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在工业喷涂领域,随着机器视觉的目标测量技术的不断发展,快速和精准的工件三维测量能够很好的为喷涂机器人轨迹规划做好前期工作,减少人工操作对喷涂质量带来的不可控影响,实现企业喷涂自动化。然而,喷涂应用场景存在着工件结构复杂、粉尘与振动干扰、背景复杂等问题,传统机器视觉测量的方法很难满足实际工业喷涂自动化应用要求。因此如何找到一种高效率、高精度的针对喷涂企业流水线上工件的三维测量方法具有极其重要的研究意义。为获得工件三维尺寸以实现喷涂自动化,本文提出了基于深度相机的复杂工件三维测量方案。对喷涂工件实现三维重建,并通过坐标映射求得工件的三维坐标和尺寸信息,从而更好地指导喷涂机器人进行喷涂作业。主要研究内容如下:1)分析了企业喷涂流水线和待测量工件的特点,采用抗干扰能力强、测量精度高、灵敏度高的Kinect深度相机作为成像装置,设计并搭建三维重建测量成像系统的实验平台。并在标定原理的基础上,对Kinect相机进行标定,得到相机与真实世界坐标系之间的对应关系,为点云的获取和三维坐标的求取提供了统一的坐标参考系。2)研究Kinect深度图像的成像原理并采集工件的深度图像,基于工厂复杂的环境提出背景去除的方法。在对深度图像进行去噪处理后通过物点转换关系将其转换为点云图像并对其进行精简,提高后期工件点云配准融合的效率。3)对工件点云进行配准和融合。采用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法进行工件图像特征点的提取,并用KNN(K-Nearest Neighbor)和RANSAC(Random Sample Consensus)算法相结合的方法消除错误匹配。获得二维特征匹配点后,通过坐标映射得到对应的三维点,进而求得初始变换矩阵为ICP(Iterative Closest Point)配准算法提供更加合理的迭代初值,点云的配准效率得到了有效的提高。然后采用截断符号距离场算法对配准后的工件点云数据进行融合处理,得到了工件的三维重建模型。4)采用C++编程语言开发了工件三维测量软件平台,并在工厂实际环境下对多种工件进行三维测量实验。结果表明,本文搭建的三维测量系统能够有效的对三维工件的轮廓进行恢复,且测量精度可以达到±6mm,获得的三维数据能够有效的指导喷涂机器人进行相关喷涂轨迹规划。本喷涂工件三维测量系统将有助于提高中小型喷涂企业自动化、智能化的程度。