形貌视觉测量中立体拼接靶标的设计及应用

设计了一种正六棱柱形状的立体拼接靶标,以靶标侧面6个棋盘格的角点作为全局控制点。基于近景摄影测量技术,建立立体靶标的6个单元模型,通过计算模型内摄站间的相对位姿,推导出棋盘格角点在所属单元模型的局部坐标。以公共棋盘格为中介,确立相邻单元模型的坐标系转换关系。建立靶标的全局坐标系于1号棋盘格,推导该棋盘格平面与其像平面间的单应性矩阵,从而确立全局坐标系和1号棋盘格所处单元模型的坐标系的转换关系。依次递推实现全局坐标系和每个单元模型坐标系的转换,进而计算出全部靶标角点的全局坐标,再经光束平差算法获取精确值。以玻璃表面棋盘格的角点间距作为评价指标,拼接精度优于0.15 mm/m。基于立体拼接靶标的拼接试验表明,实体模型表面4个子区域的局部点云可被精确地拼接成整体点云。与基于全局控制点和平面靶标的拼接方法相比,本方法亦具有更高的拼接精度。     

基于单次成像的三维形貌拼接技术

针对大型物体的三维形貌测量,研究基于辅助靶标的三维形貌拼接技术,并在此基础上提出单摄像机单次成像求解转换矩阵的方法.该方法通过单摄像机单次成像,结合控制点的边长约束,求解出全局坐标系同局部测量坐标系的转换关系,进而将局部测量数据统一到全局坐标系下,实现拼接.此方法避免采用单摄像机多摄站测量时带来的繁琐操作以及产生的相关问题,大大提高拼接的速度,并且可以保证较高的精度.     

基于立体定向靶标的探针式多视场三维视觉测量系统

针对含有遮挡区域、深孔及凹槽等特征的多面体或回转体物体,设计了一套基于立体定向靶标的探针式多视场三维视觉测量系统,并阐述该套测量系统的结构组成和基本工作原理。首先,基于近景摄影测量技术建立立体定向靶标的6个单元模型,计算靶标各侧面角点在各自单元模型内的坐标,再通过单元模型的链接和光束平差,获取全部角点的精确全局坐标,并将其作为立体定向靶标的全局控制点。然后,设计了利用共面角点辅助定位的探针,仍基于近景摄影测量技术解算出角点和测头在探针坐标系中的精确坐标。最后,利用共面的棋盘格角点与其像平面之间的单应性矩阵,推导全局坐标系、探针坐标系各自与相机坐标系的位姿关系,进而求得探针测头的全局坐标。以量块（量棒）的标准长度作为评价指标,在2m×1.5m的视场范围内测量精度优于0.1mm。测量实验表明,多视场三维视觉测量系统用于具有回转体结构特征的水壶测量,能够获取水壶表面全部区域的点云数据。     

应用线阵CCD的空间目标外姿态测量系统

设计了9路线阵CCD相机组合的空间目标外姿态测量系统,该系统解决了面阵图像传感器用于姿态测量时存在的速度和精度的矛盾,能够实时重构放置于被测物体上的点合作目标在世界坐标系下的三维坐标,并经空间解算,确定被测物体的姿态角.该系统着眼于合作目标和相机光学系统的相对位置,解决了多相机与多点合作目标一一对应时的目标干扰问题;设计了新的光学系统构架,提高了精度,节省了空间;实现了多相机测量系统的局部标定和全局标定.图像采样率为1 316帧/s时,姿态测量精度为1′.测试结果表明,该姿态测量系统可以实现对被测对象高精度的实时测量,且具有合作目标简单,价格低廉等优点.     

采用光学定位跟踪技术的三维数据拼接算法

为了实现大型自由曲面的三维面型测量,提出了采用光学定位跟踪技术的数据拼接方法。平面靶标作为中介,固定在测量系统上,靶标上的特征点在测量坐标系中的坐标通过中介坐标转换法获得。利用双目立体视觉构建跟踪定位系统,并以跟踪坐标系为全局坐标系,获取平面靶标上特征点的三维全局坐标,求得测量坐标系到全局坐标系的转换矩阵,将测量传感器在不同位置下所测的各子区域的三维数据统一到全局坐标系下,完成大型自由曲面的全局测量。对平面靶标上100个点进行两次测量,实验结果表明：单次测量精度为0.08mm,拼接均方误差小于0.237mm。该方法操作简单、可行,能满足一般的精度要求。     

宽厚板板形测量系统与标定方法研究

针对当前宽厚板板形在线智能化检测的需求,设计一种单激光器多相机的宽厚板板形测量系统,提出一种基于唯一激光平面的多相机坐标系姿态校准标定方法。板形测量系统由分别位于宽厚板矫正机前后的两个相同的子系统组成,子系统采用多相机测量视野拼接的方式,实现宽厚板板形的检测;利用相邻相机公共视野中同一姿态标定板世界坐标系的唯一性,将多个相机的坐标系映射在基准坐标系下,根据实际激光平面的唯一性将多个相机坐标系统一为同一姿态,并通过统一坐标后相邻相机点云数据的位置关系,实现多相机测量数据的快速拼接,完成多相机结构光测量系统坐标系的标定。试验结果表明,该方法准确有效,为大视场结构光三维测量提供了一种有效的测量标定方法。     

采用双相机结构光三维测量技术解决遮挡问题

针对单目结构光投影三维视觉测量系统固有的相机遮挡问题,给出了基于相机—投影仪—相机系统模型的结构光三维测量方案,并阐述了测量系统的测量原理和实现方法。系统建模时将相机—投影—相机系统看作是两个独立的相机—投影仪三维视觉测量系统,在分别得到被测对象的三维数据后,通过采用全局坐标统一方法得到同一空间坐标系下的三维点坐标。该方法可以得到较高精度的全局测量结果,重复测量相对误差约0.2%。     

基于线阵CCD的空间目标外姿态测量系统

设计了9路线阵CCD相机组合的空间目标外姿态测量系统,它克服了采用面阵图像传感器用于姿态测量时存在的速度和精度的矛盾。该系统分别实时重构放置于被测物体上的点合作目标在世界坐标系下的三维坐标,经空间解算,确定被测物体的姿态角。着眼于合作目标和相机光学系统的相对位置及呼应,解决了多相机与多点合作目标一一对应时的目标干扰问题;设计了新的光学系统构架,提高了精度,节省了空间;实现了多相机测量系统的局部标定和全局标定。测试结果表明,该姿态测量系统可以实现对被测对象高精度、实时的测量,且具有合作目标简单,价格低廉等优点。     

基于工业机器人的三维形貌自动化测量系统

为了满足工业产品在线形貌测量的需求,设计了基于机器人的三维形貌自动化测量系统。对系统组成和系统工作过程进行了阐述,针对扫描测头测量范围有限的特点,提出一种基于标记点的图像拼接方法。试验表明,该系统能够反映被测物表面的基本情况;该方法能够避免繁多的标记点,对被测物影响小,保持被测表面的原有形貌,自动化程度高,能够适用于工业生产的在线测量。     

光笔式视觉测量系统中的测头中心自标定

考虑光笔式视觉测量系统的测量精度与测头中心位置的准确性相关,本文提出一种基于系统测量模型的测头中心自标定方法.该方法利用每幅光笔图像上的控制点信息,根据位置不变原理建立目标优化函数;利用非线性方程组最小二乘解的广义逆法对目标函数进行优化求解,获得测头中心在光笔坐标系下的位置.最后,借助参考标准锥完成标定,并结合平均思想改善收敛稳定性和速度来实验验证本方法的实用性.实验结果显示,测头中心坐标x、y、z轴的稳定性可分别达到0.033 mm,0.030 mm和0.043 mm,且具有满意的收敛速度.另外,对测量工件圆孔直径与参考值进行比较表明:测头中心标定后,系统的测量精度可满足中等精度的工业测量要求.