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1、陕西理工学院毕业论文基于影像测量仪的大尺寸零件高精度测量方法研究郝小波（陕西理工学院机械工程学院测控技术与仪器专业11级04班，陕西 汉中 723000）指导教师：景敏摘要 尺寸的精密测量在制造业中有着重要的作用和意义,它是衡量与保证加工制造质量的一个重要环节。对于大尺寸零件来说,作为接触式与非接触式测量的代表,三坐标测量机与激光位移传感器/激光干涉仪是经常使用的测量工具，然而前者效率低下、使用复杂,后者则成本高昂。影像测量是从计算机视觉的概念和方法出发,将计算机视觉应用于空间几何尺寸的精确测量和定位,但是它的不足之处在于只能对视场内的单幅小视场图像进行测量,测量范围受到视场的制约。本课题提出
2、利用图像拼接技术解决影像法测量大尺寸零件精度不高的问题。 本课题从大尺寸零件的特征出发，研究了大尺寸零件接触测量与非接触测量的特点，提出应用图像拼接技术再现大尺寸零件。本课题主要用到全自动摄像仪来获取图片，然后利用Harris角点检测法提取特征点，从而进行图拼接、图像融合，最后利用边缘检测的方法获得大尺寸零件的尺寸。关键词 大尺寸;影像测量仪;高精度;图像拼接;图像融合;Research on high accuracy measurement method of large size parts based on image measuring meterHaoxiaobo（Grade11,
3、Class04,Major Measurement Control Technology And Instrument，school of mechanical engineering，Shaanxi University of Technology，Hanzhong 723000，Shaanxi）Tutor: Jingmin Abstract：The precision measurement of the dimension has important function and significance in the manufacturing industry. It is an imp
4、ortant link to measure and guarantee the manufacturing quality.For the dimension of the part, as a representative of the contact and non-contact measurement, three coordinate measuring machine with laser displacement sensor / laser interferometer is one of the frequently used measuring tool, however
5、 the former efficiency is low and the use is complex, which is costly.Image measurement is from the concepts and methods of computer vision of the application of computer vision in precise measurement and positioning of the space dimension, but its shortcoming is only within the field of view of a s
6、ingle small field images were measured and the measuring range is field constraints. This paper presents the problem of using image mosaic technology to solve the accuracy of large parts with large dimension.problem of using image mosaic technology to solve the accuracy of large parts with large dim
7、ension This thesis is based on the characteristics of large size parts, and studies the characteristics of large size parts contact measurement and non-contact measurement, and puts forward the application of image mosaic technology to reproduce large size parts. This topic mainly used automatic cam
8、era to get the picture, and then feature points are extracted using Harris corner detection method, and image mosaic, image fusion, finally, the edge detection method to obtain the size of large size workpiece. Key words：large image;image meter;high precision;image mosaic;image fusion;目 录1 绪论11.1 课题
9、研究的背景11.2国内外发展现状11.3研究目标的介绍12大尺寸零件的测量方案论证32.1研究对象的介绍32.2检测方法的介绍32.2.1大尺寸零件的接触式测量技术32.2.2大尺寸零件的非接触式测量技术32.3方案的选择33数字图像处理的介绍43.1数字图像处理的基本信息43.1.1图像预处理43.1.2图像配准53.1.3图像配准算法分类63.2基于区域的图像配准算法63. 3基于特征的图像配准算法73.3.1基于图像轮廓特征算法73.3.2几种算子的比较与选择93.4图像融合103.4.1图像融合目的103.4.2图像融合技术的发展及应用113.4.3图像融合技术的分类113.4.4图像
10、融合的方法114实验结果和分析134.1实验介绍134.1.1实验器材介绍134.1.2实验内容介绍13 4.2实验标定14 4.3测量系统的误差分析184.3.1图像采集过程中的干扰因素184.4.2目标分割过程中的影响因素19 4.4.3系统误差19结论20致谢21参考文献22附录A拼接程序附录B边缘提取程序I1 绪论1.1 课题研究的背景大尺寸零件在我们日常生活中非常多见，用途非常广泛。但是其精度的测量又不能一次性完成，大尺寸物体测量是指测量对象的长、宽、高超过一定的范围。传统的测量方法采用大型卡尺、大型千分尺和大型千分杆等工具,近些年出现用超声波、激光等工具,但都面临着使用不方便、工具
11、体积较大、测量精度不高、速度慢以及设备成本高等问题。在这种背景下本课题研究影像测量仪下大尺寸高精度的研究。它是基于图像拼接技术的研究，图像拼接就是将有重叠的多幅图像 ( 不同时间不同视角或者不同传感器采集的) 拼接成一幅大的高分辨率图像，是机器视觉研究中的一个热点。它能很好的解决大尺寸零件测量成本高，精度低的问题。1.2国内外发展现状 大尺寸零件在工业农业上都应用广泛，关于他的测量就显得尤为重要。图像零件高精度测量实质上就是图像增强的一种现实的应用。一般情况下，在各类图像系统的传送和转换（如显示、复制、成像、扫描以及传输等）总会在某种程度上造成图像质量的下降。例如摄像时，由于模糊天的原因使图像
12、模糊；再如传输过程中，噪声污染图像，使人观察起来不满意；或者是计算机从中提取的信息减少造成错误，因此，必须对降质图像进行改善处理，主要目的是使图像更适合于人的视觉特性或计算机识别系统。从图像质量评价观点来看，图像增强技术主要目的是提高图像可辨识度。通过设法有选择地突出便于人或机器分析的某些感兴趣的信息，抑制一些无用信息，以提高图像的使用价值，即图像增强处理只是增强了对某些信息的辨别能力。大多数学者认同将现有的图像配准方法分为基于区域的配准方法和基于特征的配准方法。直接利用待拼接图像的灰度信息获得配准的方法称之为基于区域的图像配准方法，也称之为基于灰度的配准方法、直接法或灰度相关法，有模板法(也
13、称为像素匹配算法) 和相位相关法之分。基于特征的配准方法则利用图像中的一些特征实现图像的配准。其中，通过特征点实现配准是最常见的。除了用特征点配准图像外，还有学者利用线特征、面特征进行图像的配准。近来，基于单幅图像的零件高精度测量霾算法获得了很大的进步。这类方法的成功的相似之处在于它们在分析模糊的成因后在算法中做出了一些强制性的假设。何凯明6等人提出了一种暗通道先验的单幅图像零件高精度测量算法。暗通道先验是一种模糊霾图像的数据统计，即基于一种重要的观察：大多数模糊霾图像的局部块在某个色彩通道具有较小的灰度值。使用这种假设和模糊霾图像成型模型结合，能够直接估计模糊霾的浓度和恢复模糊霾图像的质量。
14、目前绝大多数零件高精度测量霾的算法，都是在此基础上进行研究的。许丽红等人7认为基于暗通道先验规律的图像零件高精度测量霾算法在进行暗通道计算时,用固定区域会造成介质透射率估算的不合理,从而导致最终效果细节不清晰。因此采用基于图论的分割算法来确定暗通道的区域,避免了固定区域求取暗通道带来的透射率估计不合理的问题.方雯等人8针对暗通道零件高精度测量霾算法在处理不满足暗通道先验条件的明亮区域时,估计的透射率偏小,导致零件高精度测量霾后的图像与原图像相比,色彩和纹理平滑度出现较大偏差的问题,提出反馈调节的暗通道零件高精度测量霾算法。蒋建国等人9分析讨论了暗通道先验零件高精度测量算法原理,通过引入一种容差
15、机制,算法能更有效地处理不满足暗通道先验的明亮区域,纠正了这类区域错误估计的透射率。石文轩等人10对暗通道零件高精度测量算法进行了改进,提出了边缘优化透射率估计方法。从目前对模糊霾图像恢复的算法研究来看，都是在图像暗通道先验基础上来估计更加细致的透射率，从而进一步研究获取更加细致的恢复图像结果。1.3研究目标的介绍对于常规尺寸和大尺寸的机械零件,较小的视野范围只能摄取到零件的局部图像。采用将序列局部图像拼接成全局图像的方法，一方面可以用较高的检测分辨率获得待测零件在尺寸方向的全貌;另一方面,在拍摄序列图像时,使成像区域尽可能靠近成像平面中心位置,又可有效减小图像畸变对测量精度的影响。但是,当序列图像很多时,由于数据量大,受处理速度和拼接精度的制约,很难适应快速高精度的测量要求。因此,不进行图像拼接,而是提取序列局部图像的尺寸特征,并以图像序列之间的关联关系为依据来求解零件尺寸,是实现机械零件高精度快速测量的一种新方法。2大尺寸零件的测量方案论证2.1研究对象的介绍 大尺寸是指公称尺寸在大于500mm至3
