论文部分内容阅读
视觉测量技术作为一项新型测量技术,是实现现场、在线测量的最有效手段之一,建立小尺寸视觉检测模型、提高小尺寸视觉检测的准确度、速度、可靠性,是视觉检测技术研究的热点与难点。论文研究包括摄像机畸变校正、小尺寸边缘过渡区建模、亚像素级边缘检测、交叠边缘精密检测的小尺寸视觉检测理论与方法,这对促进精密检测技术的发展与应用,具有重要的学术价值和实际意义。论文工作得到教育部新世纪优秀人才支持计划项目(No.NCET-08-0211)、广东省高等学校高层次人才项目(粤教师函[2010] 79号)、广州市科技计划项目(2007Z3-D0141)资助。论文从基于视觉直接测量的二维小尺寸测量方法基本环节入手,分析该方法的核心问题,从畸变参数估计方法、基于特征的图像边缘检测、点扩散函数估计方法等三方面综述通用成像模型下二维小尺寸视觉检测技术的国内外研究进展,确定论文的研究内容。论文的主要工作包括:㈠深入开展基于同心圆几何约束的镜头畸变参数估计方法研究。分析通用成像模型,为畸变参数建模与估计奠定理论基础;结合同心圆具有圆对称性、圆心重合特征,理论上证明畸变同心圆中各畸变圆质心连接起来的直线一定经过畸变中心,推导出MSCC畸变中心公式、MSCC畸变系数公式,即基于同心圆几何约束的畸变参数估计新方法;该方法具有畸变中心、畸变系数分离计算,参数估计精度更直接,同心圆几何约束条件要求较低,同组同心圆各圆半径没有成倍数或比例关系等要求,半径不同即可,具体大小也无须确定,每组同心圆圆心位置与结果无关,计算过程不必知道圆心位置的特点。仿真实验中,加标准差0.20高斯白噪声的模拟畸变同心圆计算出来的畸变系数相对误差为0.92%,同心圆模板实际畸变图像的参数估计与校正实验中,校正后图像的圆半径标准差比校正前减少79.8%。㈡探索性研究边缘过渡区交叠的数学表征方法。在典型高斯模糊核模型下,推导任意走向边缘的过渡区确定方法;针对视觉方法检测小尺寸时容易出现边缘过渡区的交叠现象,在通用交叠边缘模型下,研究两边缘交叠、边缘自身局部交叠两种交叠方式的交叠机理及数学表征,推导边缘过渡区交叠区域的灰度值与边缘点位置之间的数学关系,分析边缘点对该交叠区域的影响程度,指出两边缘交叠情况下,距离两边缘越近的位置交叠程度越明显;在曲线边缘交叠情况下,距曲线边缘中心位置越近、曲线边缘分布范围越大,则交叠越明显。㈢深入开展散焦图像的点扩散函数(PSF)估计与尺寸检测研究。提出通过PSF建模及其参数估计,建立边缘过渡区灰度分布模型,提高梯度模局部极大值位置的计算精度;考虑尺寸视觉检测中散焦造成的图像模糊,采用广义高斯函数(GGF)作为PSF模型,从能量分布角度推导广义高斯型点扩散函数(GGF -PSF)参数估计方法及计算公式;该法相比于基于阶跃边缘的PSF数值差分估计方法,降低了算法噪声敏感性、对光照均匀性及每条边缘直线度的要求,对解决多参数函数的参数估计问题具有借鉴意义。实验表明,GGF-PSF参数计算结果稳定,能够反映全部样本的PSF分布状况,利用散焦图像测得的宽度尺寸最大相对误差为0.49%,散焦时GGF-PSF模型比高斯型PSF模型的优势更为明显。㈣探索性研究两相邻边缘的边缘检测及其间距测量方法。指出衍射法只适于测量均匀狭缝的宽度,视觉方法的无交叠边缘模型依据灰度梯度局部极大检测边缘的方法不适于交叠边缘检测;建立两平行交叠直线边缘(TPOEs)间距检测模型、推导出基于傅立叶变换的TPOEs间距检测方法(FT-TPOEs),该TPOEs间距检测模型结合了一维TPOEs样本形成过程及采样实际状况,物理意义清晰,考虑该模型适于频域分析的特点,巧妙利用模型基本构成单元及特殊点信息来简化模型,利用傅立叶变换实现TPOEs间距简化测量方法。仿真多种形状狭缝图像,FT-TPOEs方法计算的两相邻交叠边缘间距准确度比最小二乘TPOEs间距检测方法(LSM-TPOEs)有所提高,计算时间最大减少65.6%;像素当量为56.3μm/pixel的实验条件下,FT-TPOEs方法比LSM-TPOEs方法测量的狭缝宽度最大误差减少56.8%,最大标准差减少39.2%,检测速度提高64.6%。㈤探索性研究基于模糊核能量分布(BKED)的微圆边缘检测方法。借助梯度模局部极大值(GMLM)位置的检测,推导微圆半径计算方程;针对该方程求解困难的问题,充分巧妙地利用高斯函数能量分布特点,对模糊核定义域作适当变换,推导出基于BKED的微圆半径简化计算方程,实现微圆半径计算方程关于半径隐式表达向简单形式的转化。仿真实验表明,本文方法比经典GMLM边缘检测方法准确度提高30%~100%,其优越性在边缘交叠严重时更加明显;实际圆孔半径检测实验表明,在像素当量为72.9μm/pixel~135.5μm/pixel的实验条件及对图像的5种平滑尺度下,本文方法比经典GMLM方法的测量误差减少11.1μm~25.3μm,测量稳定性提高了9.81%~69.79%。