【摘 要】
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随着信息技术发展,三维轮廓测量在工业检测、质量控制、无人驾驶、医疗诊断等领域展现出越来越重要的作用。立体视觉作为三维轮廓测量的重要实现方式,由于其非接触、效率高等
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随着信息技术发展,三维轮廓测量在工业检测、质量控制、无人驾驶、医疗诊断等领域展现出越来越重要的作用。立体视觉作为三维轮廓测量的重要实现方式,由于其非接触、效率高等特点受到了国内外研究者的广泛关注,并与数字图像相关、散斑投影等技术逐渐交融。根据过程可以将立体视觉三维轮廓测量概括为相机采集与系统标定、图像校正、立体匹配、转化三维信息四个步骤。立体匹配效果是影响测量精度的重要因素,如何在受到环境噪声和物体表面特征等影响下,保证良好的精度和速度,仍然是目前研究的重要课题。本文结合模拟散斑投影和三维数字图像相关方法的优势,通过散斑投影提高了物体表面纹理特征。根据散斑投影立体视觉的过程,对散斑图模拟生成和评价,视差误匹配剔除方法,立体匹配算法的速度与亚像素精度进行了研究。本文分析了散斑分布随机性与散斑大小对散斑图像质量的影响,讨论了不同立体匹配算法的优缺点,使用零均值归一化互相关与统计变换方法作为整像素搜索方法,并优化了算法速度。使用多方向扫描线对视差进行了代价聚合,通过唯一性检测与小区域检测判断误匹配区域并进行填充,结合抛物线方法与高斯牛顿最速下降反向组合算法进行了亚像素测量。为了验证算法可行性,并提高三维轮廓测量的精度与速度,本文搭建了散斑投影立体视觉三维轮廓测量实验平台。首先使用散斑图进行位移模拟与测量,平均位移最大误差小于0.01像素。本文对不同的模具进行了表面三维轮廓重现,与实验物体的尺寸进行对比,测量精度达到98.98%。
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