【正文】 重 慶 理 工 大 學(xué) 文 獻(xiàn) 翻 譯 二級學(xué)院 專 業(yè) 班 級 學(xué)生姓名 學(xué) 號(hào) 重慶理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 外文翻譯 1 譯 文： 基于計(jì)算機(jī)視覺的三維測量技術(shù) 摘 要 :本文根據(jù)計(jì)算機(jī)視覺原理，提出一種三維非接觸測量技術(shù)。該技術(shù)根據(jù)人眼感知事物的原理，利用神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)擬合圖像坐標(biāo)與空間坐標(biāo)的映射關(guān)系；以光柵投影曲線為特征，采用小波邊緣檢測和搜索式無監(jiān)督聚類，結(jié)合視覺幾何不變性，實(shí)現(xiàn)亞像素級的立體精確匹配；并采用小波多尺度多分辨率的特性，拼接圖像，融合數(shù)據(jù)，對物體進(jìn)行全方位測量。實(shí)驗(yàn)表明，該技術(shù)設(shè)備簡單，測量速度快，測量精度控制在 mm/m 以內(nèi)。 關(guān)鍵詞 :計(jì)算機(jī)視覺，立體匹配，幾何不變性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，小波變換，聚類 1 引言 目前，三維測量仍以三維坐標(biāo)測量機(jī)為主。但是它由于體積大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜而不能在線測量，是接觸測量而不能測量柔軟的物體。因此，研究快速無損、非接觸在線測 量在工業(yè)上十分重要。盡管現(xiàn)在有很多方法，如激光掃描法、結(jié)構(gòu)光法、相位測量法，但是都不能同時(shí)滿足測量精度、效率、成本、自動(dòng)化和智能化等方面的要求。 因此，在本文使用雙攝像機(jī)融合光學(xué)軸抓拍物體。隨著處理圖像，立體匹配圖像和數(shù)據(jù)集成，三維物體的信息就是從這個(gè)立體圖像中獲得。三維測量技術(shù)已應(yīng)用于測量系統(tǒng)中的多點(diǎn)壓成型機(jī)的測量，并取得了良好的效果。 2 測量原理及系統(tǒng)設(shè)計(jì) 本文介紹了基于計(jì)算機(jī)視覺的三維非接觸測量技術(shù)，三維對象的信息是從一對立體圖像中獲取。一般來說，有兩個(gè)問題影響的三維物體獲得確切的消息：一種是圖像之間建 立特殊點(diǎn)點(diǎn)和準(zhǔn)確的映射關(guān)系，另一種是立體匹配問題。本文神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用來映射關(guān)系接近的情況下攝像機(jī)標(biāo)定。小波邊緣檢測，尋找非監(jiān)督聚類和幾何不變性適用于立體匹配。在多尺度，多分辨率的小波屬性應(yīng)用于圖像拼接和數(shù)據(jù)集成。在實(shí)踐中，這項(xiàng)技術(shù)包含了許多方法和技術(shù)，它可以測量任意大小和形狀的對象。 然而，有一些物體的表面很光滑。匹配功能不明顯，因此用光柵對象預(yù)測。重慶理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 外文翻譯 2 而扭曲的條紋上創(chuàng)建的對象被視為匹配功能。為了提高測量精度，用兩個(gè)與融合光學(xué)軸相機(jī)，這兩個(gè)相機(jī)和一小型自制的投影機(jī)就構(gòu)成了一種靈活的測量頭。一個(gè)基于立體視覺的三維測 量的原理草圖如圖 1 所示。 3 建立圖像點(diǎn)和特殊點(diǎn)之間的映射關(guān)系 實(shí)際上，獲得從兩個(gè)圖像對三維物體的信息是獲取圖像點(diǎn)之間的映射和特殊點(diǎn)的關(guān)系，但是到現(xiàn)在為止沒有任何方法可以完全描述非線性映射關(guān)系，因?yàn)橛性S多復(fù)雜的非線性影響因素，包括攝像的徑向變形和橫向變形。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以模擬人類的視覺，建立了簡單的非線性映射來處理復(fù)雜的單元，因此本文就從圖像點(diǎn)的過程中當(dāng)作黑箱特殊點(diǎn)。和 BP 網(wǎng)絡(luò)的 6 個(gè)神經(jīng)細(xì)胞中間層網(wǎng)絡(luò)來設(shè)置點(diǎn)之間的形象和特殊點(diǎn)的映射關(guān)系。圖片左邊的點(diǎn) A( , )llxy 和一個(gè)右邊的點(diǎn)( , )rrxy 納入 BP 網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)特殊的點(diǎn) ( , , )xyz 被輸出。換言之，這個(gè) BP 網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是 463。 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，樣本的選擇是很重要的。樣本不僅在于衡量的范圍，也顯示測量系統(tǒng)的測量范圍。 雖然兩個(gè)相機(jī)是用來抓拍對象，但是這部分對象只有在焊接處的視野內(nèi)才能被獲取。因此，物體三維信息的立體圖像，鏡頭焦點(diǎn)的測量精度，測量范圍和目標(biāo)與攝像機(jī)之間的兩個(gè)基準(zhǔn)距離控制三維測量系統(tǒng)的測量范圍。 本文的結(jié)構(gòu)和功能和兩個(gè)相機(jī) 是用來抓拍對象構(gòu)成對稱是相同的，相機(jī)的圖重慶理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 外文翻譯 3 像區(qū)域的是 22xyTT?，如圖 2所示。該鏡頭的焦點(diǎn)是 f 。兩個(gè)圖像之間12oo的中心垂直線是 AC 。共同的部分 ABCD 被視為雙攝像頭的連接視野。而超出 ABCD的部視為 盲區(qū)。假設(shè)視野角度為 2? ，基本的成像關(guān)系公式為： ()xarctgfT? ? (1) 這個(gè)內(nèi)切圓是視野范圍，如果兩個(gè)相機(jī)光軸的夾角是β，兩個(gè)圖像中心之間的距離是 2M ，其比例為： 2 2( c s c )( c s c ) s in xxM f TR M ffT??? ?? ? ?? (2) 這樣，一個(gè) 2R 2R 的示例模板由 8 8的格子組成。這個(gè)示例模板固定在工作臺(tái)上。分別獲取三對立體圖像，而示例模板沿垂直線方向移動(dòng)到三個(gè)不同高度（ 0， R， 2R）模擬三維測量范圍。三對立體圖像被視為訓(xùn)練樣本，把它們輸入網(wǎng)絡(luò)。 4 亞像素級的立體精確匹配 對立體顯示來說立體精確匹配要困難得多，所以申請采用立體顯示在某種程重慶理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 外文翻譯 4 度上受到限制。本文應(yīng)用小波變換檢測邊緣點(diǎn)，尋找非主管聚類方法，提出以區(qū)分不同的邊緣點(diǎn)群。在同一個(gè)點(diǎn)群的邊緣點(diǎn)的二次曲線擬合，然后在立體精確匹配亞像素級的水平基礎(chǔ)上取得幾何不變性。 4． 1 條紋邊緣擬合中的非聚類搜索 一般來說，圖像往往含有隨機(jī)噪聲，小波變換能抑制噪聲和檢測移動(dòng)，同時(shí)不同結(jié)構(gòu)圖像邊緣的信息傳播在所有決議中。自從轉(zhuǎn)化不變性是最重要的立體匹配的邊緣特征。二次 Bspine 被用來處理一個(gè)多尺度的生成元素檢測條紋邊緣點(diǎn)。 實(shí)際上，噪音仍然混合在這些離散邊緣點(diǎn)中，因此，曲線擬合用于轉(zhuǎn)化為連續(xù)曲線離散邊緣點(diǎn)，并減少噪音。然而，在曲線擬合之前，至關(guān)重要的是，所有的離散邊緣點(diǎn)根據(jù)圖像中條紋邊緣的實(shí)際情況分成不同的群。海明距離的聚類中心往往被視為約束條件群，換句話說，假設(shè)一個(gè)點(diǎn)的屬性向量是 lX ，一個(gè)聚類中心的屬性向量是 iC ，如果1minnlii XC? ?， n 是聚類總數(shù)， lXi? ，這樣的思想不符合的條紋邊緣點(diǎn)的實(shí)際情況。在曲線擬合之前，不僅給定的群體，而且這組點(diǎn)屬于已知，而群體數(shù)目與條紋邊數(shù)相等。因此，在本文中提出了非主管聚類算法。 如果 D是一個(gè)集合點(diǎn)， n是 D點(diǎn)的數(shù)量，如果 D 分成 M 組，劃分方法如下所示。 1) 如果 iX 是屬性向量， {1, 2, 3, }ni N n?? ????被稱為初始群體 ? ，這里是iX???， M 的組數(shù)等于 n； 2）假如 M =M ，結(jié)束； 3）在覆蓋下的基礎(chǔ)上，兩個(gè)群體之間的距離min( , )kld ??也就可以計(jì)算所有群體。假如 kX ?? ， 39。 iX ?? ，且 39。 39。 39。( ) ( )TX X X X X X? ? ? ?（ T代表轉(zhuǎn)置矩陣）， min( , )kld ?? = min{ 39。XX? }，最近的兩組,()il??被選擇； 4） i? 和j?是合并到 i? ，于是i j i? ? ???，所以群體總數(shù)減少； 重慶理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 外文翻譯 5 5）重復(fù)步驟（ 2）。 4． 2 基于幾何不變性的相應(yīng)點(diǎn)搜索 幾何不變性的定義是幾何圖案和矢量保持精確不變。 對于一個(gè)特殊的多邊形，兩種不同的成行將得到兩種透視變換圖像位面。以同樣的方式，對于一個(gè)三維曲線，兩種不同的二維曲線得到兩個(gè)圖像位面。因此，幾何不變性應(yīng)用于匹配直線和曲線。 對于直線匹配，幾何不變性由 5個(gè) 點(diǎn)在同一條直線或 5條直線在同一平面所代表。 我們假設(shè) ( 1, 2,3, 4,5)ili? 是特殊平面上的任意 5 條直線，直線方程為： ( , ) 0i i i if x y a x b y c? ? ? ? (3) 我們?nèi)我膺x擇 3 直線 1kl ， 2kl 和 3kl 在 5 條直線上 (k1,k2,k3=1,2,3,4,5,k1≠k2,k1,≠ k3,k2≠ k3)。這三條直線方程給出為： 1 2 3 0kk kAX? (4) 這些直線均按直線 1 2 339。 39。 39。( , )k k kandl l l 的角度轉(zhuǎn)變成圖像。直線的特征也轉(zhuǎn)換相應(yīng)的直線方程的參數(shù)。參數(shù)顯示在上標(biāo)處（例如139。ka）。它證明，盡管這連續(xù)的五條直線的形狀可以有更多的變化，它們也服從幾何不變性，如果 M′屬于 A，它們是： 39。39。134 1251 39。39。124 135MMI MM? , 39。39。124 2352 39。39。234 125MMI MM? (5) 類似地，有一個(gè)組的二次曲線的一些幾何不變量。如果 C 這個(gè)特殊平面上的一條二次曲線，它的方程可以表現(xiàn)為如下的二次曲線： 22( , ) 0Q x y A x B x y Cy D x E y f? ? ? ? ? ? ? (6) 如果 P 是二次曲線的參數(shù)矩陣，它也表 現(xiàn)為如下矩陣： 0TLLX PX ? (7) 如果有兩條二次曲線 1C 和 2C