大尺寸几何量立体视觉测量方法研究.pptx
大尺寸几何量立体视觉测量方法研究
汇报人：
2024-01-25
目录
引言
大尺寸几何量立体视觉测量原理
立体视觉测量关键技术研究
大尺寸几何量立体视觉测量系统设计与实现
实验研究与分析
结论与展望
引言
01
02
03
大尺寸几何量测量在航空航天、汽车制造、能源等领域具有广泛应用，其精度和效率直接影响产品质量和生产成本。
传统的大尺寸几何量测量方法如三坐标测量机、激光跟踪仪等存在设备昂贵、操作复杂、环境要求高等问题，难以满足日益增长的测量需求。
立体视觉测量技术作为一种非接触式、高精度、高效率的测量方法，在大尺寸几何量测量中具有重要应用价值和广阔发展前景。
研究内容
本研究旨在探索大尺寸几何量立体视觉测量方法，包括相机标定、图像预处理、特征提取与匹配、三维重建等关键技术。
研究目的
通过本研究，旨在提高大尺寸几何量测量的精度和效率，降低测量成本，推动立体视觉测量技术在大尺寸几何量测量领域的应用和发展。
研究方法
本研究采用理论分析、仿真实验和实际应用相结合的方法，首先建立大尺寸几何量立体视觉测量的数学模型和算法流程，然后通过仿真实验验证算法的正确性和可行性，最后在实际应用中不断优化和完善算法。
大尺寸几何量立体视觉测量原理
立体视觉测量基于视差原理，即从不同视角观察同一物体，获取物体在不同视角下的图像，通过计算图像间的视差来获取物体的三维信息。
为了准确获取物体的三维信息，需要对相机进行标定，包括内参标定和外参标定，以消除相机畸变和确定相机坐标系与世界坐标系之间的关系。
相机标定
视差原理
大尺寸几何量测量通常要求较高的测量精度，以满足工程实际需求。
高精度要求
大尺寸几何量测量往往受到现场环境的干扰，如光照变化、振动等，需要采取相应的措施来减小干扰对测量结果的影响。
复杂环境干扰
对于大尺寸物体，单一视角的测量往往难以覆盖整个物体，需要采用多视角测量方法，将不同视角下的测量结果进行融合。
多视角测量
立体视觉测量关键技术研究
通过拍摄标定板，利用标定板上的已知特征点坐标和图像坐标对应关系，求解相机内参。
相机内参标定
相机外参标定
标定精度评估
通过多视角拍摄同一标定板，利用不同视角下的标定板特征点坐标对应关系，求解相机外参。
采用重投影误差等指标，评估相机标定结果的精度和稳定性。
03
02
01
采用滤波算法对图像进行平滑处理，去除噪声干扰。
图像去噪
通过直方图均衡化、对比度拉伸等方法，提高图像对比度和清晰度。
图像增强
将灰度图像转换为二值图像，便于后续特征提取和匹配。
图像二值化
特征描述
对提取的特征点进行描述，生成特征描述符，用于后续匹配。
特征点提取
利用角点检测、边缘检测等算法，提取图像中的特征点。
特征匹配
采用暴力匹配、最近邻匹配等方法，实现不同视角下的特征点匹配。
大尺寸几何量立体视觉测量系统设计与实现
03
系统架构
包括图像采集、预处理、特征提取、立体匹配、三维重建等模块。
01
设计目标
实现高精度、高效率、高稳定性的大尺寸几何量立体视觉测量系统。
02
设计原则
采用先进的计算机视觉技术，结合光学、机械、电子等多学科知识，构建高精度测量模型。
选用高分辨率、高灵敏度、低噪声的工业相机，确保图像质量。
根据测量需求和相机参数，选择合适的镜头焦距和光圈大小。
采用均匀、稳定的光源，减少图像噪声和阴影干扰。
设计稳定的机械结构，确保相机和光源的精确安装和调试。
相机选型
镜头选型
光源选型
搭建平台
图像预处理
特征提取
立体匹配
三维重建
包括去噪、增强、二值化等操作，提高图像质量。
采用SIFT、SURF等算法提取图像特征点，为后续立体匹配提供基础。
基于特征点进行左右图像的匹配，获取视差图。
根据相机内外参数和视差图，采用三角测量原理进行三维坐标计算。
04
01
02
03
设计合理的测试方案，包括不同尺寸、形状和材质的几何量样本。
测试方案
采用标准量块或激光干涉仪等高精度测量设备对系统精度进行评估。
精度评估
记录系统处理不同样本所需的时间，评估系统处理效率。
效率评估
长时间运行系统并记录性能变化，评估系统稳定性。
稳定性评估
实验研究与分析
明确大尺寸几何量立体视觉测量的精度、效率和稳定性等关键指标。
确定实验目标
根据实验目标，选择具有代表性和挑战性的大尺寸几何量物体作为实验对象。
选择实验对象
制定详细的实验计划，包括实验步骤、测量设备、数据采集与处理方法等。
设计实验方案
按照实验方案搭建大尺寸几何量立体视觉测量系统，包括相机、光源、标定板等。
搭建实验系统
对实验对象进行多次测量，记录每次测量的数据，包括图像、点云、三维坐标等。
进行实验测量
对实验数据进行处理和分析，提取有用的信息，如特征点、边缘、轮廓等。
数据处理与分析
A
B
D
C
精度分析
对实验结果的精度