基于计算机视觉的大型复杂曲面三维光学测量关键技术研究

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随着中国制造业的快速发展,许多行业的产品大量采用了大型复杂曲面工件。工业界在加工控制和质量检测方面都迫切需要能用于大型复杂曲面机械系统工作现场高精度、速度快、方便、经济的三维表面形貌和变形的测量方法和设备。通过提升计算机视觉和三维光学测量系统的效率和性能来高效快速地获取高精度的大型复杂曲面点云数据有着重要的研究意义和实用价值。本文以大型复杂曲面自动化精密检测为应用目标,系统地构建了的全局特征点测量系统和数字结构光投影曲面片测量系统。将骨架点全局摄影测量和结构光法、立体视觉进行有效融合,实现了全局特征点测量、数字结构光投影曲面片测量以及基于全局特征点的曲面片拼接融合。本文具体研究包括摄像机建模与自标定,全局特征点提取、特征点三维信息获取,基于数字投影与数字相移的图像获取、相位图去包裹、曲面片稠密点三维测量及平差优化等关键技术。同时本文还对特殊光学表面,如高动态范围及红热锻件表面的直接测量的关键技术进行研究。论文采用理论分析与实验研究相结合的方法,对基于计算机视觉信息的大型复杂曲面高精度便携式三维测量中的关键技术进行了系统的研究。本文首先介绍了摄像机线性和非线性模型,分析比较了多种经典的摄像机自标定方法。针对目前的分层自标定方法误差较大的问题,采用了基于多视图重建的因子分解方法来实现分层自标定的射影重建。这样就在射影重建中能有效地利用所有图像的信息,使得相机自标定具有较高的精度。本文研究了全局坐标系下三维骨架点获取算法原理,并在理论上分析了传统双视图重建绝对定向过程中产生的误差累积原因,提出基于公共视图构建双视图来减少坐标转换次数,达到控制大型物体三维空间点重建累积误差的方法。该方法构建了基于公共视图图像组的优质图像网络,每组图像采用公共视图与多个视图组建双视图,完成相机的定向和三维点的计算,同时采用基线阈值筛选法去除了效果差的图像组合给重建精度带来的负面影响。针对多公共视图组在相机定向中本质矩阵五点算法求解存在误解的问题,提出使用反投影残差之和的约束来排除误解。实验证明,该方法有效的抑制误差的累积现象,尤其是大型物体测量的图像序列较长时可以使得重建精度更高,鲁棒性更强。本文系统的研究了基于数字相移条纹投影曲面三维测量方法,并着重研究多频外差相位去包裹算法能够对平滑曲面和表面不连续复杂面型的物体进行可靠的测量。本文还对高动态范围物面,尤其是强反射物面和高对比度物面的免喷涂的测量方法进行了深入研究。提出采用多曝光时间采集图像、高动态范围图像融合以及单双目重建数据融合等技术相结合高质量地获取可测的空间点,使相机的感光范围和场景的亮度范围相一致。实验验证了该方法既能够保持具有双目的高精度、高稳健性的特点,同时对于某些双目视觉无法测量的区域也能够通过单目视觉加以补偿,获得完整的三维形貌。本文对结构光的立体视觉方法在线快速测量大型锻件所存在的问题进行了系统的研究。针对红热态高温条件下结构光条纹难以获取的问题,采用物理和数字滤光相结合的办法克服热态表面辐射的影响,采用多频相移技术以显著提升抗噪能力;提出了大型锻件多个结构光投影的光学测量头的标定技术和基于标记球的多视测量自动拼接方案。研制的系统工业现场运行具有测量速度快、测量精度高、方便可靠的特点,能满足大型锻件热态在线测量的要求。最后论文对研制开发的大型复杂曲面三维测量系统进行了系统测试,针对大型平滑曲面和大型非平滑曲面进行了实验验证和精度评价,对大型红热锻件在工业现场热态在线测量进行了验证。
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