基于机器视觉的测量系统关键技术分析

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时间:2019-02-25

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1、哈尔滨]二程大学硕十学位论文第1章绪论1.1研究背景及意义本论文研究课题来源于与渤海船舶重工集团合作项目“现代船舶建造大尺度三维数字化测量系统"的研究工作。本文主要对项目所涉及的机器视觉检测中的关键问题进行了研究,为数字化测量设备的实用化奠定了良好的理论基础。现代视觉理论的和技术的发展,不仅在于模拟人眼能完成的功能,更重要的是它能完成人眼所不能胜任的工作,所以视觉技术作为当今高新技术,在电子学、光电探测、图像处理和计算机等技术不断成熟和完善的基础上得到迅速发展。机器视觉检测技术是建立在计算机视觉理论基础上的一门新兴检测技术,与计算机视

2、觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同,机器视觉检测技术重点在于物体几何尺寸测量和物体空间方位的确定。机器视觉检测以其精度高、速度快、非接触、柔性好、自动化和智能化水平等特点在在线测量、逆向工程等主动、实时测量过程中具有广阔的应用前景,如轿车自车身三维尺寸的测量、模具等三维形貌的快速重构、大型工件直线度、垂直度、同轴度测量等,已经成为当今世界各国竞相发展的一项高新技术。而传统意义上的很多检测技术,因不能满足现代化生产过程的需要,正在渐渐推出历史舞台。虽然现在市场上已经出现了各种基于机器视觉的三维测量设备,但是它们普遍存在着测量范围小

3、、对环境要求高、造价昂贵等不足,而且国内这方面的研究还很不成熟,应用还有一定差距。因此大量程、高精度、低成本的数字化测量设备的研究具有重要的意义。1.2机器视觉检测基础机器视觉检测技术具有的诸多优越性,使得它的应用已经广泛地渗透到航空航天、军事、生物医学、物体识别、文字图像识别、加工制造、工业检测、自动化控制等诸多领域,成为解决许多在线问题的最有效的途径。下面从机器视觉检测的理论基础、系统构成、检测方法以及在工业中的应用等方哈尔滨工程大学硕士学位论文面对其进行较为全面的阐述。1.2.1机器视觉检测理论基础任何技术的产生和发展都有理论基

4、础,不能是“无本之木,无源之水”。机器视觉检测技术的理论基础则是计算机视觉理论。在这里,提到了“计算机视觉”和“机器视觉”这两个概念,在很多文献中它们通常是不加区分的使用,但其实它们是两个既有联系又有区别的概念Ⅲ,计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段,着重于一幅或多幅图像的计算机分析。机器视觉则偏重于计算机视觉技术工程化,能够自动获取和分析特定的图像,以控制相应的行为。具体地说,计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论及算法基础,机器视觉为计算机视觉的实现提供传感器模型、系统构造、和实现手段。因此可以说,机

5、器视觉主要面向应用,而机器视觉检测正是它的一个主要应用方向口’。早期的计算机视觉研究主要基于二维技术,多数系统是采用模式识别的方法完成分类工作。1965年Roberts首先成功地对三维积木世界进行解释,Guzman在视觉处理研究中引入符号化处理和启发式方法,以后Huffman、Clowes等人对积木世界进行研究并分别解决了由线段解释景物和处理阴影等问题。计算机视觉一词最早正式出现予1975年由Winston编辑的论文集里。1982年Ballard和Brown出版了第一部专门介绍计算机视觉理论和技术的专著。此后,大量的期刊、国际会议对计

6、算机视觉技术及其应用进行了专门的讨论。三维计算机视觉所涉及的问题包括深度信息获取,物体形状恢复,运动参数估计和物体识别等。上述研究开始于70年代,在80年代初期得到迅猛发展,而计算机视觉有一个比较明确的体系应归功于Marr提出的视觉理论框架,如图1.1。要素图2.5维图图1.1Mart的视觉理论框架2哈尔滨工程大学硕士学位论文随着生理学家对生物视觉感知研究的深入,以及计算机视觉研究者对Marr理论框架的局限性的进一步认识,许多研究人员提出了不同的观点,如美国马里兰大学计算机视觉研究实验室的Aloimonosy等提出目的视觉:美国宾夕法

7、尼亚大学计算机系的Bajcsy提出主动视觉:罗切斯特大学的Ballade和brown提出活跃视觉;犹大大学的Thompson提出定性视觉等。综合众多计算机视觉研究人员所提出的不同观点可得到如图1.2所示的理论框架图1.2综合理论框架计算机视觉可以看成是根据获得的图像理解景物信息的处理过程。这一过程具体包括视觉信息的获取、图像低层次处理、分割、描述、识别理解等工作。目前计算机视觉系统已逐步形成一套体系,针对不同问题形成不同的解决方法,有的针对基础研究,有的针对应用研究。大致可分为以下几个重要的研究领域:(1)摄像机标定技术研究,主要研究

8、在计算机视觉系统内摄像机的定位和内外参数的识别问题,是三维信息获取的基础;(2)体视法,主要研究应用立体成像原理从图像上恢复物体三维数据的方法:(3)运动序列图像分析法,即通过研究分析序列图像从而获得物体的三维特征和运动

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