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现代工业化的快速发展对生产线加工机械工件的实时在线检测提出了较高精度的要求,如何快速精准地对被测空间物体进行非接触式测量在机器视觉领域中一直是研究热点。传统接触式测量器具已经不能满足加工生产工件的多样性与表面复杂性,立体视觉非接触式测量系统通过不同视角下的空间物体图像采集,并提取出二维特征点像素坐标,转换到对应三维空间坐标系进而对被测空间物体进行三维信息重构并实现物体尺寸的非接触式测量,提高工业加工流水线的高效率生产与保障产品生产安全。受自然光照条件变化的影响,采集空间物体图像信息时,高光掩藏了物体固有颜色纹理特征,对后续立体视觉信息重构造成一定的干扰。本文研究基于偏振信息的立体视觉非接触式测量技术,目的在于提高目标物体的空间尺寸非接触式测量精度,主要研究成果包括:(1)搭建基于偏振信息的图像高光区域检测与消除系统,采集不同偏振角度下的目标物体图像,采取暗通道原色图像与Mean-Shift分割算法对高光区域进行检测,并搭建BP神经网络模型将对应不同偏振角度图像中高光区域像素集作为输入参量,采取高斯分布函数对高光区域像素点进行处理并归一化到漫反射像素区间,实验结果表明本文提出高光检测消除模型下的图像像素分布较为平滑,并且较好限制了高光区域像素。(2)搭建基于偏振信息的相机标定系统,在成果一的基础上采用偏振Stokes分量综合分析棋盘格图像处于0°、45°和90°偏振信息,并归纳出图像高光区域像素强度与偏振角度对应函数关系进而得出棋盘格图像高光区域最小时对应的最优偏振角度,基于最优偏振角度下的棋盘格图像被用于进行相机标定,实验结果表明偏振信息下的棋盘格图像角点像素坐标提取精度较高,并且更符合棋盘格角点空间分布。(3)搭建偏振信息下的图像特征提取匹配系统,本文选取SIFT和SURF特征作为图像特征的描述向量,并采取RANSAC算法实现图像特征优化匹配,然后分别提取自然光照和最优偏振角度条件的图像信息,实验结果表明偏振信息图像提取特征点数目有明显增多,并且偏振信息可以有效改善图像特征匹配效果。(4)研究图像深度信息获取方法,采取图像立体匹配算法获取目标物体深度图像信息,并在PCL中实现了目标物体三维空间点云的绘制与纹理贴图。(5)最后对所设计偏振信息立体视觉非接触式测量系统进行测量精度评估,通过对目标被测物体进行空间尺寸测量,本文提出偏振信息测量系统可以实现高达87.3167%的测量精度,一定程度上验证了本文研究内容的可行性与实践性。