多相机线结构光传感器协同测量关键技术研究

发布时间：2025-06-27 06:18

　　三维形状重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程,重建出现实环境中真实物体的数学模型,但是这些重建的数字模型表面是单一的色彩或者是伪彩色,与实体模型表面存在偏差。因此,本文设计了一套多相机协同测量系统,通过多相机协同测量完成对被测物体表面几何和色彩纹理的重建。课题主要研究的工作和创新点包括:1)搭建了多相机协同测量系统,包括:视觉检测系统、运动控制系统、数据采集系统;2)实现了多相机协同测量系统的标定,建立了像素坐标系、相机坐标系以及运动坐标系之间的联系,解决了条纹中心点由像素坐标转换为运动坐标的问题,为后续三维表面几何纹理重建、色彩纹理重建以及双相机协同测量表面存在遮挡的被测物体提供了基础;3)对转换到运动坐标系下的数据点进行三角剖分实现了三维表面几何纹理的重建,验证了重建精度为微米级。计算了黑白相机和彩色相机之间的转换矩阵,为黑白相机采集的数据点进行相对应的色彩匹配,实现了三维几何模型表面的色彩纹理重建,对比了色彩纹理重建结果和真实被测物体之间存在的区别;4)针对色彩纹理重建结果存在的问题,提出了一种色彩纹理重建的优化方法,该方法通过对运动坐标系下的数据点进行...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1结构光原理图

7第2章多相机线结构光传感器协同测量关键技术随着计算机图像学快速发展，研究者们研究出了不同的三维表面几何纹理重建方法。在这些重建方法中，可以简单的分为主动式和被动式两种，而主动式中的结构光方法在重建的精度、速度方面都具有很高的优势，因而在工业中得到广泛的应用。基于结构光上述存在的....

图2-2相机模型标定坐标系转换示意图

8素点(u,v)坐标之间的对应关系[24-28]。相机标定确定了位姿参数和相机的内部参数后，就能建立起世界坐标系和像素坐标系两者之间的联系。相机标定过程中，各个坐标系之间的转换模型如下图2-2所示，其中ouv-uv为像素坐标系、OU-XUYU为图像坐标系、OC-XCYCZC为相机....

图2-3图像坐标系

8素点(u,v)坐标之间的对应关系[24-28]。相机标定确定了位姿参数和相机的内部参数后，就能建立起世界坐标系和像素坐标系两者之间的联系。相机标定过程中，各个坐标系之间的转换模型如下图2-2所示，其中ouv-uv为像素坐标系、OU-XUYU为图像坐标系、OC-XCYCZC为相机....

图2-4相机针孔成像模型

9轴和像平面的交点，坐标轴分别与像素坐标系的坐标轴平行。在像平面中，单个像素的物理尺寸在x轴和y轴上分别表示为dx和dy，则任意一个点在像素坐标系与图像坐标系的坐标转换关系如式（2-2）所示：00101011001xuuyuduXvvYd=（2-2）(2)相机坐标系相机坐标系建立....

本文编号：4053941