（光学工程专业论文）三维激光测量技术及应用研究.pdf

浙江大学硕士论文 y 6 8 9 1 3 0 摘要 在计算机技术高度发展的今天， 三维立体的几何造型技术己 被制造业广泛应 用于工模具的设计、 方案评审，自 动化加工制造及管理维护等各方面。 很多情况 下需要采用各种测量手段及三维几何建模方法， 快速准确地将原有实物转化为计 算机上的三维数字模型。 激光三角法测量原理是目 前光学测量应用最广泛的方法之一。 其原理是首先 光源发生器发出结构光光源( 一般为激光点光源或激光线光源) 到被测工件的待 测表面， 通过光学系统成像到线阵c c d 或面阵c c d 上位置，由几何三角关系， 从 像点在c c d 上的位置即可计算得到工件的高度尺寸。 再通过测量系统的测量运动 ( 即扫描运动) 就能将工件的全部外形尺寸得到。 本文首先对一些基本的图像处理技术进行了概述， 包括一些课题后面要用到 的常用的图像处理手段例如模板识别，边缘检测等，并通过m a t l a b 对图像进行 处理分析， 提出利用图像识别技术以提高条纹识别率， 以及如何标定标7的方 法。 其次， 在激光条纹极值的法的基础上提出了向两边进行域值边界搜索的新方 法， 其抗干扰性比较强， 而且速度极快，同时又提出了一种基于光强信息的修正 方法，并在实验中加以 验证。 在坐标逆求的过程中，提出了全网格线性投影法， 并通过比较为后面的实验选择比较好的方法。 随后建立了实验系统， 包括其中的 机构设计， 电路驱动设计以 及相关的图像获取软件设计等， 并利用该系统对提出 的新理论新方法进行实验验证， 误差分析， 并对一些物体进行了实际的扫描探测。 最后对激光扫描技术进行了展望，提出以后还要继续进行的工作。 关键词:三角测量法，结构光图像，条纹提取，灰度方程，全网格投影，图 像识别 浙江大学硕士论文 a b s t r a c t i n t h e p r e s e n t d a y s o f c o m p u t e r e r a , t e c h n o l o g i e s o f 3 d - s u f a c e a c q u i s i t i o n a r e b e c o m i n g m o r e p o p u l a r a n d h a v e b e e n u s e d i n m a n y f i e l d s , s u c h a s m o d e l d e s i g n , a u t o m a t i o n a n d m a n u f a c t u r i n g . n e w m e t h o d s a r e d e v e l o p e d t o f a s t e n t h e s p e e d a n d a c c u r a c y o f t h e s c a n n i n g s y s t e m . t h e t r i a n g u l a t i o n m e t h o d w i t h u s i n g a l a s e r i s t h e m o s t w i d e l y - u s e d one in b e a m o r t h i s a r e a . f i r s t l y w e p r o j e c t a s t r u c t u r e - l i g h t ( s c a t t e r e d l a s e r f a c u l a s t r i p e ( f a c u l a a r r a y ) o n t h e o b j e c t s s u r f a c e . t h e p o s i t i o n o f t h e l i g h t a r r a y ) o n t h e c c d p l a n e r e p r e s e n t t h e o b j e c t i v e c o o r d i n a t e s . w h e n t h e s c a n n i n g s y s t e m o f s t r i p e s b y t h e s t e p m o v e a l o n e t h e z a x i s , w e c a n a c q u i r e a g r o u p o f a b o u t l m m . a f t e r c a l i b r a t i o n a n d i n v e r s e p r o j e c t i o n t h e o b j e c t i v e c o o r d i n a t e s o f t h e s c a n n e d c a l c u l a t e d . s u r f a c e a r e t h e t h e s i s f i r s t l y b r i e f s t h e p r i n c i p l e s a n d a l g o r i t h m o f s o m e t y p i c a l i m a g e p r o c e s s e s . t h e n a n a l y z e t h e t r i a n g u l a t i o n m e t h o d s a n d p r e s e n t s s o m e n e w m e t h o d s f o r s t r i p e e x t r a c t i o n a n d d e t e c t i o n w i t h c o m p a r i s o n . w e e s t a b l i s h a w h o l e s y s t e m i n c l u d i n g h a r d w a r e a n d s o f t w a r e , a n d a l s o t h e m o t o r - d r i v e r a n d r e l a t i v e c i r c u i t . a f t e r t h a t , w e a n a l y z e t h e i m a g e s w i t h m a t l a b . i n c r e a s e t h e a c c u r a c y o f s t r i p e e x t r a c t i o n a n d p r o j e c t t h e s t r i p e s i n t o t h e o b j e c t i v e c o o r d i n a t e s b y a n e w p a t t e r n r e c o g n i t i o n m e t h o d . e x p e r i m e n t s t e s t i f y t h e n e w a l g o r i t h m a n d a c c u r a c y o f t h e s c a n n i n g s y s t e m . a t t h e e n d o f t h e p a p e r , i w i l l r e v i e w w h a t i h a v e d o n e a n d g i v e n e w p e r s p e c t i v e s o f t h i s r e s e a r c h . k e y w o r d s : t r i a n g u l a t i o n m e t h o d , s t r u c t u r e d l i g h t i m a g e , s t r i p e e x t r a c t i o n , i n t e n s i t y e q u a t i o n , g r i d p r o j e c t i o n , p a t t e r n r e c o g n i t i o n . 浙江人学硕士论文 第一章激光三维扫描重构技术概述 1 1三维重构技术概述 在计算机技术高度发展的今天，三维立体的几何造型技术已被制造业广泛应 用于工模具的设计、建筑学口“、方案评审，自动化加工制造及管理维护等各方面， 同时在医学【2 2 川“，安全检测”1 方面也越来越受到关注。而我们往往都会遇到这样 的难题，就是客户给你的只有一个实物样品或模型，没有图纸c a d 数据档案，工 程人员没法得到准确的尺寸，制造模具就更为困难。用传统的雕刻方法，时间长 而效果不佳，这时我们就需要采用各种测量手段及三维几何建模方法，将原有实 物转化为计算机上的三维数字模型“。 三维重建技术的发展是由传统的接触式测量向快速非接触式测量”。逐步发 展，特别是结合“光机电一体化”技术的发展进步，以及计算机、图像处理，激 光技术以及精密机械的三维激光扫描机逐渐成为了反求工程的主流。而三维激光 扫描从形式上又是从点扫描测量向线扫描测量、场测量发展的，其中线扫描测量 与点扫描同样基于“三角法测量原理”，同时借助于高精度，高分辨率的面阵c c d 图像采集系统，从而使其具有了与点扫描形式类似的高测量精度以及可与场测量 方式媲美的高效率。另外，采用步进电机带动旋转平台，可以获取被测物体的全 轮廓数据信息，能真正做到了采用三维扫描方式获取物体三维形状信息。 各国在此领域都有自己的研究，现在市场上比较成熟的产品有美国公司 i n t e 1 j g e n ta u t o m a t i o ns y s t e m s ( i a s ) 所开发的4 d i 系统，英国l k 公司的 m i c r o m e a s u r e 系统，以色列c o g n i t e n s 公司的开发的p r e c i s i o n6 0 1 系统。 1 2 激光三角法简介 三角法 贝| j 量“”原理是目前光学测量应用最广泛，技术最成熟的方法之一。其 原理是首先光源发生器发出测量光源( 一般为激光点光源或激光线光源) 到被测 工件的待测表面，通过光学系统投影到线阵c c d 或面阵c c d 上位置，而作为基准 面的用来标定系统的点，其投影位置为点，所以通过它三角关系，由c c d 上的像 浙江大学硕士论文 点的位置即可计算得到工件的高度尺寸。通过测量系统的测量运动( 即扫描运动) 就能将工件的全部外形尺寸得到。 三维激光扫描光源采用半导体激光器，它具有寿命长、功耗小且光刀窄等一 系列优点。成像系统采用进口分辨率，高精度面阵c c d 摄像机，能提高测量精度。 国外产品的测量高度精度一般都达到了l m m 或者更小。 目前多种多样的逆向工程“”专用设备如雨后春笋般发展起来，其测量原理应 用领域各不一样，随着中国加入w t o ，中国作为世界“制造中心”的地位已初见 端倪，先进制造技术，工艺及设备的发展将会得到前所未有的发展，而这所有的 一切又必将更大地推动制造业的发展，取得巨大的经济效应和社会效益。 1 2 1 一般系统结构简介 利用电脑，步进电机，以及各种接口，可以搭建出一个简单的设备模型，应用 运动控制器组成一个用户系统，见下图： 图i t ( a 1 硬件流程图 浙江大学硕士论文 图卜】( b ) 产品结构图 1 2 2 硬件系统选择以及连接、软件开发 一、选择运动控制器 1 根据要开发发备的工作特点，确定伺服电机的类型。 2 确定要控制的电机轴数和电机工作模式。 3 确定位置检测、反馈模式，选择是否采用光电编码器或光栅尺。 4 。确定输入输出开关量的数量。 5 根据以上内容，选择合适的运动控制器 二、选择伺服电机及驱动器 1 根据设备工作过程的静、动载荷情况，分别计算满足各轴运动所需的最大 扭矩和驱动功率。而后，在考虑一定的安全系数和安装空间的条件下，分 别选定各轴电机、驱动器和相应的减速器。 2 对所选定的电机、驱动器和减速器，一般会有多个公司提供相关的标准化 产品。 三、连接运动控制器、驱动器、电机与设备 1 按照运动控制器接线端子排列说明和电机驱动器控制信号接线说明，首先 将控制器与驱动器间的模拟或脉冲控制信号线、编码器反馈信号线妥善连 接，然后将设备各轴的f 负向行程开关与控制器接线板相连。必要时时还 需连接零位开关。 2 将操作面板的开关、指示灯与运动控制器接线端子排上的通用数字i o 端子相连。 3 启动运动控制器调试软件，电机运动、及数字i 0 端口的工作状态，检验 接线的正确性。 4 ，应用调试环境程序分析设备各轴的特性，选择合理的控制参数。 浙江人学硕士论文 四、进行应用软件开发 1 设计各轴工作过程控制流程图。 2 根据用户所选的应用软件开发语言如m a t l a b 或v i s u a lc ，v b 语言，选择 合适操作系统环境( w i n d o w s 9 5 9 8 2 0 0 0 ，d o s ) 的相应动态连接库d l l ， 掌握运动控制器命令函数的调用方法。 3 编写设备控制的应用程序。 1 2 3 扫描方式介绍 激光三维扫描主要的扫描方法有两种：旋转扫描模式和平面扫描模式。 旋转扫描模式 图卜2 ( a )旋转扫描模式 对于球形和表面平滑的物件来说，旋转扫描模式是最理想、最快速的扫描方式。 被扫描物件放置到旋转工作台上之后，激光束就会垂直照射到旋转物件的表面上 进行扫描并生成数字化文件。 平面扫描模式 图卜2 ( b )平面扫描模式 平面扫描模式指的是被扫描物体存和激光面垂直的轴上相对移动，激光切面沿着 浙江大学硕士论文 物体表面方向运动， 整个运动摄像头和激光器相对位置固定， 在每一个时刻获取 的是物体平面上某切面的曲线分布， 这种方法特别适于捕捉平面区域、 凹凸不平 的物件、斜角和丰富的细节。 1 . 2 . 4现有系统不足之处 虽然现在市场上有不少可以直接购买的产品， 而且国外产品的测量高度精度 一般都达到了l m 。 或者更小，但是总的来说一般都具有以下的一些缺点: 1 .激光条纹识别率较低，影响测量结果; 2 .图像算法有待改进; 3 .国产化不高，国人需要自己的技术核心; 4 .价格高昂; 1 . 3 本文的主要任务 由于现在激光三维扫描的产品基本被国外公司所垄断， 因此对该产品的研究 z作是非常急需的， 而且要从基础做起， 不单要对系统的工作原理进行细致的研 究， 还要提出自己的可行方案和算法优化等。 国外产品的测量高度精度一般都达 到了l m m 或者更小， 因此本课题的实验结果应该向这个目 标靠拢。 在对原理和理 论的把握之后， 再从硬件底层开始进行设计， 做出基本的原型机， 起码要能完成 最基本的扫描过程。 机构的设计首先要求的是简单可行， 接口 通用， 以便后期的 二次开发，整个硬件系统要考虑到和p c的接口，因为图像处理和三维的重构必 须借助现代计算机的高速运算能力，在p c 端则要完成最后的数据处理和输出。 因此， 本课题基本的任务可以分为以下的几个部分分别进行，首 先是硬件扫 描机构的设计和制作， 包括其中的机构设计， 电路驱动和接口， 显示屏控制等等 的设计。第二就是要在p c 机上进行图像获取的软件编程，通过图像卡的编程实 时获得探测图像， 最后就是把数据进行专门的提取和分析， 最终获得我们想要的 三维探测结果。各个部分相辅相成，都是完成整个论文设计不可缺或的 浙江人学硕士论文 1 3 1 课题的理论研究 课题的理论研究包括课题的垃论分析，详细的计算过程，还有理论误差分析 等，这是整个课题的基础，指导j 后面的工作提出的一些创新的算法优化和算 法的结合，有效的提高了系统的效率。其中把图像识别的方法运用到条纹识别， 利用标准板标定等方法是有创新，卜的，后面提出的全网格投影也是很有效的修正 方法，而利用光强信息对缺失条纹的修正将来还可以被用在超高精度的激光三维 测量当中。 1 3 2 硬件的搭建和软件的编制 图表0 - 1 图1 | 自建系统俯视图 基本的思想是通过改造现有o j 扫描仪，并装上p a l 制式的c c d 和摄像头，对 图像的传输使用标准图像卡，而帆构的通讯则采用标准串行r s 2 3 2 接e l 。硬件设 计中使用了普及性单片机a t m ( l 、8 艮其性能要比5 1 系列好，适合以后的升级 换代。 p c 机图像获取和斟像处理 浙江人学硕十论文 图卜4 ( a ) 图像获取软件图卜4 ( 2 ) 三维效果图 使用图像卡获得图像序列，并进行智能分析处理，最后经过投影最终获得测 量的结果，是本文的最重要的任务，其中会对单线条获取进行精确度的讨论，并 对多个物体包括相机，手掌，皮鞋等进行扫描获取，从而测试本系统的性能。 1 4 课题的意义 三维重建技术的研究意义重大，而激光扫描作为三维重建技术中的重要组成 部分，其意义自然不凡。激光三维重建技术在近l o 年的高速发展，已经有很多 成熟的产品进入广泛的市场，也已经成为c a d 工业设计等领域的热点课题之一。 但是，该类产品都是被国外所垄断，国内的一整套的核心技术几乎都是空白，最 多只能做出性能比较差的中低端产品。原因在于从基本的理论研究和系统和j 丁：艺 设计等关键技术都掌握在外国人的手中。本课题首先它为本国该领域的发展起了 投石问路的作用，为以后的研究发展提供了一定的基础，从而带动国内同类的研 究，为促进我国先进工业生产力发展做出自己的贡献。 浙江大学硕士论文 第二章 数字图像处理及m a t l a b 应用 2 . 1 数字图像处理的定义 图像处理定义1 6 ) :对图像进行各种加工以改善图像的效果，为图像分析做准备。 它是图像到图像的过程。 点运算:灰度变换、闭值变换、灰度均衡等 几何变换:移动、旋转、扭曲校正等。 图像分析: 对图像中感兴趣的目 标进行检测和测量( 特征提取) ， 以获得客观的信 息。它是图像到数据的过程。 边缘检测与提取、图像分割、几何测量、模板匹配等。 图像理解:研究图像中各目 标的性质和其相互关系， 理解图像的含义。 字符识别 ( o c r )、产品质量检验 目 检)、人脸识别、自 动驾驶、医学图像 和地貌图像的自 动判读理解等。 图像处理、图像分析和图像理解的关系: 1 s i 1= ! 寸 等 刁 、 一毛!|，人 图像理解 图像分析 图像处理 卡 符 弓 数拟11以 卡 1 一1 月 、 十 像奈 人一11小 抽像性 图2 - 1 三者关系 图像工程: . 是图像理论、图像技术及其应用的新学科。 . 数学、物理学、生理学、心理学、计算机科学是其基础; . 得到人l 智能、神经网络、模糊逻辑、遗传算法等新理论与新技术的支持; . 和模式识别、计算机视觉、计算机图形学等专业相互交又; 浙江大学硕士论文 第二章数字图像处理及m a t l a b 应用 2 1 数字图像处理的定义 图像处理定义：对图像进行各种加工以改善图像的效果，为图像分析做准备。 它是图像到图像的过程。 点运算：灰度变换、闽值变换、灰度均衡等 几何变换：移动、旋转、扭曲校正等。 图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量( 特征提取) ，以获得客观的信 息。它是图像到数据的过程。 边缘检测与提取、图像分割、几何测量、模板匹配等。 图像理解：研究图像中各目标的性质和其相互关系，理解图像的含义。 字符识别( o c r ) 、产品质量检验( 目检) 、人脸识别、自动驾驶、医学图像 和地貌图像的自动判读理解等。 图像处理、图像分析和图像理解的关系 人 引pl- 小 图2 - 1 三者关系 图像工程： 是图像理论、图像技术及其应用的新学科。 数学、物理学、生理学、心理学、计算机科学是其基础； 得到人 智能、神经网络、模糊逻辑、遗传算法等新理论与新技术的支持 和模式识别、计算机视觉、计算机图形学等专业相互交叉； r 数摧蹴 卜r，1lt卜八 船 哆 标 豢 辨 符 蛸 像 + + + +萱 浙江大学硕士论文 其发展应用与工业自动化、医学、遥感、信息等领域不可分割。 2 2 图像的采集、格式 2 2 1 图像处理系统硬件结构 0 ooo o oooo oo0oooo0 o o2 5 52 5 82 5 52 5 50 0 o1 筠1 船 2 81 2 8 船1 2 毒 0 ， o j o1 2 81 2 81 黯1 2 81 弱1 2 8 t o1 2 81 2 81 2 81 2 81 2 81 2 8o l ol 秘 猫1 1 稿 1 麓1 2 8o ooooo00o t 2 ；i i 2 5 5 1 2 8 ( ) 图2 - 2 硬件结构、格式 图像处理系统一般使用2 5 6 级灰度图像，即8 位黑自图像，其1 个像素由1 个孑 节描述。0 表示黑色，2 5 5 为白色：其它中间灰度见图2 2 。 一个立方形物体的照片如图2 2 所示。通过图像采集卡后，其像素矩阵如表 所示。 浙江大学硕士论文 2 2 2 图像的大小、分辨率和测量精度有关 n t s c 匍j ：7 6 8 5 7 6 像素 p a l 带i j ：6 4 0 4 8 0 像素 注：个8 位二进制数为1 个字节。其最小值为0 ，最大值为2 5 5 。 2 2 典型的图形处理方法 图像处理的应用在许多的科学领域和应用领域中，同样的本论文使用了大量 图像处理的理论和实际应用，下面介绍一下一些典型的图像处理原理和方法。 2 2 。1 闽值分割、形心计算 i ll 0 图2 3 ( a ) 一圆形物体的图像1 虱2 - 3 ( b ) 对应的灰度直方图( 线性坐标) 灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具。它表示图象中具 有每种灰度级的像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。如图图2 3 ( b ) 所示，灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，它是图像 的最基本的统计特征。最简单、有效的方法就是取双峰间谷底的灰度值为阈值， 根据该阂值对图像进行分割，将物体与背景分离开来，然后再进行其它处理。 l o 浙江大学硕士论文 图2 4 ( a ) 平滑前图2 4 ( b ) 两次平滑后，阈值= 1 0 4 在实际情况下，图像常受到噪声等因素的影响，为了便于判定谷底位置，必 须对直方图进行平滑。采用低通滤波算法对直方图进行两次平滑，这样可以保证 峰值位置误差较小。图图2 4 ( b ) 为滤波后的结果。 图2 5 是根据图2 - 4 ( b ) 的闽值对图2 3 ( a ) 进行闽值分割的结果。即：根据阈 值将图像二值化，将物体和背景置为黑白两色。对图像扫描一遍，灰度大于阈值 的点置为2 5 5 ，即白色；小于等于闽值的点置为0 ，即为黑色。 由于物体上有高光，所以二值化后，在黑色物体上会有小白点，如图25 所 示。为了使形心计算的结果准确，我们必须将这些小白点填充为黑色。 二 +龠 图2 5 物体的二值化图像 图2 6 力矩平衡图 为了能理解计算形心的公式，先看一个简单的力平衡的问题。如图2 6 所示， 一个质量忽略不计的刚性杆下有一支点，在支点两边分别在杆上放有6 个质量均 匀、尺寸相同、边长为l 的正方体。设正方体的重量为w ，当杆平衡时，x = ? 力矩平衡方程为： 6 w x = w 0 5 l + 2 w 1 5 l + 3 w 2 5 l ( 2 1 ) 浙江大学硕士论文 x = ( w 0 5 l + 2 w 1 5 l + 3 x w 2 5 l ) 6 w = 1 8 3 l x 为即为右边物体在水平方向的重心位置。 均匀物体的重心和形心重合。 计算平面图形的形心公式如下： j 删i y d a i 2 ，罗2 ( 2 2 ) 将一个像素看成一个d a ，且为1 个单位，则图像的面积即为像素点的个数；分予 上的积分则变为像素坐标的和。 图2 7 ( a ) 测量结果1图2 7 ( b ) 测量结果2 图2 - 7 ( a ) 、图2 7 ( b ) 给出了计算结果，形心位置用十字符号标出。得出面积 再计算半径r 就很容易了。因为r = 一石。 图2 7 ( b ) 是在物体上用白点根据形心和半径画了一个圆，该圆和物体吻合， 半径r = 1 8 8 7 个像素。 用图2 7 ( a ) 的二值化图像上进行误差检查，最大正、负误差x o 4 和1 5 个像 素，分别在3 5 2 、2 3 1 度处。 半径的最大误差 e o 时，就说明误差太大，可以停止该点的 计算，继续下一点计算。 为了合理的给出一个误差阈值e o ，设计了一个确定误差阈值e o 的准则： e o = e o * ( m + 1 ) 2 * ( n 十1 ) 2( 2 6 ) 式中：e o 为各点平均的最大误差，一般取4 0 5 0 即可：m ，n 为模板的长和宽。 第二次：精确匹配 在第一次误差最小点( i 。，j 。) 的邻域内，即在对角点为 ( i 。一l ，j 。：。一1 ) ，( i 。+ l ，j 。+ 1 ) 的矩形内，进行搜索匹配，得到最后结果。下表是 相关法、误差法、二次匹配误差法这三种模板匹配算法对两幅图像进行模板匹配 的结果比较。 被搜索图尺模板名模板大小相关算法 误差法时问二次匹配误差法 称 ( 秒)时间( 秒)( 秒)间( 秒) 2 5 6 2 5 6c o r n e r1 6 1 60 9 4o 5 5o 0 6 e y e 1 3 1 10 5 5o 3 8o 0 3 h e l l1 5 * 2 2l _ 1 6o 4 40 0 5 6 4 0 4 8 0 f i n g e r 1 3 丰1 74 1 22 3 0o 2 2 n o s e1 1 1 73 4 12 2 0o 1 6 2 2 3 边缘检测、直线检测 表2 1 2 2 3 1 边缘检测 在对图像进行边缘检测前，先对图像进行闽值分割、二值化。结果见图2 9 ( a ) 至图2 9 ( d ) 。 浙江大学硕士论文 i 。 瓜锄磁一 图2 - 9 ( a ) h g a 图像图2 - 9 ( b ) 灰度直方图，闽值设为1 5 5 图2 9 ( c ) 二值化结果图 图2 9 ( d ) 边缘检测结果 两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘。边缘是灰度值不连续的结 果，这种不连续可利用求导数方便地检测出来，如图2 1 0 所示。 我们知道用梯度g r a df 可以计算函数f 各点的最大变化率 即g r a d ( f ) ：篓f + - 可- d t j ( 2 7 ) c 唧“” 图像口口一 ， 灰度 l i 灰度的 一阶导数 ) 缸：毒l | 1 图2 一1 0 图像在x 方向灰度的变化及导数 梯度的模为：l g 删t 厂) | ：网 1 6 ( 2 8 ) 浙江大学硕士论文 r o b e r t s 边缘检测算法就是在上式的基础上变化而得： g ( x ，y ) ：( j i ：j i _ = = i ；i ：j ：；_ = j j y i ：i j i ：j i j i 二j i 丽( z 。) 如果g ( x ，y ) 2 5 5 ，则g ( x ，y ) = 2 5 5 “x , y t i ) “、 1 y 1 1 ) “、，)f i i 图2 1 lr o b e r t s 边缘检测算法中4 个像素的位置关系 例：用r o b e r t s 边缘检测算法对表1 中的数据进行处理，结果见表2 2 。 00o02 5 52 5 f i2 铺 ooo82 6 5 2 描2 6 5 000 0 2 5 52 酶2 5 1 i 000o 2 5 5嘲2 5 5 2 5 5 2 5 52 黼2 5 52 5 52 辚 辐5 2 5 5 2 5 5 2 5 5 2 5 5 2 5 s 2 5 5 2 5 5 2 5 52 5 5 2 5 言 2 5 52 5 5 2 2 5 5 表2 2 灰度图像数据 o002 5 5 o 0 0002 5 5oo 0o02 5 5o0 箱s2 5 6猫s2 弱 oo o0o0o0 00o000 表2 3 r o b e r t s 边缘检测结果 图29 ( d ) 就是用r o b e r t s 边缘检测算法对图2 9 ( c ) 进行处理、并经过反色后的结 果。 2 2 3 2直线检测 哈夫( h o u g h ) 变换可以检测己知形状的目标，而且受噪声和曲线间断的影 u l a j , j , 。下面介绍采用h o u g h 变换，在二值化图像中检测直线，确定其参数的方法。 哈夫变换的基本思想是利用点一一线的对偶性。如图2 1 2 所示： 浙江大学硕士论文 一毯。 到婴-，匕生l 3 j 图2 1 2 点一一线的对偶性 由于x y 坐标中的垂直线的k 值为无穷大，给计算带来不便，故使用点一一正 弦曲线对偶变换解决这一问题。直角坐标x y 中的一点( x ，y ) ，经过点一正弦 曲线对偶变换： 在极坐标a p 中变为一条正弦曲线，a 取( o - - 1 8 0 度) 。可以证明，直角坐标x y 中，直线上的点经过h o u g h 变换后，它们的正弦曲线在极坐标a p 有一个公共交点， 如图2 一1 3 所示。 当a o 时，k c t g ( a ) ，b = p s i n ( a ) ； 当a = o 时，k = 。，直线为垂直线。x = p ( 参见图2 1 4 ) 图2 1 3 直线y = x + 2 0 上的5 个点对应在极坐标a p 中的5 条正弦曲线 1 8 浙江大学硕士论文 图2 1 4 直线x = l1 上的5 个点对应在极坐标a p 中的5 条正弦曲线，以及四个区域与 k 、b 的取值关系 2 2 3 3 两条直线的检测及其夹角算法 a 在原图中找黑点； b 根据黑点坐标在a p 平面画正弦曲线，曲线经过之处，记数器加1 ： c 在a p 平面里找最大值( 参见表2 4 ) ，根据其坐标计算第条直线的k l 、b l ； d 将最大值的邻域清零，一般邻域取5 1 0 个单位即可； e 再次在a p 平面里找最大值，根据其坐标计算第二条直线的k 2 、b 2 ； f 计算两条直线的夹角巾，t g ( 中) = ( k l k 2 ) ( 1 + k l * k 2 ) 。若遇9 0 度直线则刁i 能套 用此公式。 例1 结果见图2 1 5 。 表2 4 例1 的a p 平面里最大值的邻域数据 在为了提高计算精度，又节约时间，可采取两次检测法。 9 浙江大学硕士论文 第一次全局检测，a 的分辨率为1 度、p 的分辨率为一个像素，找到一直线， 得其参数k 、b ； 第二次在此直线的邻域进行检测，a 的分辨率为0 1 度。再次求其k 、b 。( 第 二次局部检测在第一直线的邻域进行检测，如图中灰色带所示。) 图2 一1 5 直线检测结果 注：角度的精度为0l 度，意味着：5 7 3 个像素长的直线，当角度误差为0l 度时，其一端的误差为1 个像索。 0 1 度 2 3 m a t l a b 图像识别 2 3 1m a t l a b 概述 图2 - 1 6 夹角误差 m a t l a b 是m a t r i xl a b o r a t o r y 的缩写，早期主要用于现代控制中复杂的矩阵、 向量的各种运算。由于m a t l a b 提供了强大的矩阵处理和绘图功能，很多专家因 此在自己擅长的领域用它编写了许多专门的m a t l a b 工具包( t o o l b o x ) ，如控制 系统工具包( c o n t r o ls y s t e m st o o l b o x ) ：系统辨识工具包( s y s t e m i d e n t i f i c a t i o nt o o l b o x ) ：信号处理工具包( s i g n a lp r o c e s s i n gt o o l b o x ) ； 2 0 索 像 个 上t 浙江大学硕士论文 鲁棒控制工具包 ( r o b u s t c o n t r o l t o o l b o x ) ;最优化工具包( o p t i m i z a t i o n t o o l b o x ) 等等。 由于m a t l a b 功能的不断扩展， 所以现在的m a t . 八 b已不仅仅局限 与现代控制系统分析和综合应用， 它已是一种包罗众多学科的功能强大的 “ 技术 计算语言( t h e l a n g u a g e o f t e c h n i c a l c o m p u t i n g )”。 m a t h w o r k s公司于 工 9 9 2年推出了具有划时代意义的 m a t l a b 2 . 0版本，并 推出了交互式模型输入与仿真系统 s i m u l i n k ， 它使得控制系统的仿真与 c a d 应 用更加方便、快捷，用户可以 方便地在计算机上建模和仿真实验。 1 9 9 7年m a t h w o r k s 推出的 m a t l a b 5 . 0版允许了更多的数据结构，1 9 9 9年 初推出的 m a t l a b 5 . 3版在很多方面又进一步改进了 m a t l a b语言的功能。 最新 的版本是2 0 0 4年推出的 m a t l a b 7 . 0 . m a t l a b 以矩阵作为基本编程单元， 它提供了各种矩阵的运算与操作， 并有较 强的绘图功能。 m a t l a b集科学计算、图像处理、声音处理于一身，是一个高度 的集成系统，有良 好的用户界面，并有良 好的帮助功能。 m a t l a b不仅流行于控 制界，在机械工程、生物工程、语音处理、图像处理、 信号分析、计算机技术等 各行各业中都有极广泛的应用。 2 . 3 . 2 m a t l a b 在本课题的使用意义 正是由于ma t l a b对图像处理的强大功能o l l ，使得原来一些需要大运算量 的图像处理方法得以实现和模拟，在图像识辨方面，我们可以利用ma t l a b对 条纹图形进行判别1 1 7 1 f 1 9 ) ， 得到效果更好更准确的条纹信息， 在对标板的判定和投 影过程中，也同样利用了ma t l a b的图像识别算法对图像进行识别，因此在本 课题里面， ma t l a b扮演了一个不可缺或的角色， 正是由于该软件的出色性能， 使得本课题得以比较圆满的完成。 2 . 4 特殊形状的图像识别方法介绍 在一般的图像处理中， 很多时候要快速准确的识别出一些简单的图案， 例如 原形，条纹等图案，因此可以使用一个简单的计算公式进行判断 m e t r i c =a r e a / p e r i m e t e r ;( 2 . 1 1 ) 浙江大学硕士论文 2 4 1 圆形的识别 利用图形的面积周长比，可以把圆形，条纹等图形跟其他图形简单的区分出 来。下面看一个简单应用，在图中找出原形的物体。我们利用m a t l a b 进行一 个简单的例子，把图中最圆的两个物体提取出来： 图2 - 1 7 ( a ) 原图 图2 - 17 ( c ) 滤波填充m 】 图2 - 1 7 ( b ) 二值化 图2 - 1 7 ( d ) 寻找边缘 图2 - 1 7 ( e ) _ i = t 算圆度值 最后的结果是选定了圆度超过0 9 5 的两个圆作为寻找结果，整个过程关键的 是计算图形各自的面积，然后寻找各自的周边边缘并计算周长。 浙江大学硕士论文 圆形的形状指数： m e t r i c24 4 p i 4 a r e a p e r i m e t e r “2 ： ( 2 1 2 ) 越接近1 说明图形越圆。在实验中，采用圆形识别方法，可以快速的对定标板进 行辨别和矫正点的确定，如图： 图2 - 1 8 ( a ) 标定板 图2 1 8 ( c ) 计算圆度 图2 一1 8 ( b ) 图像分割 图2 1 8 ( d ) 网格投影 原图可见并不是单纯的四个白点，而是周围有很多其他的背景干扰物体。通 过上面方法的处理，我们最终可以得到四个m e t r i c 值分别为o 9 9 ，1 0 0 ，0 9 7 ，1 0 8 的点，并立即确定了标定板的位置和标定点的坐标。最后一副图就是根据这四个 标定角画出的网格投影图，用于图形位图点到实际坐标点的投影。 2 4 2 条纹的识别 条纹的形状指数： m e t r i c = a r e a ( ( p e r i m e t e r 2 s t r i p e w i d t h ) + s t r i p e w i d t h ) ； ( 2 13 ) 其中s t r i p e w i d t h 为预定的条纹平均宽度，m e t r i c 越靠近1 ，图形越靠近条纹状。 浙江大学硕士论文 用于条纹识别 图2 1 9 ( a ) 扫描中的条纹图2 1 9 ( b ) 条纹选取 在原图中可以看到，条纹出现了分段。我们假设条纹的宽度为6 个象素，代 入公式2 1 3 ，计算后得到了两段m e t r i c 为0 7 6 和o 8 5 的条纹区间，可见条纹的 选取一般比圆的效果差但是基本能分辨出来。把m e t r i c 值太低和太高的区域去 掉，得到了最终的条纹选取区域如下图： 图2 1 9 ( c ) 最终选取结果 最终的区域选取结果比较好，去除了所有的噪声和背景物体，为以后的条纹 提取提供了比较好的条件。 在条纹提取的过程中使用了图像识别的方法，改变了过去简单的域值法等简 单的处理方法，使得标板的标定更具有智能化，条纹的拾取准确度得到了很大的 提高。 浙江大学硕士论文 第三章激光三维测量法理论研究 激光三维测量法( 光切法) 一直都是三维测量的热门课题，由于它是无接触 测量，且测量精度高，在医学、工程设计、工艺检测等方面有着巨大的利用价值。 激光三维测量的原理是让一束激光通过透镜组，以产生激光平面，垂直照射被测 物体，如图3 一l 所示，由c c d 摄像机获取这个物体表面光带所得到的图像，就称 为结构光“1 图像( s t r u c t u r e dl i g h ti m a g e ) 。通过逐步平移光源系统和摄像机， 从而得到物体表面分层的轮廓信息，再通过计算机的计算重构出物体表面的三维 构造。其中误差的理论研究，条纹的提取，图像识别法的运用，矫正手段等，都 是该理论领域的研究重点。 3 1条纹提取 条纹提取m 1 指的是对获得的原始图形如图3 1 ，将其细化呈单象素宽度的条 纹，以便以后进行分析处理。 图3 1 原始图形 实验中对结构图像的轮廓进行正确的提取是至关重要的一步。然而因为各种 原因，得到的条纹图像可能是部分缺失的。 导致条纹缺失的原因很多，在一般实际系统中很难完全避免： 1 物体本身的材质不均匀。可能出现一些黑点，暗点。注意，这里所说的黑点 和暗点只是影像到条纹的部分，不是全部，假如完全把条纹截断，则理论上 无法对这点进行准确的测量重构。 2 。物体表面突起的遮挡，导致部分条纹无法拍摄到。 3 成像系统镜头或者是c c d 本身的缺陷造成。等等 假如被测物体是同质或者是反光性质相同，那么它表面的光强大小就与其面 浙江大学硕士论文 元的法向方向存在对应关系，利用这点，就可以对有误差的点进行修正。同时 我们也可以利用改进极值法，阈值法等对条纹进行提取。 3 1 1 中心线法 中心线3 法顾名思义就是对条纹采取提取中心，作为线段提取结果的算法 假设经过二值化以后的条纹上边界曲线为g ( x ) ，下边界曲线为h ( x ) 7 弋 一 一) j = ：二= 一 图3 2 中心线法原理 那么中心线法得到的轮廓曲线为( g ( x ) + h ( x ) ) 2 。这种算法简单，但是如果 在出现条纹缺失的情况下，提取的结果将出现误差，如图3 3 ( b ) 。 j = 二= = 一h h ， 图3 - 3 ( a ) 正常情况图3 - 3 ( b ) 条纹缺失 条纹缺失的情况下，所提取的中心线将会向条纹缺失的反方向移动，产生了 误差，如果不考虑利用光强信息的情况下，这种误差是无法消除的。同理权重法 会产生同样的结果。 浙江大学硕士论文 元的法向方向存在对应关系，利用这点，就可以对有误差的点进行修正。同时， 我们也可以利用改进极值法， 闭值法等对条纹进行提取。 3 . 1 . 1中心线法 中心线 ， 法顾名思义就是对条纹采取提取中心，作为线段提取结果的算法， 假设经过二值化以后的条纹上边界曲线为g ( x ) ， 下边界曲线为h ( x ) 分 一 - 一一一一 一一、 肠 ， - 一 令二 二 丁 二二 丁丁 巍 一-一一 一 一 一 一- 一一 、 、 图3 - 2 中心线法原理 那么中心线法得到的轮廓曲 线为( g ( x ) + h ( x ) ) / 2 。这种算法简单，但是如果 在出现条纹缺失的 情况下，提取的结果将出现误差， 如图3 - 3 ( b ) o 条纹缺失 一 一一一- 一 一 一 . ) 曰一一、_一一一砂 中 心 . 于 - 一 . 一_一“ 、 2 、 一一.一一 一 . p 4 7 分 叭 一 _ 一 _ _ 一 一 沪 衬中 公 雌 一一 一 一一一一一一 n 6 7 一 图3 - 3 ( a ) 正常情况图3 - 3 ( b ) 条纹缺失 条纹缺失的情况下， 所提取的中心线将会向条纹缺失的反方向移动，产生了 误差， 如果不考虑利用光强信息的情况下， 这种误差是无法消除的。 同理权重法 会产生同样的结果。 浙江大学硕士论文 3 . 1 . 2极值法以及闭值法 极值