张伟忠[1]2003年在《基于机器视觉测量技术的求逆系统研究与实现》文中研究说明逆向工程是针对消化、吸收先进技术的一系列分析方法和应用技术的组合，利用逆向工程技术可充分吸收国外先进的设计制造成果，使我国的产品设计立于更高的起点。因此，研究逆向工程关键技术并开发具有自主知识产权的求逆系统具有重要现实意义。 本文将机器视觉测量技术应用于逆向工程，对基于机器视觉测量技术的求逆系统进行了研究，并开发出可用于物体型面反求的求逆系统。 本文研究的主要内容如下： 1．运用旋转式结构光方法设计了一套物体复杂型面的叁维数据采集系统。系统的硬件结构为便携式箱体，可实现异地测量；对采集数据的数字图象处理技术中的关键问题做了研究；引入可视化技术的概念，设计了采集数据可视化模块，实现对采集数据的快速检验。 2．实现对数据采集系统中检测装置的准确标定。对虚拟多网格标定和旋转轴线标定进行了深入探讨；提出线性回归的策略，提高了轴线求解的稳定性。标定结果表明，采集数据能够满足再设计加工的要求。 3．初步实现了CAT系统与CAD／CAM系统的集成。对采集数据与CAD／CAM软件的接口进行了研究并实现了采集数据的CAD建模。 4．为实现异地测量，在求逆系统中加入了网络数据传输功能。通过串行通讯、Winsock编程、FTP文件传输等方法有效地实现了CAT系统和CAD／CAM系统间的远程数据传输。 5．运用设计的求逆系统初步实现了对翻领成型器工作曲面的求逆。实验结果表明，设计的求逆系统对复杂型面的反求可取得良好效果。 本文组织如下：第一章介绍了研究逆向工程的现实意义和国内外逆向工程关键技术的研究现状及本文的预期目标、研究路线和主要工作。第二章求逆系统的总体设计，介绍了硬件和软件的组成及功能。第叁章CAT系统的设计，包括硬件的实现和数据采集流程以及可视化技术的应用。第四章CAT系统的标定，分为光象平面标定和旋转轴线标定。第五章实现CAT与CAD／CAM的集成，重点研究了点云数据与CAXA、UG、Pro／E的图形文件的格式转换和CAD建模。第六章实现CAT与CAD／CAM的网络数据传输，为异地测量提供基础。第七章介绍求逆系统软件系统的总体设计。第八章介绍了求逆系统应用实例。第九章总结全文的主要内容和创新点以及今后的工作要点。
李国华[2]2004年在《低成本机器视觉叁维测量系统及其在逆向工程中的应用研究》文中提出利用逆向工程的概念，研究先进的设计方法，可以更有效地提高产品设计水平和生产效率。为此，针对逆向工程中的关键技术进行研究并开发低成本且实用化的叁维测量系统具有十分重要的意义。本文将围绕机器视觉叁维测量系统及其在逆向工程中的应用展开研究。 本文的主要工作：研制开发了一套用于逆向工程的机器视觉平移式测量系统，在系统实现过程中对一些关键问题进行了深入的研究，其中主要包括连续等间隔采样的实现、数字图像的处理方法等，并利用叁维重构技术实现对测量数据的“预览”；同时，本文还对原有的机器视觉旋转式测量系统进行了改进，这方面的主要工作集中在系统标定中轴线标定方法的改进上，在原有的对应线求交点、线性回归拟合直线方法的基础上，分析了其中的问题所在，提出误差补偿策略，采用叁平面标定法实现轴线位置的准确标定，为后续的逆向工程系统提供真实准确的数据源；按照要求对测量数据进行预处理、输出为UG软件可以读入的格式，在UG中进行曲面、实体造型及R-CAD；最后，利用本文所述的两套测量系统对一个回转类物体进行了求逆研究。实验结果表明，本文设计的叁维测量系统在逆向工程中能够得到很好的应用。
吕宗宝[3]2008年在《叁维点云数据配准技术的研究与应用》文中研究指明逆向工程是针对消化、吸收先进技术的一系列分析方法和应用技术的组合。利用逆向工程技术可充分吸收国外先进的设计制造成果,使我国的产品设计立于更高的起点。研究逆向工程关键技术并开发具有自主知识产权的求逆系统具有重要的现实意义。本文提出的叁维扫描误差分析系统是基于机器视觉光栅编码原理的双目视觉测量技术。本文对该系统的硬件系统作了精心的选择和设计并对本系统误差分析软件中的关键技术的算法及实现做了详细的论述。该误差分析部分分为叁维数据格式的读取和显示、基于拾取点的叁维图形的预配准和基于ICP算法叁维图形的完整配准、误差值的求取和误差值的彩色显示等四个技术单元。误差分析部分是本叁维扫描误差分析系统的一个重要环节,本文讨论了包括人机交互界面拾取、多视数据对齐定位及不同叁维数据间的误差值求取等技术。研究了一种快速的“基于正交射影法”的空间点拾取技术并对ICP算法进行了改进。最后对所做的工作进行了总结,并对逆向工程技术的发展前景作了展望。
黄彪[4]2013年在《基于图像测量技术的电机转子位置检测的研究》文中研究指明针对目前的旋转电机转子位置检测存在的传感器安装不方便等缺陷,研究了利用图像测量技术进行检测。图像测量技术的基本任务是从图像帧序列中提取出有价值信息实现测量,是机器视觉技术的一个重要研究领域。测量目标的特征信息参数或者运动参数可通过数字图像为载体予以建立,而后采用软件或硬件进行处理、运算得出所需参数,整个图像测量的过程方便,应用范围也较广,故本课题就该热点技术对实现电机转子的位置检测进行了探讨。电机转子的位置检测是通过测量出转子的旋转角度实现的。为此设计了图像测量方案：电机处于转动状态时,利用高速面阵CCD(Charge-coupled Device)连续拍摄转子端面图像；再对采集的图像进行极坐标变换,把图像间的相对旋转角度转换为平移量；最后对变换后的相邻图像进行相位相关运算,运算出平移量,最终旋转角度值便可通过该平移量得出。因检测对准确性、实时性有着很高的要求,故对本方法进行了如下的改进：1、为了降低各种干扰对测量结果的影响,保证测量的准确性；同时为了保证测量耗时,需尽量降低算法复杂度；故不考虑对采集的图像进行去干扰的预处理,而是对运算图像进行重构,得出运算抗干扰性强的图像,把该图像附着于转子端面进行测量。2、为了实现测量的实时性,在降低算法运算量方面进行了研究：当测量图像进行极坐标变换时,根据测量的精度要求只采样密切关系到运算结果的像素点；算法运算对象仅为这些像素点的灰度值,这样降低了运算图像的面积,并且避免了极坐标变换时采样的“欠采样”、“过采样”区域。检测对精度有着一定的要求,为了可以实现更高精度的测量,联系课题实际总结了亚像素测量技术与方法。对上述所采用的方法进行了实验验证,实验得出：重构出的测量图像可使测量准确,并且对多数干扰具有很好的鲁棒性,优于重构前效果；对极坐标变换采用自适应采样的方式,明显降低了运算耗时,并且可保证测量准确。采用步进电机进行了测量实验,实验得出,测量准确率为100%,并且可以适应一定范围的测量环境变化。通过FPGA的硬件支持分析得出本图像测量技术硬件实施的可行性。因此,本课题所进行的图像测量技术的研究可以为电机转子位置的检测提供很好的方案。
常伟[5]2007年在《基于视觉的叁维物体测量及建模技术的研究》文中提出“反求工程”这一术语诞生于60年代，但对这一概念从工程的广泛性去研究，从反求的科学性去深化还是九十年代才开始。反求工程是针对消化、吸收先进技术的一系列分析方法和应用技术的组合，利用逆向工程技术可充分吸收国外先进的设计制造成果，使我国的产品设计立于更高的起点．据有关统计资料表明，当今世界各国百分之七十以上的技术都是来自国外，因此，研究逆向工程关键技术并开发具有自主知识产权的求逆系统具有重要现实意义。本文将机器视觉测量技术应用于逆向工程，对基于机器视觉测量技术的求逆系统进行了研究。采用基于视觉的光切法测量原理，构成一套完整的测量平台，该平台系统由传感器测头、旋转平台、竖直平移机构、水平平移机构、测量平台、主机、图象采集卡、监视器等组成。采用双摄像头测量系统，提高了系统的速度和精确度。研究了摄像机针孔模型的建立及测量传感器的标定，考虑了摄像机畸变对测量结果造成的影响；图像的快速高精度的采集和处理，改善了点云的处理，根据旋动理论建立空间坐标变换数学模型，进而建立其不同视角下的测量数据融合算法，生成完整的物体叁维数据集合。在VC++平台下编写叁维显示软件模块，完成叁维测量结果的可视化，实现了叁维物体的任意角度的观察、任意倍数的放大和缩小、任意方向平移及动画效果。通过实际测量结果的分析表明，在CCD摄象机镜头景深和测量范围内，该实验样机的测量精度可达0.1mm，在360度范围内，如果每度采样一次，测量一周大约所需时间为1分钟，数据点总量为数十万个左右。在很多场合基本上可以满足逆向工程的精度要求。测量数据正确反映了被测物体的叁维外形，系统性能稳定，结果可靠，完成了预定的研究目标。对国内在叁维测量的探索方面具有一定学术价值和现实意义。
佚名[6]2010年在《自动化技术、计算机技术》文中提出TP11 2010021966离散网络化群体系统一致性H∞控制/李向舜,方华京(华中科技大学控制科学与工程系)//应用科学学报.―2009,27(5).―525～531.针对网络化群体的一致性问题给出了状态反馈H∞控制器存在的条件。通过状态分解将系统状态进行适当的分解,在此基础上结合线性矩阵不等
黄青青[7]2015年在《基于机器视觉的自动上料机械手运动控制》文中进行了进一步梳理机械制造自动化一直是制造业为了长期发展所追求的目标之一，实行自动化，可以大大降低劳动强度、提高产品质量、增强企业适应市场的能力、提高竞争力。本文针对自动上料机械手运动控制展开研究，主要研究内容如下：(1)自动上料控制系统的设计：该系统主要包括传送设备AGV、机械手、物料以及视觉系统，通过控制使之相互配合工作。通过AGV运送装载零件箱子，利用机器视觉获取箱子内零件图像，通过图像处理获取零件姿态，并驱动机械手抓取零件送到指定工位。(2)机械手的运动学分析：采用D-H法对机械手进行运动学分析，建立D-H坐标系，并分析得到D-H参数，建立机械手运动学模型，推导机械手正解过程，利用机械手本身运动特点与piper准则对机械手进行逆解得到关节变量。(3)基于视觉零件姿态检测：通过相机标定、采集图像、处理图像、识别特征，最终确定零件姿态。通过张氏标定法对CCD摄像机进行标定，通过对单一零件进行拍摄，经图像处理后保存模板，以便视觉系统在之后的反馈中识别零件。结合图像处理软件Halcon实时采集图像，对图像进预处理，进一步采用模板匹配方法获取各个零件的姿态以便机械手抓取。(4)机械手运动控制：结合运动学分析获得正解和逆解模型，设计轨迹规划算法及流程，利用Matlab进行数据规划和模拟验证，得到一系列离散的数据点，并绘制轨迹规划曲线。利用Solidworks对机械手叁维建模。将Matlab得到的离散数据导入到Solidworks中，进行Cosmos仿真分析，得到轨迹规规划的曲线，并将之与Matlab的轨迹规划曲线比较，验证算法的可行性。
李伟[8]2013年在《基于机器视觉的车架平面度测量系统研究》文中进行了进一步梳理汽车车架作为汽车行驶系统的重要部分,在过去的几十年里,大型汽车车架检测仍然难以实现完全自动化。本文就结合某汽车厂的生产线在线检测项目,以汽车车架的非接触在线检测的具体应用为基础,提出了一套完整的检测方法,并在每个具体方法的关键技术上阐述其有效性和稳定性。由于具体实现方法的过程是在复杂的工业环境下进行的,本文将会对每种关键技术的同行的同类方法的优缺点进行分析,并提出自己的优化算法,给出现场测量过程中具体遇到的问题的解决思路和步骤。为了缩短车架的测量周期,本项目主要研究利用机器视觉对汽车车架的平面度、纵梁腹面的直线度、左右纵梁腹面高度方向的平行度和车架对角线长度等关键参数的在线检测方法,实现全自动在线测量。整个测量过程无需人工干预,不需要描点标记,测量全程只需在安装时作好标定工具的固定和标定工作即可,测量速度快,精度高,系统稳定可靠。而本文旨在解决项目前期理论论证工作,研究车架平面度测量的具体问题,提出了相机在线标定的高精度快速算法,对相机外参进行有效的在线标定和在线高精度修正的补偿方法,降低了由于相机在全场测量的移动过程中对机械以及图像拼接的过高精度要求,解决了全场测量的误差积累等问题。本文还提出了线结构光辅助测量的大视场标定过程,对标定结果进行误差分析,通过结合机械设计和实际需求的角度优化了现有的标定过程,解决了在线测量的高精度需求。本文还提出了在整个测量过程中相机的空间位姿确定以及标定靶的设置和标定的具体实现过程。实现了传统标定方法到低造价高性能方法的有效转变,回避了传统方法难以达到的对机械高精度高造价的制造要求。本文还给出了提高检测精度和方便测量的光源设计,不但误差得到了很好的控制,在图像处理上也大大减轻了负担,从根本上提高了算法的速度和稳定性,从而达到在线检测的时间标准。根据车架在线检测的技术要求,本文研究的整个在线检测系统具有较高的精度,同时满足车架在线检测的时间要求。本文研究所取得的成果,对于大型工件的在线检测具有理论和实用价值。
储茂祥[9]2014年在《钢板表面缺陷检测关键技术研究》文中指出钢板表面缺陷检测技术在国内外钢铁企业和研究机构已经开展十年左右,并取得了一定的成果。但是,随着时代的进步和市场需求的深化,特别是IT、互联网、云服务的高速扩张,钢铁行业也不可避免的受到冲击。为适应市场的变化,国内外的钢铁企业开始全面的布局带钢生产线的表面质量检测与控制。一方面,市场对优质钢材的高质量要求和对产品生产的高速性要求,钢铁企业必须不断提高生产线的钢板表面质量监控标准和生产线的效率；另一方面,钢铁企业不再只针对单一的独立生产线进行配备表面缺陷检测系统,而是所有生产线全面布局表面质量监控系统,以实现资源的可重复利用和优化配比。这造成国内外现有的研究成果不能满足钢铁企业新形势下发展的需求。因此,结合新形势下钢板生产的高效率、高精度、多生产线的特点,研究带钢表面缺陷在线检测技术是必要的。本文研究钢板表面缺陷检测技术,其研究的关键性内容及成果如下：(1)确定了针对多生产线新的检测系统指标与要求,并提出集群式钢板表面缺陷新的检测系统方案。本文从采集体系、传输体系、集群体系和存储体系四个方面设计并分析集群式检测系统的结构、功能、配置与运作,而且从可疑缺陷图像的背景区域检测、缺陷图像的缺陷区域检测、缺陷检测、拆分与分发、缺陷信息处理五个方面分析设计了集群式检测系统的检测流程。(2)配合集群式检测系统,提出了感兴趣区域检测新方法。将感兴趣区域检测算法分为两个阶段,第一阶段背景区域检测,提出了并行投影法与差影法相结合的新算法,满足了在线要求和降低了漏检率；第二阶段缺陷区域检测,提出了基于极限学习机的局部投影统计特征分类检测新方法,保证漏检率的基础上,降低了误检率。实验证明,本文提出的两个阶段感兴趣区域检测新方法具有低漏检率、低误检率和高效率的特点。(3)对缺陷区域的定位检测进行了相关的研究。本文重点提出了缺陷图像去噪新方法,该方法提出了一种局部边缘新模型,并在此基础上提出了五项中值编码新方法,实现图像的脉冲噪声滤波；然后使用一种新的指数权重函数改进双边滤波,同时结合局部边缘模型编码信息实现区域异性双边滤波新算法。实验证明,新的去噪算法能够滤除缺陷图像的混合噪声,又能保留更多的边缘细节。(4)基于缺陷区域的重心,提出了一种新的具有旋转的同心正方形环采样模板,实现了缺陷区域的不变性重采样。同时,提出了叁种不变性统计特征提取的新方法。第一种是以边缘点到重心的归一化距离为数据进行边缘距离不变性统计分析与提取；第二种是对边缘所有相邻像素点的梯度方向进行统计；第叁种则对平滑局部二值模式值进行特征统计。实验证明,本文提取的叁类新特征都能很好的描述缺陷区域,为后期的缺陷分类提供了良好的特征信息。(5)在孪生支持向量机基础上,提出了多密度孪生支持向量机新模型。该分类模型在非平衡数据集增样和减样基础上,利用样本密度信息改进孪生支持向量机的目标函数,使用逐次超松弛算法进行快速求解,并结合偏二叉树模型实现钢板表面缺陷的多类别分类。另外,本文提出了获取修剪后样本的倍数因子和样本权重信息的新方法,并改进最小二乘孪生支持向量机,获得新的分类模型。实验证明,这两种多类别分类新模型可实现钢板表面缺陷的多类别分类,能够抑制噪声样本的影响,并具有快速的识别效率和高的识别精度。
参考文献：
[1]. 基于机器视觉测量技术的求逆系统研究与实现[D]. 张伟忠. 天津科技大学. 2003
[2]. 低成本机器视觉叁维测量系统及其在逆向工程中的应用研究[D]. 李国华. 天津科技大学. 2004
[3]. 叁维点云数据配准技术的研究与应用[D]. 吕宗宝. 哈尔滨工程大学. 2008
[4]. 基于图像测量技术的电机转子位置检测的研究[D]. 黄彪. 安徽大学. 2013
[5]. 基于视觉的叁维物体测量及建模技术的研究[D]. 常伟. 沈阳工业大学. 2007
[6]. 自动化技术、计算机技术[J]. 佚名. 中国无线电电子学文摘. 2010
[7]. 基于机器视觉的自动上料机械手运动控制[D]. 黄青青. 东华大学. 2015
[8]. 基于机器视觉的车架平面度测量系统研究[D]. 李伟. 长春工业大学. 2013
[9]. 钢板表面缺陷检测关键技术研究[D]. 储茂祥. 东北大学. 2014