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基于标记点的流动式三维扫描测量技术的研究

作　者: 顾宾
导　师: 解则晓
学　校: 中国海洋大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 流动式三维扫描测量双目视觉系统结构光系统双目匹配标记点匹配
分类号: TG806
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

为解决大尺寸工件的现场测量问题,本文提出了一种基于标记点的流动式三维扫描测量技术。该技术主要包含双目立体视觉系统和结构光系统。首先建立双目视觉模型,并完成光平面坐标系和传感器坐标系的统一。又因为扫描中传感器是不断移动的,没有一定的基准,所以要建立新的工件坐标系,之后通过标记点的匹配,建立工件坐标系和传感器坐标系的关系,然后就可将测得的每幅图像中的激光数据转到工件坐标系中。经实验验证,该扫描、测量方法可行。本文主要研究内容有以下几个方面：1.圆形标记点的快速识别与定位。考虑到1s内可以更多的测量激光数据,在确定的曝光时间后,图像处理的速度应越快越好,同时也要保证标记点定位的精度。图像处理时,使用隔行扫描,再沿列扫描的方式,可以确定标记点的基本位置与形状,然后在这个感兴趣区域内,进行亚像素边缘处理,再进行边缘点优化,最后利用最小二乘法拟合椭圆。即可快速、精确的获取标记点的圆心。2.双目匹配。进行测量时,需要通过双目匹配的方式,确定空间点的三维世界坐标。使用外极线斜率约束方法进行匹配,但此方法不能保证百分百的准确率。当一幅图像中出现共外极线的点时,外极线斜率法则无法对其进行约束,此时便会出现错误的匹配点,一旦发生误匹配,就会直接产生错误的数据。本文对外极线斜率约束进一步优化和约束,提高匹配准确率。3.工件坐标系的建立。由于扫描过程中传感器坐标系是不断移动的,传感器坐标系下的测量数据应当被转移到一个基准坐标系中,所以要建立新的工件坐标系。每次标记点匹配后得到的三维坐标均位于传感器坐标系下,使用第一次得到的三维数据点建立一个坐标系,定义为工件坐标系。之后再次得到的三维数据点,根据点与点之间不变的距离关系,进行标记点匹配,即可建立工件坐标系和传感器坐标系的关系,然后将得到的位于传感器坐标系下的点转到工件坐标系中,进而将激光数据转换到工件坐标系中。本文的创新之处在于快速、精确的标记点处理,以及对外级线斜率约束法的进一步约束,同时通过不断的标记点匹配,建立工件坐标系和传感器坐标系之间的转换关系,就可以将测量得到的激光数据统一到工件坐标系中。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
1 前言  9-12
  1.1 引言  9
  1.2 传统的三维外形轮廓测量方法  9-10
  1.3 选题背景与研究内容  10-12
2 系统结构与工作原理  12-14
3 系统的建模与标定  14-26
  3.1 系统建模  14-16
  3.2 相机标定  16-23
    3.2.1 基于径向排列约束的摄相机标定方法  16-17
    3.2.2 摄相机参数  17
    3.2.3 共面条件下径向排列约束(RAC)两步法  17-22
    3.2.4 非共面条件下的RAC标定法  22-23
  3.3 光平面的标定  23
  3.4 试验与结论  23-26
4 圆形标记点和激光光条的处理  26-36
  4.1 圆形标记点的识别与定位  26-32
    4.1.1 粗圆心与粗边缘点的提取  26-27
    4.1.2 亚像素边缘点确定  27-30
    4.1.3 边缘点优化  30-32
  4.2 激光光条的提取  32
  4.3 实验与结论  32-36
    4.3.1 圆形标记点提取实验  32-34
    4.3.2 激光光条的提取实验  34-36
5 双目立体匹配  36-44
  5.1 外极线斜率约束法  36-39
  5.2 共轭外极线  39-41
  5.3 实验验证  41-44
6 测量过程的实现  44-51
  6.1 各坐标系之间的转换  44
  6.2 标记点的匹配  44-47
  6.3 测量结果与分析  47-51
    6.3.1 测量视场  47
    6.3.2 标记点测量实验  47-48
    6.3.3 测量效果  48-51
7 结论与展望  51-53
  7.1 结论  51
  7.2 展望  51-53
参考文献  53-56
致谢  56-57
个人简历  57-58
发表的学术论文  58-60
1 Preface  60-62
  1.1 Introduction  60
  1.2 The conventional three-dimensional contour measuring method  60-61
  1.3 The topic background and research content  61-62
2 System Structure and Working Principle  62-63
3 Modeling and Calibration of the System  63-73
  3.1 Modeling of the System  63-65
  3.2 The Calibration of the Camera  65-70
    3.2.1 Camera calibration method based on the radial constraint  65
    3.2.2 Camera parameters  65-66
    3.2.3 Two-step method of radial constraint(RAC) in coplanar condition  66-69
    3.2.4 Radial constraint(RAC)method in non-coplanar condition  69-70
  3.3 The Calibration of the Light Plane  70-71
  3.4 Experiments and Conclusions  71-73
4 The Processing of the Circular Marked Point and Laser Stripe  73-81
  4.1 Circular marked point Identification and Extraction  73-77
    4.1.1 Extraction of rough circle and coarse edge points  73-74
    4.1.2 Extraction of sub-pixel edge point  74-76
    4.1.3 Edge points optimization  76-77
  4.2 Processing of Laser stripe  77-78
  4.3 Experiment and Conclusion  78-81
    4.3.1 The experiment of the circle marked point extraction  78-79
    4.3.2 The experiment of the laser stripe extraction  79-81
5 Binocular stereo matching  81-88
  5.1 Epipolar-slope constraint method  81-83
  5.2 Conjugate epipolar  83-86
  5.3 Experimental verification  86-88
6 Measurement process  88-94
  6.1 The transform among coordinate systems  88
  6.2 Marked points matching  88-91
  6.3 Experiments and Results  91-94
    6.3.1 Measurement field  91
    6.3.2 The Measurement error of Marked Points  91-92
    6.3.3 The Results of 3D measurement  92-94
7 Conclusion and Prospect  94-96
  7.1 Conclusion  94
  7.2 Prospect  94-96
Reference  96-99
Acknowledgements  99-100
Resume  100-101
Published Paper  101

基于标记点的流动式三维扫描测量技术的研究

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