視覺傳感器測量的一般數(shù)學模型,然后調整測量坐標系使其XOZ平面與結構光平面坐標系重合,并假定測量坐標系的Y軸與結構光視覺傳感器的掃描方向一致,這樣使得三維掃描系統(tǒng)的各坐標系間的關系得到簡化;最后在考慮攝像機徑向畸變的情況下,建立了滿足實際應用的三維掃描系統(tǒng)的數(shù)學模型。
　　(2)對已有的三維鋸齒靶

3、標標定方法中的特征提取算法進行了改進,并利用改進后的特征提取法對線結構光傳感器進行了標定。針對立體靶標標定方法的不足,提出了一種基于三圓點平面靶標的線結構光視覺傳感器的現(xiàn)場標定方法,建立了標定模型,設計了一種特征點映射方法,比較方便的實現(xiàn)了線結構光平面與攝像機坐標系的位姿關系標定。
　　(3)針對在線檢測實時性較高的要求,提出了一種全自動的基于方向場的加權重心結構光條紋中心線提取算法,并與改進后的Steger法進行了比較,該方法效

4、率高,且對三維表面的顏色和材質具有較強的普適性。
　　(4)提出了一種基于高度顏色映射的三維表面缺陷識別方法。首先將點云高度映射為彩色圖像,通過二維的最近點迭代快速配準方法,實現(xiàn)被測產(chǎn)品與標準產(chǎn)品的高度彩色映射圖像配準,再對兩幅圖像進行色差計算,進而識別出缺陷;和傳統(tǒng)的點云配準與偏差計算方法相比較,本文提出的缺陷識別方法充分利用了已有的二維圖像處理方法,運算速度快,能夠滿足實時在線三維表面缺陷檢測的要求。
　　(5)搭建了三