文档介绍：基于机器视觉的大尺寸板材测量方法研究
大尺寸板材是生产建设中不可或缺的工业原材料之一 , 广泛应用于飞机、船
舶及大型机械设备等重大装备的制造和装配中 , 板材的精确测量是保证装备制造
准确性的关键一步。随着机器视觉技术的飞速发展 , 基于视觉的测量系统以其非
接触、高精度、速度快等优点 , 逐渐成为工业领域中一种重要的测量手段。本文
针对大尺寸板材的余料管理、下料套料等 , 提出了一种基于机器视觉技术的板材
平面尺寸测量方法。首先 , 本文设计了一套由三维机械臂和线扫描相机组成的测
量系统 , 机械臂可在前后、左右、上下三个空间维度上运动 , 通过运动控制采集测
量区域内完整清晰的大尺寸板材图像。
其次 , 提出了一种面向线扫描相机的标定方法 , 通过对线扫相机成像原理的
分析 , 在相机运动方向上选取特定视场作为标定区域 , 获取一定数量的标定板图
像 , 根据图像上的特征点构造似然函数 , 结合 Levenberg-Marquardt 算法迭代求
取最优解 , 计算出线扫相机的内外参数 , 并研究了相机扫描速度变化、标定板图像
幅数变化对相机标定的影响。然后 , 分析了不同边缘检测算法及亚像素边缘计算
模型，采用Canny边缘检测和灰度矩算法定位图像的亚像素边缘；利用多边形拟
合算法经多次迭代 , 将板材边缘分割为一定数量的几何基元 ; 采用基于权重函数
的最小二乘直线、圆和圆弧拟合算法对分割后的边缘进行拟合 ; 进而根据拟合结
果对大尺寸板材进行精确测量。最后 , 通过分析测量系统误差成因 , 建立了基于平
面误差场的测量系统误差补偿模型 ; 设计了一种网格标准板 , 利用标准板测量结
果获取网格线上误差分布情况 , 建立误差曲线并利用三角函数定理投影至图像像
素坐标系下 , 进而通过线性插值重构了整个测量区域的误差场 , 对板材测量结果
进行补偿校正。在上述理论与技术的基础上， x
对板材进行测量,实验表明,本文方法的测量精度可达到1mm/m可以满足大尺寸
板材工业现场测量的精度与速度要求 , 具有重要的应用价值。