基于计算机视觉的曲面产品测量研究
一种基于视觉的自由曲面三维测量系统
一种基于视觉的自由曲面三维测量系统
刘伟军;刘鹏;齐越
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2003(024)012
【摘要】采用线结构光和单CCD摄像机构成自由曲面三维测量系统.探讨了摄像机标定、激光平面标定、被测物体点三维坐标计算及多视角测量数据融合等关键技术.在多视角测量数据融合中采用Screw理论,将坐标系关系求取中带约束的多变量非线性优化问题转化为线性方程组的最小二乘问题,简化了计算的复杂性,提高了求解过程的稳定性.进行了实验研究,给出了实验结果.
【总页数】4页(P2170-2173)
【作者】刘伟军;刘鹏;齐越
【作者单位】中国科学院,沈阳自动化研究所,先进制造技术重点实验室,辽宁,沈阳,110016;中国科学院,沈阳自动化研究所,先进制造技术重点实验室,辽宁,沈
阳,110016;中国科学院,沈阳自动化研究所,先进制造技术重点实验室,辽宁,沈
阳,110016
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于计算机视觉的自由曲面三维测量技术研究 [J], 刘鹏;刘伟军
2.基于光学自由曲面的三维位移测量系统 [J], 房丰洲;万宇;朱朋哲;程颖
3.基于单目视觉的自由曲面三维坐标测量方法 [J], 屈玉福;浦昭邦;赵慧洁
4.基于立体视觉的自由曲面三维重构 [J], 张可;许斌;唐立新;师汉民
5.大型自由曲面移动式三维视觉测量系统 [J], 孙军华;张广军;魏振忠;周富强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于计算机视觉的机械零件平面曲线检测和识别研究_姜庆胜
通过实验和研究, 利用 CCD 图像进行平面曲线 的识别和检测是切实可行的, 而且简单方便, 可以对 任意的平面曲线用数学的方法进行逼近描述, 不但 速度快而且非常方便。对零件的坐标定位也可以是 任意的, 没有方向性的限制。所以这种方法的应用应 该是非常广泛的。但是还有一些问题还需要进一步 的研究, 例如: 数学方法的表达方式, 不只仅限于代
文献标识码: A 文章编号: 1001- 4551( 2005) 07- 0007- 04
摘 要: 采用 CCD 对实际的机械零件的一段曲线摄像, 并通过图像处理技术, 使该图像转变为
计算机可以进行数值化处理的单像素图像, 最后得到该图像的拟合曲线和代数多项式数学表达式,
实现了对平面曲线的检测和识别。
关键词: 计算机视觉; 机械零件; 平面曲线; 检测与识别
中图分类号: TP391. 41; TH 126 文献标识码: A
摘 要: 提出了一个集状态监控和知识挖掘相结合的挖掘机远程监控系统。该系统通过 GSM
短信平台, 能对挖掘机的工作状态进行即时监控, 并对产品的更新设计提供经验知识; 通过 GPS网
络, 也能对挖掘机的地理位置进行精确的跟踪。
关键词: GSM; GPS; 电子地图; 远程监控; 串口通信; 挖掘机
中图分类号: TP274+ . 2; S222. 5+ 5;
( 2) 软件处理系 统直接采 用目前最 为流行的 M ATLAB 处理软件, 在数据采集上使用了自己编制 的文件, 以便获得实验所要的数据矩阵。实验过程和 步骤如图 2所示。 2. 2 图像预处理
通常, 我们得到的图像都含有一定的噪声成分, 要针对不同的使用要求对图像进行预处理。因为待 检测和识别的物体, 通过 CCD 转变成计算机可以使 用的图像, 要受到摄像设备本身、环境、光照等的影 响, 为了不同目的对图像的处理要求也不同, 所以就 相应的有不同的处理过程。
基于视觉感知的复杂高光亮曲面的高精度瑕疵检测技术与方法
基于视觉感知的复杂高光亮曲面的高精度瑕疵检测技术与方法基于视觉感知的复杂高光亮曲面的高精度瑕疵检测技术引言复杂高光亮曲面的瑕疵检测是一项具有挑战性的任务，因为高光亮曲面在不同的观察角度和光照条件下会出现明暗变化、反射、折射等现象。
在这篇文章中，我们将介绍基于视觉感知的高精度瑕疵检测技术，探讨各种方法和技术在该领域的应用。
视觉感知的重要性复杂高光亮曲面的瑕疵检测需要考虑人类视觉感知的特点。
人类的视觉系统擅长从复杂的视觉信息中提取关键特征，并对不同光照条件下的物体进行辨识。
因此，将视觉感知应用于瑕疵检测可以提高检测的准确性和鲁棒性。
方法一：基于机器学习的瑕疵检测•利用深度学习方法，例如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，对复杂高光亮曲面进行特征提取和分类。
这种方法可以自动学习复杂的特征表示，并能够处理大量的训练数据。
•使用生成对抗网络(GAN)来生成合成的高光亮图像，并将其与真实的高光亮曲面图像进行对比。
通过比较差异来检测瑕疵，这种方法对于缺乏大量标注数据的情况尤为有效。
方法二：基于图像处理的瑕疵检测•利用传统的计算机视觉算法，如边缘检测、纹理分析和形态学处理等技术，对高光亮曲面进行图像处理和分析。
这种方法通常需要手工设计特征和规则，但在某些特定场景下仍然具有一定的应用价值。
•结合人类视觉感知的特点，使用注意力机制或显著性检测技术，将注意力集中在可能存在瑕疵的区域，从而提高瑕疵检测的精度和效率。
方法三：基于光学原理的瑕疵检测•利用特殊的光学器件和测量方法，如激光散斑成像、相位差测量和干涉技术等，对高光亮曲面进行非接触式的瑕疵检测。
这种方法可以直接获取高光亮曲面的形貌和相位信息，具有较高的精度和灵敏度。
结论基于视觉感知的复杂高光亮曲面的高精度瑕疵检测技术是一个研究热点和挑战性问题。
通过使用机器学习、图像处理和光学原理等方法，可以有效地提高瑕疵检测的准确性和鲁棒性。
未来的研究方向包括进一步融合不同方法和技术，提升检测的效率和实时性，并在实际应用中进行验证和优化。
基于计算机视觉的测量与检测技术研究
基于计算机视觉的测量与检测技术研究计算机视觉是一种通过计算机分析图像并从中提取有用信息的技术。
它具有广泛的应用，从医学诊断到自动驾驶汽车，都涉及到计算机视觉的技术，尤其在测量和检测方面的应用更为广泛和重要。
一、计算机视觉技术在测量中的应用在通过计算机视觉进行测量时，需要一些先决条件：即需要待测物体的图像，需要正确的相机参数和成像模型。
通过相机校准和图像基准点的确定，可以实现对待测物体的精确定位和测量。
计算机视觉可以通过几何学方法和图像处理方法，对图像进行处理，从而实现对物体的测量。
例如，在机械加工、质检和自动化制造中，计算机视觉可以检测产品是否符合设计要求。
通过计算机视觉测量，可以自动检测物体的尺寸、形状和表面质量等参数，通过其数字化表示，可以对产品进行分类和过程控制。
二、计算机视觉技术在检测中的应用计算机视觉技术在检测中的应用同样广泛，包括检测缺陷、异常、污迹和控制系统的状态等。
例如，在制造业中，计算机视觉可以快速、准确地检测生产线上的产品、零部件和工具是否正常。
对于医学诊断，计算机视觉可以自动化解决X射线和磁共振成像等医学图像的分析和处理，从而帮助医生快速、准确地诊断病情。
计算机视觉在检测中的另一个重要应用是图像识别。
随着深度学习技术的发展，计算机视觉可以通过训练神经网络来识别物体和场景，这一技术已被广泛应用于安全检测、智能交通、智能家居等领域。
例如，安防系统中的摄像头可以通过计算机视觉进行人脸识别和物品识别，这可以加强对公共场所的安全监控。
三、计算机视觉技术的发展和未来趋势计算机视觉技术的发展受到技术、算法、设备等多种因素的影响。
随着计算机硬件与软件技术的飞速发展，许多新的应用和算法正在不断涌现。
例如，越来越多的图像处理算法和深度学习技术被用于计算机视觉领域。
这些技术可以帮助计算机更好地理解图像和场景，并且能够自动区分物体、人脸和其他图像元素。
通过模式识别和机器学习，计算机可以从海量数据中学习和理解，从而实现更为准确和高效的测量和检测。
基于机器视觉的自由曲面轮廓度检测系统
基于机器视觉的自由曲面轮廓度检测系统年雷;麦云飞【摘要】针对自由曲面轮廓度较难准确测量和评定的问题,开发了一种完整的非接触式曲面轮廓度在线检测系统.系统采用机器视觉对采集到的零件端面图像边缘特征进行识别和处理,将提取出的边缘特征与标准轮廓模板进行匹配.匹配过程中采用分段迭代匹配的思想,提高算法效率和匹配速度.该视觉检测系统已应用于冲压流水线上工件端面的面轮廓度检测.实际应行表明,检测系统的检测精度为1μm,检测时间少于3s,可满足工业检测对检测精度和实时性的要求.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2016(029)010【总页数】3页(P104-106)【关键词】轮廓度误差;机器视觉;图像匹配;分段迭代【作者】年雷;麦云飞【作者单位】上海理工大学机械工程学院,上海200093;上海理工大学机械工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP274应用计算机视觉技术，设计了应用于流水线上零件端面轮廓度测量的自动检测系统，实现了在线自动快速检测[1]。
检测系统的硬件组成如图1所示，包括：工控机、图像采集、机械运动控制部分等。
其中，工控机上运行图像采集系统的软件部分，配置为2.0 GHz主频、512 MB内存、Windows操作系统；图像采集部分包括3 840×2 760的工业CCD摄像机、13 mm镜头、LED环形光源；机械运动控制部分包括用于定位的零件夹紧装置和模拟流水线上传送零件的传送带。
运动控制模块采用可编程控制器，工控机与可编程控制器通讯，控制传送带运行：当零件到达图像采集区域时，可编程控制器暂停传送带运行以便进行图像采集和匹配；当匹配完成后，传送带继续运动，进行下一次图像采集。
系统进行图像采集时，照明系统使被测物的重要特征与背景图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征区分[2]。
再通过图像采集系统将零件端面图像采集下来输出模拟或数字信号到计算机的图像处理软件，然后使用相应的处理算法得到所需的测量数据。
基于计算机视觉的板材曲面3维测量系统
基于计算机视觉的板材曲面3维测量系统
李明哲;张爱武;胡少兴;隋振
【期刊名称】《中国机械工程》
【年(卷),期】2002(013)014
【摘要】利用计算机视觉原理,针对板材成形件的特点,建立板材曲面3维非接触测量系统.系统通过分析双摄像机交汇视场,利用神经网络拟合图像点与空间点的映射关系;以光栅投影曲线为基元,利用小波变换,提出搜索式无监督聚类方法,结合视觉几何不变性,实现交向摆放的双摄像机系统的立体精匹配;利用小波多分辨率多尺度的特性,拼接图像,配准数据.实验表明,该系统设备简单,性能可靠,测量效果满意.
【总页数】4页(P1177-1180)
【作者】李明哲;张爱武;胡少兴;隋振
【作者单位】吉林大学,长春市,130025;清华大学,北京市,100084;北京大学,北京市,100871;吉林大学辊锻工艺研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.8
【相关文献】
1.基于计算机视觉的板类零件曲面测量系统 [J], 张爱武;李明哲;胡少兴;陈庆敏
2.天线回转曲面计算机辅助测量系统--基于Coord3三坐标测量机的回转曲面测量技术 [J], 陆源;吴锡兴;苏晓红
3.基于计算机视觉的板材应力应变曲线实时测量系统研究 [J], 刘宝明;韩志仁
4.基于计算机视觉的全自动原木板材分检系统研究 [J], 胡跃明;戚其丰;劳卫伦
5.基于计算机视觉的曲面激光测量系统研究 [J], 谢金;王文;吴世雄
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基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法研究
基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法研究一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，其在工业测量、医疗诊断、自动驾驶等众多领域的应用日益广泛。
图像轮廓提取作为计算机视觉中的一项关键技术，对于实现目标的识别、定位、跟踪等任务具有重要意义。
本文旨在研究基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法，以提高轮廓提取的准确性和效率。
本文将回顾传统的图像轮廓提取方法，如边缘检测算子、阈值分割等，并分析其优缺点。
在此基础上，本文将探讨基于现代计算机视觉测量技术的轮廓提取方法，如基于深度学习的轮廓检测算法、基于结构光的三维轮廓测量技术等。
这些新方法在轮廓提取的准确性和鲁棒性方面具有显著优势，能够更好地适应复杂多变的实际应用场景。
本文将详细介绍所研究的图像轮廓提取方法的具体实现过程，包括预处理、特征提取、轮廓检测等步骤。
本文将通过实验验证所提出方法的有效性，并与传统方法进行比较，以展示其在实际应用中的优势。
本文还将探讨基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法在未来可能的发展方向和挑战。
随着深度学习、三维重建等技术的不断进步，轮廓提取方法将在更多领域发挥重要作用，为实现更智能、更高效的图像处理和分析提供有力支持。
二、图像轮廓提取基础理论图像轮廓提取是计算机视觉测量技术中的关键步骤，其目标是识别并描绘出图像中物体的边缘或边界。
这些轮廓信息对于理解图像内容、进行物体识别、三维重建等任务至关重要。
图像轮廓提取主要基于边缘检测算法和轮廓跟踪算法。
边缘检测算法是轮廓提取的基础，它通过对图像中像素强度的突变进行检测，从而找到边缘位置。
经典的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt、Roberts、Canny等。
这些算子通过计算图像在水平和垂直方向上的梯度强度，来判定像素是否属于边缘。
其中，Canny算子以其良好的噪声抑制能力和边缘定位精度，在实际应用中得到了广泛应用。
轮廓跟踪算法则是在边缘检测的基础上，通过连接相邻的边缘像素，形成连续的轮廓线。
基于计算机视觉技术的纺织品表面缺陷检测研究
基于计算机视觉技术的纺织品表面缺陷检测研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉技术已经逐渐应用于纺织品生产中，特别是纺织品表面缺陷检测技术，可以大大提高纺织品生产效率，降低生产成本，提高产品质量。
一、纺织品表面缺陷检测的难点纺织品表面缺陷检测一直是纺织品生产过程中的难点之一，传统的人工检测方式容易出现漏检和误检情况，且效率低下。
而通过计算机视觉技术进行纺织品表面缺陷检测，可以提高检测效率，减轻人工负担。
然而，纺织品表面缺陷检测也存在一些技术难点，如：1. 图像的光照条件不同，纤维细节差异会导致误检测和漏检。
2. 纺织品表面的花纹和颜色复杂多变，检测难度较大。
3. 纺织品表面缺陷种类和大小不一，需要较高的检测精度。
二、计算机视觉技术在纺织品表面缺陷检测中的应用1. 图像预处理纺织品表面缺陷检测的首要步骤是对纺织品图像进行预处理。
这个步骤主要是针对纺织品图像的光照、噪声等进行处理，以获得高质量的图像，使其更具有可处理性。
预处理包括图像增强、图像滤波、背景减除和二值化等步骤。
2. 特征提取特征提取是纺织品表面缺陷检测中最重要的步骤之一，该步骤主要是通过计算机视觉算法，对纺织品图像进行处理，并提取出表面缺陷的主要特征信息。
特征提取通常包括纹理特征和形状特征两部分。
纹理特征可以通过灰度共生矩阵、小波变换等方式提取，形状特征则可以通过边缘检测和形状分析等方式提取。
3. 缺陷分类缺陷分类是纺织品表面缺陷检测中的最后一个步骤。
该步骤通常使用机器学习算法对特定的特征进行分类，以检测出不同类型的缺陷。
常用的机器学习算法包括支持向量机、神经网络等。
这些算法可以通过对已知缺陷样本和健康样本的训练，实现对新的样本进行检测和分类。
三、计算机视觉技术在纺织品表面缺陷检测中的应用实例1. 基于HOG-SVM算法的纺织品表面缺陷检测基于HOG-SVM算法的纺织品表面缺陷检测方法可以有效地检测出纺织品表面的缺陷。
该方法采用梯度直方图编码的方式对纺织品表面的纹理进行特征提取，然后使用支持向量机对纺织品图像进行分类和检测。
3DOptix扫描仪在曲面测量中的应用
2007
研
究
设计 计算 研究
3D Optix 扫描仪在曲面测量中的应用
何耀华, 胡
摘 要 : 简要介绍
珊
430070)
( 武汉理工大学 汽车工程学院 , 湖北 武汉
3D Opt ix 扫描仪的测量原理 , 并结合一测量实例探讨提高单片点云数据测量精度 及减小多片点云数据拼接累积误差的方法。 关键词 : 3D Opt ix 扫描仪 ; 曲面测量 ; 测量精度; 累积误差
图1
线光源测量法原理图
图2
经过处理的车门内板
38
设计
计算
研究
客
车
技
术
与
研
究
2007 年
第1期
扫描测量开始前必须对扫描仪进行调试, 若在 预览中得到疏密均匀的扫描线且形状规则, 则可开 始进行测量。在扫描测量过程中 , 应避免对扫描仪 及被测样件的任何干扰。扫描仪镜头轴线应当尽量 垂直于被测物体表面 , 镜头距离物体表面 500~ 900 mm 为佳。扫描得到的数据满意后, 进行存盘。存 盘时注意文件编号次序。 2. 2 提高测量精度的方法 为了真实准确地得到车门内板的数值 坐标信 息, 在测量前以及测量过程中要始终把精度放在首 要位置, 这就要求操作人员必须采用某些手段以及 适当的方法来减少测量误差。 1) 在车门内板上所贴的油泥特征点其大小应适 当, 形状最好为不规则的半球状, 尽可能不要把参考 点贴在曲率变化大的位置, 如车门内板上的凹槽以 及凸台的边缘处或倒角处, 一般应贴在表面比较平 滑的部位。两个油泥特征点之间的距离也要保持适 当大小( 可参考扫描仪的测量范围选取 ) 。油泥特征 点排列应避免在一条直线上, 以便于各片的拼接。 2) 由于片和片的拼接需要借助于至少三个以上 的油泥特征点才能完成, 因此 , 在扫描过程中要求前 次测量得到的数据与下一次测量得到的数据必须有 1/ 3 左右的重叠。 在数据后处理中如果仅仅利用参考点拼合, 会 产生比较大的累积拼合误差, 所以在一些比较先进 的测量设备中都采用一定的方法来消除累积拼合误 差, 例如在 AT OS 测量系统中, 利用 T r it op 系统, 先 计算出贴在物体表面参考点的三维坐标值, 形成一 个固定的坐标系统, 然后将扫描数据直接、 自动地拼 合到该坐标系中 , 如此便可以消除累积拼合误差, 提 高测量精度。将此方法进行推广 , 我们也可将车门 内板分为三大块 , 如图 3 所示。用扫描仪对其进行 分别测量 , 将数据进行拼合处理, 得到一个完整的车 门内板轮廓数据 , 再分别对每一块残缺的地方以及 盲点或视觉死区 , 从其他方向进行补测 , 并将其拼接 到车门板的轮廓数据上, 用此方法可大大减小累积 拼合误差。 如图 4 所示为采用此方法测量, 通过软件拼接 后得到的车门内板点云图。 3) 在测量车门内板上边梁时 , 由于其呈现特殊 的条状结构且处于边缘位置, 在拼接处理时, 往往会 产生很大的拼接误差, 致使最后与门板主体部分衔
调查报告：曲面检测
关于复杂曲面检测调研一、曲面测量的常用方式方法近十年来，随着航空、航天事业的飞速发展，对传动部件的性能要求越来越高，而传动部件无论是齿轮还是叶片，都是依靠复杂曲面来完成运动和动力的传输，而对复杂曲面的进行精度检验离不开对曲面的测量。
复杂曲面测量技术历来是几何量计量检测技术中的一项重要研究课题。
传统的研究内容主要注重于被测曲面质量指标的获取与评判，即曲面测量的主要目的是为了获取曲面的质量信息。
近几十年来，随着逆向工程工程（Reverse Engineering以下简称RE）的兴起，复杂曲面测量技术的研究增加了新的内容，曲面测量的目的不只是为了评定曲面质量，而且要求获取曲面的几何形状信息。
虽然曲面的测量目的各异方法众多，但曲面→曲线→点集→测点集的分解次序始终是实现复杂曲面测量的基本思路。
复杂曲面的测量与RE中的表面数据采集具有很多的共同目标，所以RE的测量手段具有很强的借鉴意义，目前采用的RE 测量方法主要有三种，分别为接触式测量法、非接触式测量法和逐层扫描法。
其中逐层扫描法是主要针对工件内部结构的检测方法。
1.接触式测量法:RE 传统上使用三坐标测量机法，又称探针扫描，它主要应用于由基本的几何形体构成的实体的数字化过程，适用于测量实体外部的几何形状。
采用该方法可以达到很高的测量精度（±0.5um），但测量速度很慢，并易于损伤探头或划伤被测实体表面，而且价格较高，对使用环境也有一定要求。
采用这种方法会使测量周期大大延长。
一般来说，CMM 有两种不同的测量方式:点对点测量（Point to Point Method）、截面扫描（Section Scanning Method）。
2.非接触式测量法:非接触式数据采集方法有光学测量、激光三角形法、超声波测量、电磁测量等方式。
根据测量原理的不同，以激光作为基本光源，分为光点、单线条、多光条等结构模式，采用光电敏感元件在另一位置接收激光的反射能量，将其投射到被测物体表面，通过被测物体基平面、象点、象距等之间的关系计算物体的信息，依据光点或光条在物体上成象的偏移，非接触式数据采集方法可探测到被测机械测头难以测量到的部位，能够真实反映被测物体表面的外形。
基于计算机视觉水火弯板的三维测量系统
系统 可 基 本 实现 工业 船 舶 行 业 对 曲 面板 技 术 的要 求 。 对 造 船 业 的发 展 具 有 重要 的 现 实意 义 。 关 键 词 ：水 火 弯板 ；计 算 机 视 觉 ；激 光 测 量 ； 三 维测 量
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ２ ９ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ： １ ６ ７ ４ — ６ ２ ３ ６ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎａ ｌ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｃ ｏ ｍｐ ｕｔ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ｈ ｅ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｐ ｌ ａ ｔ ｅ
Ｚ ＨＡＯ Ｍｅ ｎ ｇ，Ｗ ＡＮＧ Ｚ ｈ ｉ
（ 江 苏科 技 大 学 江 苏 镇 江 ２ １ ２ ０ ０ ３ ） 摘要 ： 将 激 光 测 量 技 术 和 多 目视 觉 照相 测 量 技 术 相 融 合 ， 分 别发 挥 激 光 测 量 精 度 高 、 定位准 ， 照相测量速 度快、 密 度 高的特 点， 研 制 曲 面板 三 维 形 状 的 自动 测 量 以及 划 线 定 位 系统 ， 实现 曲 面板 上 的 关 键 点 的 位 置 精 确 、 快速 的测量 ， 该
第２ ｌ 卷 第 ２期
Ｖｏ Ｌ ２１ Ｎｏ ． ２
电子设 计工 程
Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ Ｅｎ ｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
２ ０ １ ３年 １月
Ｊ ａ ｎ ． ２ ０ １ ３
基于计算机视 觉水火弯板 的三维测量 系统
赵 猛 ．王 直
（ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆＳ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｚ ｈ ｅ ｎ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ２ １ ２ ０ ０ ３ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
基于计算机视觉的智能检测与测量技术研究
基于计算机视觉的智能检测与测量技术研究【引言】随着科技的不断发展，计算机视觉作为一项重要的研究领域，受到了广泛的关注。
基于计算机视觉的智能检测与测量技术在工业、医疗、交通等领域具有重要应用价值。
本文将深入探讨基于计算机视觉的智能检测与测量技术的研究现状、发展趋势以及应用前景。
【研究现状】计算机视觉是指利用计算机技术和数学模型对图像和视频进行处理、分析和理解的过程。
在智能检测与测量领域，计算机视觉技术发挥着重要作用。
目前，研究者们主要集中在以下几个方面：1. 目标检测与跟踪：目标检测是指通过计算机视觉技术从图像或视频中自动识别和定位感兴趣的目标。
跟踪则是指在视频序列中追踪目标的位置和状态。
目标检测和跟踪技术在交通监控、安防系统等领域有广泛应用。
2. 三维重构与测量：三维重构与测量技术可以通过计算机视觉技术将多个二维图像或视频融合成三维模型，并实现对物体的精确测量。
这项技术在工业领域中的应用非常广泛，例如产品设计、工艺控制等。
3. 图像分割与识别：图像分割是指将图像中的目标从背景中分离出来，识别是指对已分割出的目标进行分类和识别。
图像分割和识别技术在医疗影像分析、无人驾驶等领域具有广泛应用前景。
【发展趋势】基于计算机视觉的智能检测与测量技术在未来的发展中有以下几个趋势：1. 深度学习的应用：深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在计算机视觉领域取得巨大成功。
基于深度学习的智能检测与测量技术可以实现更准确、更高效的目标检测、跟踪和识别。
2. 实时性与效率的提升：在很多领域，实时性和效率是智能检测与测量技术的关键要求。
未来的研究将致力于开发更高效、更快速的算法和系统，以满足实际应用需求。
3. 多传感器融合：多传感器融合技术可以结合不同传感器的数据，提供更全面、更准确的信息。
基于计算机视觉的智能检测与测量技术将会与其他传感器技术相结合，形成更全面的解决方案。
【应用前景】基于计算机视觉的智能检测与测量技术具有广阔的应用前景。
基于计算机视觉的实时三维测量技术研究
基于计算机视觉的实时三维测量技术研究随着计算机技术的不断发展，计算机视觉技术也得到了广泛的应用。
基于计算机视觉的实时三维测量技术，是近些年来受到越来越多关注的一个领域。
这种技术可以用于波形分析、空间结构分析、形状分析等多个领域，为各行业的创新打下了坚实的基础。
计算机视觉是一种对图像或视频数据进行自动分析和解释的技术。
实时三维测量技术，就是在这种技术基础上，利用各种传感器设备获取被测物体的三维信息，并在实时的情况下进行分析、处理和测量。
这种技术能够实现高精度、高速度、高效率的三维测量，并且可以用于复杂场景的测量，如大型装配、钢构建筑、地下管道等。
实时三维测量技术有许多应用，其中之一就是波形分析。
所谓波形分析，就是通过对物体的表面进行分析，得出物体的形变和位移，从而获得物体的数值化信息。
波形分析广泛应用于机械工程、电子工程等领域中，可以用于检测设备的偏差、误差等问题。
基于计算机视觉的实时三维测量技术可以通过对物体表面的纹理和颜色进行分析，实现高精度、高速度的波形分析，为各行业节约了大量时间和成本。
另一个应用领域是空间结构分析。
空间结构分析是建筑、土木工程等领域中的关键技术之一。
利用实时三维测量技术，可以实现对建筑物、桥梁等结构物的三维形状进行精确测量和分析。
这种技术可以用于检测建筑结构的变形和损伤情况，为建筑物的维护和保养提供了有力的技术支持。
形状分析是计算机视觉领域中的一个重要概念，也是实时三维测量技术的应用之一。
形状分析主要是对物体形状的参数进行分析和处理，获取物体在三维空间中的几何信息。
这种技术可以用于数码制作、三维打印等领域，也可以用于医学影像方面的分析和诊断。
计算机视觉技术的不断发展为实时三维测量技术的发展提供了强有力的支持。
随着传感器技术的不断进步和计算机算法的不断改进，实时三维测量技术将会有更加广阔的应用。
在未来，实时三维测量技术有望推动工业智能化的发展，提高各行业的生产效率和质量。
逆向工程中的曲面测量技术研究
集 ，利用相应 的软件进行 实物模 型三 维Ｃ Ｄ重构的过程。大 Ａ
意是根据 已有 的条件和 结果 ，通过分析来推导 出具体 的实现 方法 。逆 向工程 技术和先进制造技术相结合 目前 已发展成 为 Ｃ ＤＣ Ｍ系统 中相对独立的研究领域。 自由曲面数字化是逆 Ａ ／Ａ 向工程 的关键 技术之一 ，它采用 了基于计算机视觉 的光学非 接触 式测量方法 ，能够得到 自由曲面 的三维几何数据 。本文 介绍 了逆 向工程数据测量技术和 等距面指 导的 自由曲面 自动 测量 以及 曲面数字化 的方法。
２１ ＡＤ ．Ｃ 模型拟合 曲面
格减少数据 的方法和减 少多变形三 角形达到减 少数据 点的方 法进行测量 。实现逆 向工程 的基础和 关键 是高效、高精度地
获取产 品的数字化信 息。数字化设备主要可分为接触式数据 采集和 非接触式数据采集两大类。 １１ ．接触式数据采集 方法 接 触 式 数 据 采 集 通 常 是 运 用 指 定 的三 坐 标 测 量 机 （ ＭＭ ），根据 实物 的特征和测量的要求选择测头和方向， Ｃ
用数学表示 方法拟合修改算法、控 制参数及 曲面 重构 方 法 ，得到高质量 、高精度 的曲面模型。拟合 的曲面用 隐形 方 程ｆ ，Ｙ，ｚ： 形式来表示 ，先按原形分别拟合出不同的区域 （ ｘ ）０ 曲面 ，将数据点 分成不 同的区域 ，将不 同的曲面 或者 曲面 间 过渡 的方法连接起来构成一个 Ｃ Ｄ整体 。运 用实体 重构技术 Ａ
进行 曲面拼接 时 ，要注意 曲面边界 的统 一和 光顺 及曲面裁减
首 先确 定测量 点数 和其 分布特 点 ，然后确 定测 量事 物的路 径 ，必要时要进行碰撞的检查采集数据。坐标测量机一般采
的限制 ，不能测量 一些易碎 、易变形的零件。如 ：内孔、窄
基于计算机视觉的板材曲面3维测量系统
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李 明哲 教 授
物 体 的 ３维 轮 廓 测 量 技 术 在 工 业 检 测 、 量 质 控 制 和 机 器 视 觉 等 领 域 中 占有 重 要 的地 位 ， 科 是 学 分 析 、 业 控 制 、 物 工 程 、 物 医 学 以 及 材 料 工 生 生 科 学 等 方 面进 行 科 学 研 究 的 重 要 手 段 ， 别 是 快 特 速 成 形 和 反 求 工 程 的 兴 起 ， ３维 测 量 技 术 提 出 对 了更 高 的要 求 ， 并促 进 ３维 测 量 向智 能 化 方 向 发 展 。 是 由于 测 量 本 身 的特 殊 性 和 复 杂 性 ， 存 的 但 现
发 了基 于 计 算 机 视 觉 的 板 材 成 形 件 ３维 测 量 系
图 １ 测 量 系 统 结 构 组 成
２ 确 定 图像 点 与 空 间 点 的 映 射 关 系
计 算 机 视 觉 测 量 是 通 过 图像 点 对 提 取 ３维 信
息 的 ， 建 立 图 像 点 与 空 间 点 的对 应 关 系 至 关 重 故 要 。 而 ， 图 像 点 到 空 间 点 存 在 许 多非 线 性 复 杂 然 从
维普资讯
基 于 计 算 机 视 觉 的 板 材 曲 面 ３维 测 量 系 统 — — 李 明 哲 张 爱 武 胡 少 兴 等
文 章 编 号 ： ０ ４ １ ２ｘ（ ０ ２ １ — １ ７ — ０ １ ０ — ３ ２ ０ ） ４ １ ７ ４
基 于 计 算 机 视 觉 的板 材 曲 面 ３维 测 量 系 统
利 用 神 经 网 络 处 理 图 像 获 取 ３维 信 息 ， 键 关
在 于 网 络 训 练 样 本 的 选 择 。样 本 的 选 择 原 则 是 使
计算机视觉技术在工业测量中的应用研究
计算机视觉技术在工业测量中的应用研究随着工业生产的不断发展，工业测量技术也得到了进一步的提高和改进。
计算机视觉技术作为一种全新的技术手段，不仅在生产线自动化方面有着广泛的应用，同时也在工业测量领域中得到了广泛的应用。
本文将从计算机视觉技术在工业测量中的原理、方法和应用等方面进行研究和探讨。
一、计算机视觉技术在工业测量中的原理计算机视觉技术是一种基于数字图像处理和计算机技术的测量方法，它是将光学成像和数字图像处理技术有机融合起来的技术手段。
在工业测量中，计算机视觉技术主要是通过数字图像采集、处理和分析来实现对被测对象的形态、尺寸、位置和变形等参数的测量和检测。
具体来说，计算机视觉技术主要包括以下几个方面：1. 数字图像采集数字图像采集是计算机视觉技术的第一步，它是通过光学成像系统和光电传感器将被测对象的信息转换成数字图像数据。
通常采用摄像机进行数字图像采集，通过对被测对象进行多角度拍摄或者全方位扫描，以获得更全面的图像信息。
2. 数字图像处理数字图像处理是计算机视觉技术的核心内容之一，它主要将图像数据进行数字化处理和分析，以提取出被测对象中的各种特征信息。
数字图像处理技术包括图像增强、边缘检测、形态学处理、形状匹配等方法，通过这些方法，可以有效地筛选出被测对象中的各种特征信息。
3. 特征提取和分析数字图像处理完后，计算机视觉技术需要通过特征提取和分析来确定被测对象的精确尺寸、位置和形态等参数。
在特征提取和分析方面，通常采用模板匹配、区域生长、轮廓分析等方法。
4. 数据处理和输出完成特征提取和分析后，计算机视觉技术可以将信息进行进一步的数据处理和计算，如对测量数据进行平均值、标准差和误差等处理。
最终计算机视觉技术输出的是测量数据，这些数据可以用于工业生产监控和质量控制等方面。
二、计算机视觉技术在工业测量中的方法在工业测量中，计算机视觉技术主要有以下三种方法：1. 光栅投影法光栅投影法是一种采用光栅投影原理进行工件测量的方法。
基于双目视觉技术的曲面测量方法
基于双目视觉技术的曲面测量方法李景阳;李永奎;赵萍【摘要】介绍了一种基于视觉技术的非接触式曲面测量方法,该方法根据双目立体成像原理,以数学形态学及计算机图形图像学为理论基础,利用数字图像处理技术,采用常规设备实现曲面的测量.通过对已知曲面(圆柱表面)进行测量以及误差分析,得出该测量方法的精度为0.30mm,验证了此方法的可行性.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2009(031)007【总页数】4页(P79-81,85)【关键词】曲面测量;双目立体成像;视觉技术;CCD【作者】李景阳;李永奎;赵萍【作者单位】沈阳农业大学,工程学院,沈阳,110161;沈阳农业大学,工程学院,沈阳,110161;沈阳农业大学,工程学院,沈阳,110161【正文语种】中文【中图分类】TP274+.50 引言随着对产品功能和外形的日益严格要求，使得自由曲面零件得到了越来越广泛的应用，从而对曲面测量方法也提出了更高的要求。
目前，曲面测量方法主要有接触式和非接触式测量方法。
接触式测量方法有测量效率低、计算量大的不足，且成本高、易受到被测物材质的影响，在测量过程中易引起被测物变形；而以机器视觉技术为主的非接触式测量方法，具有测量速度快、测量数据多、成本低等优点。
针对上述情况，本方法采用双目视觉原理及图像处理技术，结合辅助光栅点阵对曲面进行测量，达到利用常规设备实现高速度、高精度测量的要求。
1 双目视觉测量原理本文基于双目立体视觉，其原理如图1所示。
其中，C1 ，C2表示CCD摄像机，O1，O2表示两相机透镜光心，表示两相机成像平面中心。
两相机成像平面位于同一平面，相机焦距为f，水平距离为d，P为空间曲面上一待测点，P1，P2为该点在C1 ，C2成像平面中像点位置。
设x1，x2分别为两像点与光轴的水平距离，y1，y2为两像点与光轴的垂直距离，即为相机成像平面到透镜的距离，(x,y,z)是P点空间三维坐标，坐标原点在C1相机成像平面原点。
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０ 引 言
随着 现 代 工 业 的快 速 发 展 ， 对 产 品 的 外 观 以及 性能 等方 面 的要 求 越 来 越 高 ， 曲 面 产 品 被 广泛 应 用
于 国 民生产 的方 方 面 面 ， 对 它 们 的 测 量 成 为 工业 生 产 中不 可 缺 少 的工 作 … 。 目前 ， 曲面 产 品一 般 通 过
ｂ ｙ ｂｅ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｍａ ｒ ｋ ｐ ｏｉ ｎ ｔ ｓ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｓ ｕ ｒ ｆ ａ ｃ ｅ ｏｆ ｃ ｕ ｒ ｖａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕｃ ｔ ｓ ．Ｆｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ，ｔ ｈｅ ｆ ｅ ａ ｓ ｉ ｂｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ— ｏ ｄ ｗａ ｓ ｖ ｅ ｒ ｉ ｉｅ ｆ ｄ ｔ ｈｒ ｏ ｕｇ ｈ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ：ｃ ｕ ｒ ｖａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｓ ；ｃ ｏ ｍｐ ｕｔ ｅ ｒ ｖｉ ｓ ｉ ｏ ｎ； ｍ ｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎｔ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ；ｉ ｍａ ｇ ｅ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎｔ
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏｖ ｅ ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｆ ｃ ｕ ｒ ｖ ａ ｔ ｕｒ ｅ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕｃ ｔ ｓ ｍ ｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ，ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐｅ ｒ ｓ ｔ ｕ ｄｉ ｅ ｄ ａ ｎ ｅ ｗ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｔ Ｏ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｃ ｕ ｒ ｖ ａ ｔ ｕｒ ｅ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｓ ｂｙ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｖｉ ｓ ｉ ｏ ｎ． Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈｅ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆ ｂ ｉ ｎ ｏ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ，ｍ ｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ —
第 ９期 ２ ０ １ ３年 ９月
组 合 机 床 与 自 动 化 加 工 技 术
Ｍｏ ｄ ｕｌ ａ ｒ Ｍ ａｃ ｈｉ ｎ ｅ Ｔｏｏ ｌ＆ Ａｕｔ ｏｍ ａ ｔ ｉ ｃ Ｍａ ｎｕ ｆ ａ ｃ ｔ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｔｅ ｃ ｈｎｉ ｑｕｅ
ＮＯ． ９
Ｓ ｅ ｐ． ２ ０１ ３
ｍｅ ｎ ｔ ｐｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐｌ ｅ ａ ｎ ｄ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｆ ｏ ｒ ｃ ｕ ｒ ｖａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｓ ｗａ ｓ ａ ｎａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ， ａ ｎ ｄ ａ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｗａ ｓ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ
坐标 测量 机 测 量 ， 其 中极 柱 坐标 测 量 机 和 三 坐标 测 量机 是 曲面 产 品 常用 的 坐 标 测 量 机 设 备 ， 这 些 坐标 测 量机 是 通 过 测杆 和 测 量头 以直 接接 触 曲面产 品表
而加 以利用 的一 种 测 量 方法 。它将 图像 作 为信 息 传 递 载体 ， 根 据 视 觉 原 理 和 图像 技 术 对 被 测 物 体 的 图 像 进行 分 析 ， 以此 获 取 测 量 的信 息 。研 究 基 于计 算 机 视觉 的 曲面产 品测量具 有重 要 的现 实意义 。 本 文研 究 了引 入表 面 辅 助标 记 点 的 曲 面产 品计 算 机视 觉 测 量 方 法 。以 双 目视 觉 基 本 原 理 为基 础 ， 研究 曲面产 品计 算 机 视 觉 测 量 的原 理 ， 设 计 曲 面 产 品计算 机视 觉测 量 系 统 ， 实现 相 关 测量 方 法 ， 并 实 验 验 证 了该 方法进 行 曲面 产品 测量 的有效 性 。
文章编号 ： １ ０ ０ １—２ ２ ６ ５（ ２ ０１ ３） ０ ９—０ ０ ９ ９—０ ３
基 于 计算 机视 觉 的 曲面 产 品测 量 研 究
张建 德 ， 彭 焕 峰 ， 陆金 桂 。
（ １ ． 南 京工程 学院 计算 机 系 ， 南京 ２ １ １ １ ６ ７； ２ ． 南 京工 业大 学 机械 学 院 ， 南京 ２ １ ０ ０ ０ ０ ） 摘要 ： 为 了提 高 工业 生产 中 曲面产 品 的 自动 化 测 量 水 平 ， 对 曲 面产 品 的计 算 机视 觉测 量 方 法进 行 了
研 究 。针 对 曲面产 品表 面特 征难 以提 取 的特 点 ， 以计 算 机 双 目视 觉理 论 为基 础 ， 分 析 了 曲面产 品计 算机 视 觉测量 的原 理 ， 研 究 了有 效 的 测量 模 型 ， 通 过辅 助 标 记 点 的 测量 方 法 设计 了 曲面 产 品 的测 量
系统 。 最 后 通 过 软 件 实 例 验 证 了方 法 的 可 行 性 。
ＺＨＡＮＧ Ｊ ｉ ａ ｎ ． ｄ ｅ ，Ｐ ＥＮＧ Ｈｕａ ｎ— ｆ ｅ ｎ ｇ ’ Ｌ Ｕ Ｊ ｉ ｎ － ｇ ｕ ｉ
，
（ １ ． Ｄｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ，Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ，Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ １ １ ６ ７，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ；２ ． Ｃｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｍｅ — ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ０ ０，Ｃｈ ｉ ｎ机视 觉 ； 测 量模 型 ； 图像 测量
中图 分类 号 ： Ｔ Ｈ１ ６ ； Ｔ Ｇ ６ ５ ； Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献 标识 码 ： Ａ
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ Ｃｕｒ ｖ ａ ｔ ｕｒ ｅ Ｐｒ ｏ ｄ ｕｃ ｔ ｓ Ｍ ｅ ａ ｓ ｕｒ ｅ ｍｅ ｎｔ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｃｏ ｍｐ ｕｔ ｅ ｒ Ｖｉ ｓ ｉ ｏ ｎ