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基于机器视觉的外螺纹几何参数检测算法研究.doc

上传人:weiwoduzun 文档编号:1895029 上传时间:2018-08-29 格式:DOC 页数:78 大小:2.19MB
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1、 电子科技大学UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA硕士学位论文MASTER THESIS 论文题目: 基于机器视觉的外螺纹几何参数检测算法研究学科专业: 检测技术与自动化装置学 号: 201121070302作者姓名: 姜籍翔指导教师: 程玉华 副教授 分类号 密级注 1UDC学位论文基于机器视觉的外螺纹几何参数检测算法研究(题名和副题名)姜籍翔(作者姓名)程玉华 副教授指导教师电子科技大学 成 都(姓名、职称、单位名称)硕士 检测技术与自动化装置申请学位级别 学科专业提交论文日期 2014.05.10 2014.05

2、.19论文答辩日期电子科技大学 2014年6月27日 学位授予单位和日期答辩委员会主席 古天祥白利兵谢华评阅人注 1:注明国际十进分类法 UDC的类号。RESEARCH ON KEY TECHNIQUES OF EXTERNAL THREADGEOMETRIC PARAMETER MEASUREMENT BASED ONMACHINE VISIONA Master Thesis Submitted toUniversity of Electronic Science and Technology of ChinaMajor: Detection Technology and Automatic

3、 Engineering Author:Advisor:School : Jiang JixiangAssociate Professor Cheng YuhuaSchool of Automation Engineering独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名: 日期: 年 月 日论文使用授权本学位论文

4、作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)作者签名: 导师签名:日期: 年 月 日摘要摘要螺纹是航空航天领域极为常见的机械连接形式,其几何参数对航空飞机和航天器的性能有重大影响。针对外螺纹的测量方法,目前国内外学者开展了大量的研究,然而现有的检测技术在检测效率或精度等方面仍然无法满足需求。本课题以设计非接触式、高效、高精度的 MJ螺纹(米制航空

5、航天螺纹)测量系统为研究目的,提出了一种新的基于机器视觉的外螺纹测量方法,并从检测算法和系统误差两方面对该方法进行了研究。本课题的研究内容主要包括以下几个方面:(1)本课题在机器视觉原理的基础上,提出了一种兼顾测量速度与精度的非接触式外螺纹检测系统。该系统通过两个主光轴相互垂直的相机对螺纹进行图像采集,测量过程中主要利用螺纹的轮廓进行参数提取,避免了直接将经典三维重构方法用于螺纹测量时难以保证精度的不足。(2)研究了螺纹图像处理及参数提取的相关算法。通过螺纹图像预处理,从原始图像中得到了图像梯度、亚像素精度的轮廓等信息。在图像预处理的基础上,进一步设计了外螺纹多个参数的提取算法,包括大径、中径

6、、小径、螺距、牙型角、牙底圆弧半径,并在实验中对这些算法进行了验证。(3)研究了该测量系统的主要误差。对于光学成像部分,主要研究了镜头景深和光的衍射的影响。对于图像处理算法,主要研究了螺纹轮廓提取的误差。对于机械系统的误差,分别研究了相机物距、相机像距、相机夹角和相机主光轴偏角误差对测量结果的影响。误差分析结果显示,即使在机械安装并不精确的情况下,测量的相对误差也远小于国家标准 GJB3.1A-2003中 MJ外螺纹的容许误差,所设计的检测系统可用于对 MJ螺纹进行精确测量。本课题以航空航天用 MJ螺纹的测量需求为背景,研究了基于机器视觉的外螺纹测量系统。本课题的整体方案、相关算法以及误差分析

7、,对其他螺纹测量的研究有很好的借鉴意义。本文对设计实用的非接触式、高效、高精度螺纹测量系统很有的参考价值。关键词:外螺纹测量,视觉测量,图像处理IABSTRACTABSTRACTThread is a very common connection form in aerospace fields, and its geometricparameters have a significant impact on performance of aircraft and spacecraft. Thedomestic and foreign scholars did a lot of researc

8、hes in external thread measuringmethods, however, the efficiency and accuracy of existing detection techniques are stillunable to meet measurement demand. The purpose of the paper is to design anon-contact, efficient, high-precision MJ screw thread (metric aerospace thread)measuring system. A new me

9、thod for external threads measuring based on machinevision is proposed and many measurement algorithms and system errors are studied inthe paper. The paper mainly focus on the following aspects:(1) A fast and accurate external thread measuring system based on machine visionis proposed in the paper.

10、In order to avoid the lower accuracy problems of directthree-dimensional reconstruction of external screw, two mutually perpendicular camerasare used to acquire screw image and thread contour is used to extract threads parametersin the paper.(2) Thread image processing and parameter extraction algor

11、ithms are studied in thepaper. The image gradient and sub-pixel accuracy contour is extracted by screw imagepreprocessing. Extraction algorithms of multiple parameters (include major diameter,pitch diameter, minor diameter, pitch, thread angle and radius of rounded crest) aredesigned and validated i

12、n experiment.(3) Main errors of the measurement system are studied in the paper. For the opticalimaging part, the influence of depth of field and light diffraction are studied. For theimage processing algorithms, the thread contour extraction errors are studied. For themechanical system, effects of

13、object distance error, image distance error, angle error ofcameras and camera rotation angle error are studied. The result of error analysis showsthat , even installed with non-precision machinery , the relative measurement error canbe far less than maximum error allowed in the national screw standa

14、rd GJB3.2A-2003(Suitable for aerospace thread) , and the system can be used to measure the MJ externalthreads accurately.In the paper, a new system based on machine vision is proposed to meet the MJscrew measurement need in the aerospace field. The overall scheme, algorithms anderror analysis discus

15、sed in the paper are useful for the studies of other screw threadIIABSTRACTmeasurement. The paper is worthy of reference for the development of non-contact,efficient and high precision thread measurement systems.Keywords : extern thread measurement , visual measurement , image processingIII目录目录第一章绪论

16、 11.1螺纹测量的意义 . 11.2研究背景 . 21.2.1螺纹测量的现状 21.2.2视觉测量技术的发展 31.2.3外螺纹视觉测量的前景 31.3螺纹视觉测量研究现状 . 41.3.1螺纹视觉测量国外研究现状 41.4.2螺纹视觉测量国内研究情况 41.4本论文的研究内容 . 51.5本章小结 . 5第二章外螺纹视觉测量系统 72.1视觉系统简介 . 72.1.1成像原理 72.1.2成像系统坐标系 82.1.3镜头畸变 102.1.4视觉系统 122.1.5像机标定 132.2外螺纹检测总体方案 . 142.3相机与镜头的选择 . 162.3.1镜头的选择 172.3.2相机的选择

17、182.4照明系统设计 . 182.4.1光源的作用 182.4.2光源的设计 192.5本章小结 . 20第三章螺纹图像预处理 213.1对比度增强 . 213.2图像滤波 . 233.3螺纹图像二值化 . 25IV目录3.4螺纹轮廓粗提 . 253.5螺纹轮廓精确提取 . 273.5.1基于像素的边沿提取 273.5.2基于亚像素的边沿提取 313.6图像预处理总结 . 33第四章检测算法研究 344.1螺纹的基本参数 . 344.2大径和小径的提取 . 354.3中径的提取 . 394.3.1中径的提取算法 394.3.2牙侧拟合直线的提取 404.4螺距和牙型角的提取 . 414.4.

18、1牙型角的提取 414.4.2螺距的提取 424.5牙底圆弧半径的提取 . 434.6螺纹参数物理单位的计算 . 454.7实验结果分析 . 464.8本章小结 . 48第五章螺纹测量的误差分析 495.1光学系统分辨极限 . 495.1.1景深的影响 495.1.2衍射的影响 525.1.3螺纹成像的分辨极限 525.2图像处理误差分析 . 565.2.1轮廓提取的误差 565.2.2三维重构的分析 565.3机械误差分析 . 575.3.1机械模型及参数定义 575.3.2物距误差的影响 595.3.3像距误差的影响 605.3.4相机夹角偏差的影响 615.3.5相机旋转角的影响 1 .

19、 625.3.6相机旋转角的影响 2 . 62V目录5.3.7相机夹角大小的影响 625.4本章小结 . 63第六章总结与展望 656.1总结 . 656.2展望 . 66致谢 67参考文献 68VI第一章绪论第一章绪论1.1螺纹测量的意义由于结构简单、制造方便、易于使用以及性能可靠等方面的原因,螺纹成为机械制造业中极为常见的连接形式。由于螺纹应用十分广泛,世界各国根据自身需要,都制定了相应的标准,而我国在 ISO螺纹标准的基础上,结合国情制定了相应的国家标准。根据中华人民共和国国家标准 GB/T 14791-93的定义,外螺纹是在圆柱(或者圆锥)表面沿螺旋线形成的具有规定牙型的连续凸起,如图

20、 1-1所示,凸起是指螺纹的实体部分,又称为牙1。图 1.1螺纹示意图螺纹种类以及相关的术语较多,从功能上考虑,螺纹可大致分为连接螺纹、传动螺纹以及密封螺纹。从标准上看,有可分为标准螺纹、特殊螺纹和非标准螺纹。螺纹相关的术语定义,包括螺纹牙型、直径、螺距和牙型角等不下数十种。随着科学技术的迅速发展,螺纹早已广泛应用于工业、航天航空、国防等各领域。螺纹的旋和性、紧密性等性质对于产品的性能影响越来越大,尤其对于航天航空领域的 MJ螺纹,由于用量较大而且其质量关系到生命安全,所以要求每一个螺纹都进行严格的检测。同时,螺纹的机械特性与几何参数紧密相关,因此对螺纹几何参数的全面检测至关重要。对外螺纹的检

21、测或测量要求,从早期只注重整体连接性能或单个参数指标,逐渐发展到需要对多个参数进行全面、自动化、高精度、快速测量。1电子科技大学硕士学位论文1.2研究背景1.2.1螺纹测量的现状螺纹检测方法主要分为接触式和非接触式两种。接触式检测又包括对螺纹的综合评估(如量规)和对单个或少量几何参数的测量(如量针法)。而非接触式的测量方法,主要是利用螺纹表面的光学信息来进行检测。目前制造业中主要使用接触式的方法对螺纹进行检测,其中接触式的综合评估方法,由于其操作方便、使用效率较高等优点,在各行业包括航空航天中应用都非常广泛。但是这种方式的测量结果精度不高,对可能的隐患(如凹型缺陷)无法检测,而且为手工方式,使

22、用过程中不可避免的产生磨损。另外,对于单参数的测量方式,如螺纹量规、工具显微镜、三针法和其他通用量仪2,虽然有精度较高等特点,但无不采用手工方式,接触过程不可避免地产生磨损,容易引入人为误差,且对操作人员要求高。传统的螺纹测量方法,虽然有非常成熟的技术以及广泛的应用,但随着工业水平的发展,已经越来越难以满足实际生产需要。比如普遍采用的螺纹量规检测存在以下缺点:(1)检测效率低。需人工采用通、止规套和检查,劳动强度较大。(2)无法量化指标。虽然量规可以保证螺纹的旋合性,但无法对表面缺陷进行提取,也无法对螺纹各个参数进行量化。(3)检测费用高。量 规使用过程中不可避免地产生磨损,而一旦稍有磨损将直

23、接导致检测可靠性大大减低。因此量规的制造、计量、更换费用高。(4)通用性差。每个规格螺纹均需配套制造通、止规,不同螺纹间的套规不能互换使用,即便直径相同的螺纹,只要其余参数有一个不同也不能使用同一种量规。同时,而且螺纹种类繁多,这为不同螺纹的检测带来了极大的不便。另外,对于传统的非接触式的测量方法(主要是光学方法),应用也非常广泛,而且精度较高,比如工具显微镜、激光扫描法。这些方法虽然精度较高,但检测速度较慢,无法满足现代工业快速、高精度自动检测的要求。从原理上看,基于光学原理的螺纹测量,主要有两种方法,一是利用波动光学原理的方法,二是用凸透镜成像(CCD或 CMOS接收)的方法。利用波动光学

24、原理,可以很容易实现高精度的测量(如激光双频干涉仪),但是检测速度难以提高。用 CCD(或 CMOS)成像,检测速度可以大大提高,同时精度受到光学系统及光学传感器的限制,但随着科学技术的发展,新型光学元件和新型光源不断涌2第一章绪论现,可以达到的精度会越来越高。鉴于目前的检测手段越来越难以满足测量要求,对螺纹高精度、快速、自动检测设备的需求变得越来越迫切。1.2.2视觉测量技术的发展在传统测量方法越来越难以满足螺纹测量要求的同时,视觉测量技术却发展迅速。在国外,基于机器视觉的检测技术早在上世纪六十年代就出现,目前机器视觉在工业生产、航空航天、医疗诊断、智能家居、国防等领域都得到了广泛应用3。时

25、至今日,基于机器视觉的测量技术,已经逐渐具备了对螺纹多参数、高精度、自动化测量的条件。在镜头上,已经实现了能有效抑制像差和非线性畸变的镜头的批量生产,如德国哈苏公司的 HC 120/4-II镜头、日本尼康公司的 AF-S 105/2.8 VR 105mmf/2.8GIF-ED自 动对焦微距镜头。在视觉传感器上,CCD 与 CMOS技术的进一步发展,使得传感器的尺寸越来减小,像素越来越高,在灵敏度和噪声抑制方面也有显著提升,而且价格也越来越低。如德国哈苏公司的 H4D-50相机内置的 CMOS像素高达 5000万,而日本尼康公司的 D800相机像素也高达 3600万,其中 D800作为专业摄影相

26、机,有着合理的价格。在处理器方面,计算机的运算速度越来越高,同时还可借助 FPGA、DSP和显卡的并行运算单元等协助数据分析,大大提高了图像数据的处理能力。在相关的理论及算法上,基于亚像素的图像处理方法,可以大大提高处理精度,同时相机成像的模型也已经非常成熟。1.2.3外螺纹视觉测量的前景鉴于传统的方法越来越难以满足各行业对螺纹测量日益增长的需求,于此同时视觉测量技术却发展迅速,若将视觉测量技术用于对螺纹几何参数进行测量,则有望实现满足对多种螺纹多个参数的快速、高精度、自动化测量。采用机器视觉测量技术既可以避免螺纹套规无法互换使用的弊端,又可同时解决多参数、快速、自动测量的问题。而基于机器视觉

27、的螺纹几何参数测量,相对于其他光学测量法(如激光干涉仪、激光扫描、工具显微镜等)虽然精度相对较低,但速度可以大大提高。同时,随着视觉测量相关技术近年来的发展,其检测精度越来越高。目前,基于机器视觉的外螺纹检测已经成为国内外许多学者的研究方向。3电子科技大学硕士学位论文1.3螺纹视觉测量研究现状1.3.1螺纹视觉测量国外研究现状鉴于基于机器视觉的螺纹测量有着巨大的潜力和优势,国外许多学者对此都进行了不同程度的研究。早在 1980年,法国格洛堡理工大学的 R.Horaud和 Charras.J.P就提到用机器视觉来检测螺纹,并指出该方法可以获得螺纹长度、直径、螺牙数、牙高和牙距等参数,并且可以进一

28、步判断螺纹的合格性,但文中没有对检测精度和检测速度提出具体的数据,而且当时的技术条件尚不足以实现对螺纹的高精度测量4。之后在 1994年,美国北卡罗来纳州夏洛特大学的 Hunsicker,Randal.J.对了一种高精度螺纹的测量方法进行了研究,并提出了相应的校准方法,测量精度可达到 0.0005mm5,但此该系统的测量参数较少,没有提到测量速度和测量装置的具体内容。在 2011年,印度 Sant Longowal 工程技术研究院的 Ajay Pal Singh和 NeerajJulka提出了一种基于机器视觉的螺纹分类系统,该 系统非常准确、灵活,而且开发成本合理。然而这只是一个分类系统,并没

29、有对螺纹参数进行实质测量6。虽然国外有相当多的研究将机器视觉技术用于螺纹检测上,但大多集中在螺纹的识别和分类上,而少有关于外螺纹视觉测量的研究,也没有成熟的、市场化的测量仪,更没有可用于多型号螺纹生产的快速测量仪器,对自动化螺纹测量仪的开发仍然是国外许多学者的研究方向。1.3.2螺纹视觉测量国内研究情况我国计算机视觉技术在上世纪八十年代才出现,与国际先进水平差距较大,但年来发展迅速,差距正在逐渐缩小。我国在螺纹的视觉测量方面也进行了相关研究,并取得了显著的成果。西华大学(原四川工业大学)的余愚、戴跃洪等,在 2000年提出了一种利用平行光投影-线阵 CCD成像的外螺纹自动检测方法。 该方法实现

30、了外螺纹几何参数的非接触检测,然后对螺纹图像数据进行了处理,并对测量参数的相关算法进行了研究,最后还做了相应的误差分析,提出了减小测量误差的措施。虽然该论文提出了一种实现螺纹参数测量自动化的方法,但由于该方法采用线性 CCD进行图像采集,只能对部分参数进行提取;对光源的平行度要求很高;图像采集通过扫描得到,速度较慢;而且无法对表面的缺陷进行识别7。四川大学的王和顺研究了外螺纹几何参数的自动化测量仪,它采用光学投影4第一章绪论的方法,结合机械传动,通过线阵 CCD器件取螺纹轴剖面外轮廓的二维数据,然后通过计算机处理得到螺纹的几何参数。此自动测量仪可以实现外螺纹多个参数的提取,比如大径、小径、螺距

31、、螺纹升角等。不过由于其采用线性 CCD进行图像采集,检测速度较慢,难以实现大批量的检测,也无法得到表面的缺陷信息8。上海大学的李国正等,利用视觉测量技术,对一种高强度的螺栓的大径和中径进行了检测。最终达到了 0.016mm的线性精度和每秒 2个的速度,但其检测的参数较少,且没有提到具体的系统方案9。华南理工大学的卜晨在 2011年的硕士论文中研究了一种外螺纹的检测方法10。该论文先研究了外螺纹尺寸检测方法,然后研究了外螺纹的缺陷检测方法。实现了对螺纹进行快速分选。但是该仪器的精度不高,无法对精密螺纹的几何参数进行检测。国内螺纹检测技术是在传统螺纹测量的基础上进行一定改进或研究专用的螺纹测量仪

32、,但目前都不能同时解决测量效率和精度低的问题,也不能实现螺纹高精度的自动化测量。1.4本论文的研究内容鉴于目前外螺纹的检测方法越来越难以满足工业生产需要,同时基于机器视觉的测量技术却逐渐具备了对外螺纹精密测量的条件,而国内外尚无令人满意的外螺纹视觉测量方案。鉴于此,本课题主要针对适用于航空航天的 MJ螺纹,参考 GJB3.2A-2003 标准11 ,提出一种高精度、高效率的外螺纹几何参数自动无损检测系统方案。实现对外螺纹大径、中径、小径、螺距、牙型角等参数进行非接触无损检测,降低操作人员的劳动强度,大幅提高外螺纹检测效率,该技术同样也可以应用于普通螺纹的参数测量上。该系统涵盖了计算机视觉、检测

33、技术、光学、控制、电子、机械等多个学科。该系统采用计算机视觉技术,利用凸透镜成像(CCD接收)的方法,结合机械传动,通过两个相机,获取外螺纹图像。然后,利用计算机对数据进行处理,从而得到外螺纹的几何参数,并分析该方案可能的误差。1.5本章小结由于目前的螺纹检测方法越来越难以满足各行业对螺纹快速、高精度、自动化测量的需求,与此同时,计算机视觉技术近年来的飞速发展已经逐渐具备螺纹参数精密测量的要求。鉴于此,将机器视觉技术用于螺纹几何参数测量显得很有必要,所以基于机器视觉的外螺纹几何参数测量是目前国内外许多学者的研究方5电子科技大学硕士学位论文向。虽然目前国内外许多学者对基于机器视觉的外螺纹几何参数

34、测量做了一定的研究,而且已经有样机,但难以同时提高检测速度和精度,也没有可替代传统方法的市场化的测量仪,更没有可用于不同型号螺纹的快速测量系统,基于机器视觉的外螺纹测量仪的研究开发仍然是国内外许多学者的研究方向。在此背景下,本章提出将进一步研究一种基于机器视觉的外螺纹测量方案。然后,研究螺纹主要参数提取的算法,并对系统中的误差进行分析。6第二章外螺纹视觉测量系统第二章外螺纹视觉测量系统2.1视觉系统简介2.1.1成像原理光学系统中,成像模型定量描述了立体空间与成像平面之间映的射关系。完整的凸透镜成像是一个复杂的光学过程,精确描述成像系统共需要考虑许多细节(包括光的折射、衍射甚至色散),需要采用

35、非线性因子对理想的小孔成像模型进行修正。为了便于讨论螺纹视觉测量方法,这里先介绍其中最简单的小孔成像模型,其原理如下:图 2-1凸透镜成像原理u v凸透镜成像原理如图 2-1所示,其中相机的物距为,像距为,透镜的焦距为 f,根据高斯光学的成像原理,当相机的物距、焦距和像距之间满足(或近似满足)等式 2-1,可得到清晰的图像12 :1 1 1u v (2-1)f对于一般的应用场合(如人眼成像、拍摄风景),可以认为 uf,由式 2-1可得清晰成像的像距v f,即像距与焦距非常相近。小孔成像模型虽然无法精确描述成像过程,但简单可靠,而且在实际应用中通常近似满足式 2-1,所以该模型是计算机视觉中采用

36、最广泛的成像模型。假设摄像机成像理想,不存在线性畸变且良好对焦(即满足或近似满足式 2-1)的情况下,穿过透镜中心的光线可近似认为沿着直线传播。所以在良好对焦的情况下,凸透镜成像满足光直线传播条件,物体表面反射的光线可等效为经过一个小孔而投影到像平面上。在针孔模型中,被摄物体上的点、镜头光心(针孔)和 CCD上成像点的在一条直线上,简化的模型中可以认为光只从光心(针孔)穿过,然后到达成像平面,小孔成像模型由此而7电子科技大学硕士学位论文得名。2.1.2成像系统坐标系凸透镜成像是物体表面的三维空间信息映射到二维平面的过程,而相应的数据分析、处理以及对象参数的提取都是在图像上进行的。为了从图像中得

37、到螺纹参数,需要准确定量地描述相机的成像过程,以便进行图像数据处理。为了定量描述成像过程需要建立多个坐标系,本节只对其做简要介绍,更为详细的理论分析可参考相关文献及著作。像素坐标系。每一像素的坐标 (u,v)表示该像素在图像中的列号和行号,如图2-2,O 点为像素坐标原点。OuOiXv Y图 2-2图像像素坐标和图像平面坐 标图像平面坐标系。在图像平面坐标系中,用( x,y)表示坐标系的坐标点,其中 x、y为实际的长度单位(如米、cm、mm等)。如图 2-2设 O点在图像坐标系中的坐标为(u0,v 0),每一像素在 x轴、y轴上对应的物理尺寸为dx 、dy,则图像中任意一个像素点在两坐标系下的

38、坐标关系如公式 2-2。u xdx u0 (2-2)v y v0 dy摄像机坐标系。在相机坐标系中,理想针孔成像模型的几何关系如图 2-3所示,尽管成像平面位于镜头的后方,但是为方便研究,通常在光心(针孔)前面假想一个与实际成像平面对称的成像平面。光心(针孔)相机坐标系的原点 O c,Xc与Yc轴与成像平面的 X、Y 轴平行,像机的主光轴 Zc垂直于成像平面。像机坐标系Xc-Yc-Zc为中任一点的坐标记为:(x c,yc,zc)。8第二章外螺纹视觉测量系统Oc X cuOuO Xp(x,y)YcvZwP(xw,yw,z w)YOw YwZc X w图 2-3摄像机坐标系和世界坐 标系世界坐标系

39、。世界坐标系是独立于摄像机坐标系之外的,可根据环境场景和对象条件自行定义,用来描述环境中物体位置的基准坐标。如图 2-3所示,可在三o XwY Z维空间任选一个坐标系 w为世界坐标系,其中任一点坐标的记为w wx , yw,zw( w)。各标系之间的关系如图 2-3所示,设空间物点 P在像面上像点 p的图像物理坐标为(xp,yp),在摄像机坐标系下的空间三维坐标为(X cp,Ycp,Xcp),c为摄像机的有效焦距,在不考虑成像畸变的理想透视变换情况下,满足关系式xp X cpc Zcp (2-3)y Ycpcp c Zcp设空间物点 P 在世界坐标 系中的坐标为(Xwp,Ywp,Z wp),在

40、相机坐标系中的坐标为(Xcp,Ycp,Zcp),两坐标系间的关系可以用一个 33阶旋转矩阵 R和一个 31阶平移矩阵 T表示,如式 2-4: X cp X wpYcp RYwp T (2-4) Z Zwp cp 用齐次坐标与矩阵形式表达如下式 2-5:X cp X wp Y R T Ycp wp (2-5) Zcp 0T 1 Zwp 1 19电子科技大学硕士学位论文图像坐标系和世界坐标系之间的关系,用齐次坐标和矩阵表达式(3-2)的透视投影关系,如式 2-6:X cpx c 0 0 0 p Y cp y 0 c 0 0 (2-6) p Z cp 1 0 0 1 01 将式(2-1 )和式(2-

41、5 )代入式(2-6),得到 P点的世界坐标系与像素坐标的关系: 1 u0 0 X wp dx uc 0 0 0 R T Y 1 v 0 c 0 0 v 0 wp (2-7) 0dy 0T 1 Z wp 0 0 1 0 1 0 0 1 1考虑到对于给定的相机,在校准好之后,dx、dy、u0、v0、c、R、T 等参数都为确定的常数。通过对式(2-7)化简,可得式(2-8)。X wp X wp X wp ax 0 u0 0 u R T Ywp Ywp Ywp v 0 ay v0 0 Mi Mo M (2-8) 1 0T 1 Zwp Zwp Zwp 0 0 1 0 1 11 式中,ax =c/dx

42、,为 u轴上的尺度因子,也称为 u轴上的等效(归一化)焦距;a y =c/dy,为 v轴上的尺度因子,也称为 u轴上的等效(归一化)焦距。M 为 34矩阵,称为投影矩阵,Mi称为内参数矩阵(由摄像机内部参数ax、a y,u0,v0决定),Mo称为外参数矩阵(由摄像机外参数决定) 13。2.1.3镜头畸变针孔成像模型虽然可定量描述相机成像的主要特性,但在对精度要求较高的情况下,无法准确描述成像的几何关系,其中主要的影响就来自于镜头的畸变。虽然各个研究机构和各大镜头生产厂家在这方面做了大量改进 ,但由于镜头设计缺陷与制造装配误差等因素,但依然没有完全消除畸变的影响。镜头的畸变误差主要有三类。其中影

43、响最大的一类畸变被称为径向畸变,对于一般精度而言,考虑径向畸变已经足够描述镜头的非线性特性。另外两类分别10第二章外螺纹视觉测量系统为偏心畸变和薄棱镜畸变14 。径向畸变主要是由透镜曲面误差引起,其效果是使像点与理论像点间产生径向位移且关于主光轴对称。镜头的径向畸变有两种趋势,一种是正的径向畸变,像点有离开中心的趋势,这种畸变又称之为鞍形畸变(也称为枕形畸变);另一种是负的径向畸变,像点的有向中心点聚缩的趋势,这种形式的畸变又称之为桶形畸变。如图 2-4。ab图 2-4径向畸变效果示意图( a桶形畸变,b枕形畸变)径向畸变的数学模型如式 2-9。式中,k1和k 2为径向畸变系数。 rx xk1

44、( x ry yk1( x22 y y22) k2( x) k2( x2 y y22)2 (2-9)2 )2偏心畸变产生的主要原因是光学系统中各镜片不完全共线(可能出于设计或制造工艺的缺陷)。这种畸变既产生径向偏移又产生切向偏移,其数学模型如式2-10,式中, p1和 p2为偏心畸变的系数。dx 2p2xy p1(3xdy 2p1xy p2( x2 y22) (2-10 )2 3y薄棱镜畸变产生的主要原因镜头设计缺陷和(或)加工安装误差,这种畸变既产生径向偏差,又产生切向偏差。其数学模型如式 2-11,式中,s1和s2为薄棱镜畸变系数。 px s1(x y )2 2 py s2(x(2-11

45、)2 y )211电子科技大学硕士学位论文综合考虑上述各类畸变,则镜头总的畸变可以用式 2-12表示:x(x, y) rx(x, y) dx(x, y) px(x, y) y(x, y) ry(x, y) dy(x, y) py(x, y) (2-12 )对小孔成像进行畸变修正如式 2-13,其中( x *, y*)为实际像素坐标,( x ,y )为理想像素坐标。x x* x*y y* y* (2-13 )2.1.4视觉系统计算机视觉是一种模仿人类(或其他动物)双眼获取空间光学信息的技术,视觉系统一般由一个或者多个摄像机组成。对于双目视觉系统,两个像机互成一定角度对被测物体进行拍摄,测量时通过

46、两个摄像机提供的补充约束条件,利用预先标定的参数,达到消除从二维空间恢复三维空间的多义性,最终实现参数测量的目的。视觉测量系统通常包括如下部分:光源、相机、计算机(可能需要 DSP或 FPGA辅助计算)、图像处理软件、输入输出单元等,如图 2-5所示15 。其中相机包括镜头(即光学成像部分)、CCD传感器(或 CMOS)以及相应的图像采集模块。利用视觉检测系统实现参数测量的过程如下:(1)通过光源对 被测物体进行充分并合理地照明,利用相机对被测物进行图像采集,将采集的数字图像传入计算机。(2)利用计算机里面的 处理软件,对被测物的图像进行分析,提取感兴趣的参数。考虑到图像处理的运算量较大,此过

47、程中可能需要多种处理单元协同运作,最终实现参数提取。(3)处理器的控制程序根据提取的参数输出(显示)结果,或者做其他操作,如:接受或拒绝该对象、分送给 A通道或 B通道等。12第二章外螺纹视觉测量系统图 2-5典型视觉测量系统示意 图2.1.5像机标定通常的视觉测量系统,为了从图像中准确提取螺纹参数,对成像系统进行标定是必不可少的步骤。摄像机的标定内容实际上是要求出 6个外参数、5个内参数,即旋转和平移矩阵 R和 T中的三个坐标系旋转角和坐 标系平移量,以及各种畸变系数。一般情况下,畸变系数只需要考虑径向畸变系数,并设 k1=k2=k3。经典标定方法的标定流程如下:(1)布置精密靶标,用像机对其进行图像采集。(2)提取靶标中各个 标记目标的坐标(u,v)。(3)结合图像提取出的坐 标与靶标的物理坐标,建立约束方程,通过优化算法求解摄像机内外参数(如有必要还包括畸变参数)。对于视觉测量系统,国内外的学者提出了相当多的标定方法,本可课题主要目标在于采用视觉测量技术对螺纹进行参数提取,在此对相关校准算法只做简单介绍。对于单目视觉系统,校准时只需确定一个相机内外参数。对于双目视觉系统,校准时需要确定每一个相机的内参数和两相机坐标之间的对应关系。而实际上,在双目视觉测量系统的标定方法中,是由靶标对两台相机同时进行标定,以分别获得两台相机的

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