資料介紹
本文將線激光視覺傳感器與三坐標測量機(CMM ) 相集成, 并建立相應的數學模型; 其中針對線激光視覺傳感器結構參數標定中存在的問題, 利用B 樣條神經網絡來確定視覺傳感器輸入輸出之間的映射關系, 從而簡化了標定過程; 并根據建立的數學模型實現了激光平面坐標系與CMM 坐標系之間的轉換. 實驗證明該方法是有效地.
自由表面輪廓的測量與重構是逆向工程中的兩個重要問題, 在航空、造船、汽車制造等行業有著廣泛的應用. 如何高效地獲得自由曲面的數學表達形式, 很大程度上取決于測量方法的效率和精度. 目前新的測量技術與儀器在自由曲面逆向工程中的應用日益廣泛, 其中基于線激光三維視覺傳感器以其測量精度高、速度快、智能程度高而成為一種很有前途的測量方法. 因為它基于主動式光學三角形原理, 應用光學成像原理, 光電轉換技術, 以及數字圖像處理技術, 通過求解空間幾何關系, 實現對物體空間坐標的計算[ 1 ]. 因此, 建立合適的數學模型并實現其結構參數的準確標定, 是線激光視覺傳感器進行三維坐標測量的關鍵. 然而由于線激光視覺傳感器的象點坐標和物點空間之間的映射關系是非線形的, 所以結構參數的標定比較困難, 而且常常要用到一些專用設備, 標定繁瑣、費時; 另外攝像機鏡頭徑向、切向畸變等因素都將使測量結果產生誤差. 目前雖然一般采用鏡頭畸變模型來校正成像誤差, 但這些模型只是實際成像過程近似的數學模型. 但對于測量精度要求高的坐標測量, 就必須建立一種更加可靠的新型測量模型, 并尋找一種與之相適應的簡單易行的標定方法.
本文提出了一種與CMM 集成的線激光視覺傳感器新型測量模型, 該模型分為兩部分: 1) 求解線激光視覺傳感器的映射關系; 2) 確定視覺傳感器與CMM 之間的測量坐標系之間的轉換關系.
自由表面輪廓的測量與重構是逆向工程中的兩個重要問題, 在航空、造船、汽車制造等行業有著廣泛的應用. 如何高效地獲得自由曲面的數學表達形式, 很大程度上取決于測量方法的效率和精度. 目前新的測量技術與儀器在自由曲面逆向工程中的應用日益廣泛, 其中基于線激光三維視覺傳感器以其測量精度高、速度快、智能程度高而成為一種很有前途的測量方法. 因為它基于主動式光學三角形原理, 應用光學成像原理, 光電轉換技術, 以及數字圖像處理技術, 通過求解空間幾何關系, 實現對物體空間坐標的計算[ 1 ]. 因此, 建立合適的數學模型并實現其結構參數的準確標定, 是線激光視覺傳感器進行三維坐標測量的關鍵. 然而由于線激光視覺傳感器的象點坐標和物點空間之間的映射關系是非線形的, 所以結構參數的標定比較困難, 而且常常要用到一些專用設備, 標定繁瑣、費時; 另外攝像機鏡頭徑向、切向畸變等因素都將使測量結果產生誤差. 目前雖然一般采用鏡頭畸變模型來校正成像誤差, 但這些模型只是實際成像過程近似的數學模型. 但對于測量精度要求高的坐標測量, 就必須建立一種更加可靠的新型測量模型, 并尋找一種與之相適應的簡單易行的標定方法.
本文提出了一種與CMM 集成的線激光視覺傳感器新型測量模型, 該模型分為兩部分: 1) 求解線激光視覺傳感器的映射關系; 2) 確定視覺傳感器與CMM 之間的測量坐標系之間的轉換關系.
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