基于機器視覺的工件尺寸測量系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、機器視覺是一門高速發(fā)展的前沿學科,其核心就是利用機器代替人眼,對特定的圖像信息進行復雜的處理以得到各類信息的過程。而隨著當代制造業(yè)的快速變革,傳統(tǒng)工業(yè)的尺寸測量方法已逐步淘汰。本文依托機器視覺及圖像的SIFT特征實現(xiàn)對工件尺寸的無接觸測量研究,并對這一測量系統(tǒng)進行了改進和實現(xiàn),最終達到良好的測量效果。
  在圖像獲取前,首先對測量系統(tǒng)進行校正,以減少機械裝置等對工件圖像造成的精度誤差,提高測量準確度。由于本系統(tǒng)使用的是CCD傳感器

2、,為使傳感器鏡面與待測工件測量平面盡量保持平行,本系統(tǒng)采用棋盤格標定板作為校正工具。在圖像獲取后,由于工件和相機的空間三維位置關系,會使得到的圖像存在畸變現(xiàn)象,本系統(tǒng)利用標準棋盤格計算出仿射變換模型參數(shù),然后對獲取的圖片做校正處理。
  本系統(tǒng)對小尺寸的工件可以做到完整的圖像信息采集,但是由于CCD相機拍照范圍受限,大尺寸工件無法做到一次行的圖像信息獲取,因此要對得到的分塊圖像進行拼接以獲取完整工件圖像信息?;诠鈻懦哌\動的圖像拼

3、接,利用每張圖像對應的光柵尺坐標確定圖像拼接的像素位置點,將新圖片的顯示區(qū)域納入到整張圖片中,最后在圖像重合域利用平均加權算法進行圖片融合以消除視覺誤差,達到高效、快速的圖像拼接效果。
  基于SIFT算子的和最佳縫合線的圖片拼接技術,在實現(xiàn)上比光柵尺的拼接略微復雜,但是提高圖像拼接準確度。經過SIFT算法來描述工件圖像的關鍵點,利用最近鄰方法完成圖像中關鍵點的一次匹配,再經過RANSAC計算進行二次匹配并計算投影變換模型參數(shù);然

4、后在待拼接圖像的重合區(qū)中做Max-Flow/Min-Cut計算以獲得最佳縫合線,并將圖像沿最佳縫合線進行拼接;最后,為消除縫合線的視覺割裂感,利用漸入漸出方法使兩側圖像的灰度均勻過渡,完成圖像拼接。該方法在繼承SIFT算法關鍵點描述準確、穩(wěn)定的同時,能夠有效消除圖像融合產生的重影問題,一定程度上提高工件尺寸測量的準確度。
  對工件的形狀檢測及計算同樣受限于CCD相機分辨率,在不提升物理分辨率基礎上,為提高測量結果準確度,使用亞像

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