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影像測量系統(tǒng)的精度校正方法是哪些

日期:2024-09-07 06:34
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摘要:
      隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、光學(xué)技術(shù)和圖像技術(shù)的快速發(fā)展,視覺檢測技術(shù)已逐漸應(yīng)用于機(jī)械、模具、電子等行業(yè)的半成品、成品檢測及零件測繪領(lǐng)域。視覺檢測技術(shù)用于二維尺寸測量的典型應(yīng)用是 影像測量儀 ,具有非接觸、高精度、高效率和高柔性的特點(diǎn),作為坐標(biāo)測量機(jī)的一個(gè)分支,得到了飛速的發(fā)展。一般二維圖像測量系統(tǒng)主要由照明系統(tǒng)、光學(xué)成像系統(tǒng)、CCD攝像機(jī)、圖像采集卡、位置傳感裝置、計(jì)算機(jī)及測量軟件組成, CCD 攝像機(jī)把帶有尺寸信息的光學(xué)信號(hào)變?yōu)橐曨l信號(hào),經(jīng)圖像采集卡送入計(jì)算機(jī)處理。因此,圖像處理的數(shù)據(jù)是數(shù)字信號(hào),而所得結(jié)果的單位是用像素來表示的,如果要給出工件的尺寸,必須建立數(shù)字圖像像素與實(shí)際尺寸的對(duì)應(yīng)關(guān)系。所以標(biāo)定是機(jī)器視覺在尺寸檢測中的重要工作,對(duì)檢測精度的影響非常大。
  1 標(biāo)靶件的設(shè)計(jì)與使用
  為了達(dá)到校正的目的, 通常需要標(biāo)準(zhǔn)形狀的圖形作為比對(duì)參照物, 即通常所說的標(biāo)靶件。
根據(jù)校正需要,儀器設(shè)備生產(chǎn)廠家常根據(jù)需要加工校正樣板進(jìn)行校正,一般加工一系列標(biāo)準(zhǔn)直徑的圓形圖形作為測量的標(biāo)準(zhǔn)形狀。靶標(biāo)件的圓孔要求較高的加工精度,選擇標(biāo)定圓直徑一般根據(jù)系統(tǒng)的成像區(qū)域大小而定。         因?yàn)閳A孔過小,會(huì)使圓的成像邊緣點(diǎn)過少,圖像圓心、直徑等參數(shù)提取穩(wěn)定性不好; 而圓孔過大,會(huì)使得標(biāo)定時(shí)圓孔容易偏離標(biāo)定區(qū)域。標(biāo)定圓大致占整個(gè)影像視窗的八分之一的情況下,校正的效果較好。
        對(duì)于大視野的影像測量系統(tǒng),通常由于成像范圍較大,鏡頭制造難,畸變影響較大,在其邊緣處通常測量的效果較差。為了有效地減少測量誤差,通常采用標(biāo)準(zhǔn)陣列的精密圓形模板或者標(biāo)準(zhǔn)間距的柵格模板。在進(jìn)行校正時(shí),為了**地獲取點(diǎn)陣圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo),通常采用數(shù)字圖像方法,提取幾何形心的圖像數(shù)據(jù),與對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)對(duì)應(yīng),通過對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,計(jì)算獲取校正系數(shù)。
  2 二維圖像測量系統(tǒng)的標(biāo)定原理
  2.1 線性校正法
  線性校正法在影像精密校正中使用較為廣泛, 通常目前市場上所使用的顯微鏡頭, 其成像畸變小, 所以成像后圖像尺寸與實(shí)際尺寸間存在線性關(guān)系, 根據(jù)這一特點(diǎn),設(shè)計(jì)算法可以求取對(duì)應(yīng)的比例系數(shù)。
  2.2 多項(xiàng)式非線性校正法線性校正的方法在影像測量系統(tǒng)中得到較多的應(yīng)用, 但是攝像機(jī)圖象的幾何畸變總是存在的, 對(duì)于廣角鏡頭或者視野范圍較大的顯微鏡頭和遠(yuǎn)心鏡頭來說, 采用線性校正的方法無法修正桶形失真和枕形失真的非線性畸變因素對(duì)測量的影響。可用坐標(biāo)間的多項(xiàng)式變換來表示該非線性變換。多項(xiàng)式校正的方法實(shí)際上是一種空間映射的方法, 在視場范圍內(nèi), 物件上的任意一點(diǎn)必定成于像圖像上的某點(diǎn)。
  影像校正技術(shù)是機(jī)器視覺中一個(gè)非常重要的研究熱點(diǎn),從工程應(yīng)用實(shí)踐的角度出發(fā),結(jié)合鏡頭和攝像機(jī)的固有特性,通過對(duì)應(yīng)用場景的研究,開發(fā)出簡潔實(shí)用高效的的校正算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)工件的精密檢測,這是今后的一個(gè)發(fā)展方向,也是視覺檢測應(yīng)用開發(fā)研究人員的研究目標(biāo)。  

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