针对组合式光学扫描系统中转位姿存在的尺度差异问题，提出了一种融合尺度因子的中转位姿标定方法。建立了组合式光学扫描系统数学模型，基于数值模拟探究了全局测量精度相对尺度差异的线性规律。建立了融合尺度因子的中转位姿标定模型，基于张量积展开给出了中转位姿的理论解，并对系统参数和尺度因子进行优化。利用仿真和实验验证了标定方法的有效性和标定精度。结果表明：组合定位精度优于0.1 mm；融合尺度因子的中转位姿提升了组合式光学扫描系统的整体扫描精度。

铆钉平齐度是铆接质量参数中的一项重要指标,但在实际检测中缺少高效、稳定的检测方法。针对铆钉平齐度的检测,本文提出了一种基于图像-点云映射分割策略的平齐度检测方法。首先,为了快速、稳定地提取图像中的铆钉轮廓,本文提出了一种图像噪声轮廓的分割方法,并基于铆钉轮廓像素的邻域特征,总结出轮廓拐点处的三种邻域特征,据此判断轮廓点是否为拐点,依据拐点对噪声轮廓进行分割;然后,基于图像-点云映射策略,将图像中的铆钉特征映射到测量得到的三维点云中,实现铆钉点云区域的快速、稳定分割。实验结果验证了本文所提铆钉平齐度检测方法具有较高的稳定性和检测精度。

为了满足探测复合材料内部缺陷非接触无损检测需求,研究复合材料内部缺陷(以气孔为例)无损检测识别技术,提出了基于机器视觉的复合材料缺陷图像识别检测方法。该方法通过在数字化射线技术(DR技术)进行复合材料缺陷图像采集,同时针对射线图像对比度差等特点,采用自适应直方图均衡化来提高射线图像对比度,增强图像细节,使之易于分辨,修改基于 Yolo-v3的输入输出,并采用自行构建的数据集对其进行标注与训练,计算所得平均精度map为86.04%,实现了对复合材料孔缺陷的高精度快速检测与识别。

工业计算机断层扫描(CT)是对点阵结构增材制件进行尺寸特征检测的有效选择,但目前缺少统一的工业CT尺寸测量误差评价方法,因此首先通过三坐标测量机和孔板标准器实现工业CT尺寸测量误差的评定,然后提出基于轮廓特征的点阵结构周期性尺寸测量方法,最后通过实例验证该方法的有效性。结果表明,该工业CT的最大允许误差(MPE)能够达到±(50+L/400) μm,满足当前检测要求。轮廓特征提取法能够实现点阵结构周期性尺寸特征的测量。

为了提高聚焦形貌恢复技术的重建精度,寻找最优的聚焦形貌恢复算法,提出一种图像离焦仿真技术,用于对聚焦形貌恢复算法的精度进行评估。绘制一个三维模型,并选择一幅纹理图,根据图像分辨率对模型表面进行等间距点采样,生成有序点云数据。对通过点采样获取的数据进行处理并映射纹理,生成一组理想的或者包含噪声的序列仿真图像。利用得到的序列图像对聚焦形貌恢复算法进行实验验证,将生成的深度数据与点采样得到的真实深度数据进行对比以准确地评价算法的质量。研究结果表明,图像离焦仿真技术能够有效评价聚焦形貌恢复算法的质量,并有助于寻找更稳定、精度更高的算法。

针对跨尺度数据之间尺度差异导致拼接困难、精度低等问题,提出了一种使用分形维数表征尺度的跨尺度数据拼接方法。利用离散小波变换对原始数据进行多尺度分解,获取其在多个尺度上的近似数据,并采用分形维数对数据之间的尺度差异进行表征与衡量,找出跨尺度数据在相近尺度上的小波变换数据;而后通过迭代最近点算法对获取的尺度近似数据进行拼接。最终将所获得到的转换关系应用于原始数据,完成跨尺度数据的拼接。对获取的不同尺度下的三维表面形貌数据进行分形维数的计算,结果表明,分形维数能有效表征以及衡量尺度参数。跨尺度拼接结果表明,所提出的方法能有效地实现跨尺度的数据拼接。

为解决视觉测量中重建强反射表面时遇到的过度曝光或曝光不足的问题,提出了一种基于自动多次曝光的面结构光测量方法。该方法的核心是根据基准点像素值随曝光时间的变化计算相机响应曲线。利用相机响应曲线和不同曝光时间下的图像计算出当前场景测量所需的曝光次数和曝光时间。将具有不同曝光时间的图像序列融合成新的条纹图像序列进行重建。实验结果表明:所提方法能够准确计算每次曝光的时间,克服了强反射表面引起的条纹图像饱和或过暗的问题,能够实现高动态范围表面反射率物体的三维形貌光学非接触测量。

针对机器人大范围位姿精准测量问题,提出一种大视场位姿测量的变焦测量方法。利用变焦图像匹配点的单应矩阵进行变焦内参动态计算,根据变焦前后靶标位姿求解相机坐标系变换,给出与变焦参数相关的PnP算法,考虑畸变后进行参数优化,并提出缩放和对焦两步变焦控制策略。提出一种基于图像模板的靶标板位姿测量算法,在靶标可视姿态均能稳定检测并区分标志点。对变焦测量系统进行误差测量实验和大场景跟踪实验,结果表明,不同变焦参数下均具有较高的单点测量精度,平均位置精度最高21.8 μm,在400~1600 mm范围误差0.09 mm,精度较高,使用的变焦相机可实现178.7461~9022.31 mm测量。该方法实现了相机活动范围受限而测量范围可拓展的位姿测量。

针对现有变焦镜头标定方法难度大、动态精度低等问题, 提出一种基于单应性矩阵的动态变焦双目内外参数估计方法和平面快速重建方法。利用双目图像匹配点及变焦前后的匹配点进行两类单应性矩阵估计；基于变焦数学模型和单应性矩阵, 求解变焦后双目内外参数, 实现畸变后双目参数动态估计与优化；通过双目图像单应性进行平面快速匹配和重建。实验结果表明, 计算的内外参数与标定结果吻合较好；变焦后, 推导的单应性矩阵归一化误差小于0.01, 图像重投影误差小于1 pixel；重建精度小于0.1 mm。

提出了一种基于场景特征点的双目变焦系统相机主距的计算方法。首先选取任意焦距作为基础焦距，用常规方法获取基础焦距下双目系统的内外参数，利用ASIFT算法提取基础焦距下场景中待测物体的特征控制点，利用视差原理重建空间世界点，接着切换焦距后再次提取两个焦距下待测物体对应的左右图像特征点，将不同焦距下匹配的图像特征点作为共同控制点，最后根据CCD平面与待测物体空间位置不变性完成双目变焦相机的主距求解。实验结果表明，该算法实际操作简单，主距计算结果的平均相对误差为2.1%。