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机器视觉三坐标测量英文文献和中文翻译(8)

时间:2019-04-16 21:25来源:毕业论文
Calibration and performanceevaluation of a 3-D imaging sensor based on the projection of struc-tured light, IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 49, no. 3, pp. 628636,Jun. 2000.[2] G. Sansoni and E. Redae


“Calibration and performanceevaluation of a 3-D imaging sensor based on the projection of struc-tured light,” IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 49, no. 3, pp. 628–636,Jun. 2000.[2] G. Sansoni and E. Redaelli, “A 3D vision system based on one-shotprojection and phase demodulation for fast profilometry,” Meas. Sci.Technol., vol. 16, no. 5, pp. 1109–1118, Mar. 2005.[3] P. Lavoie, D. Ionescu, and E. M. Petriu, “3-D object model recovery from2-D images using structured light,” IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 53,no. 2, pp. 437–443, Apr. 2004.[4] Y. F. Li and B. Zhang, “A method for 3D measurement and reconstructionfor active vision,” Meas. Sci. Technol., vol. 15, no. 11, pp. 2224–2232,Sep. 2004.[5] J. Derganc, B. Likar, and F. Pernuš, “A machine vision system for mea-suring the eccentricity of bearings,” Comput. Ind., vol. 50, no. 1, pp. 103–111, Jan. 2003.[6] R. S. Lu, Y. F. Li, and Q. Yu, “On-line measurement of the straightness ofseamless steel pipes using machine vision technique,” Sens. Actuators A,Phys., vol. 94, no. 1/2, pp. 95–101, Oct. 2001.[7] S. N. Spitz, A. J. Spyridi, and A. A. G. Requicha, “Accessibility analy-sis for planning of dimensional inspection with coordinate measuringmachines,” IEEE Trans. Robot. Autom., vol. 15, no. 4, pp. 714–727,Aug. 1999.[8] J. B. Liao,M. H.Wu, and R.W. Baines, “A coordinate measuring machinevision system,” Comput. Ind., vol. 38, no. 3, pp. 239–248, Apr. 1999.[9] E. N. Malamas, E. G. M. Petrakis, M. Zervakis, L. Petit, and J. D. Legat,“A survey on industrial vision systems, applications and tools,” Image Vis.Comput., vol. 21, no. 2, pp. 171–188, Feb. 2003.
基于机器视觉的大型工件表面非接触交叉特征点的三文坐标测量的方法
摘要  三坐标测量特征点的大型工件表面上的重点和难点。最近几年,研究者对不同的相对测量方法和机器视觉的方法有了更多的关注。本文讨论了在对大型工件特征点三文坐标测量机器视觉方法的应用,并且提出了一种既准确又简单的全新的测量方法。本测量系统的设计主要考虑以下几个方面:1)测量系统的组成和原理;2)摄像机的单目视觉定位算法;3)该标定算法的电荷耦合器件(CCD)相机;4)图像处理算法的交叉点和它们的二文图像坐标的计算;5)基于大型坐标测量机测量深度的双目立体视觉算法。实验结果证明了新的测量方法的正确性和可靠性,我们相信这将是一个可靠和有效的交叉点的大型工件表面上的非接触式三文坐标测量技术。论文网
关键字 指数条款 摄像机标定 三坐标测量机(CMM) 特征点 单目视觉  立体视觉 三文坐标测量。
一、介绍
机械行业的大型工件的各种制造工艺中,大型工件轮廓质量,整体的装配质量等是需要表面上的特征点的三文坐标精密测量来评估的。相对尺寸测量大型工件也可以计算的,更重要的是,测量结果可及时反馈给制造过程。例如,有时,几个圆柱段安装在一起形成一个长圆柱形工件,所有这些圆柱段的同心度需要测量评价装配质量。对工件表面特征点进行三文坐标精密测量和进一步的同心度测量通常是必要的。
一般来说,两种类型的特征点可用于实际生产过程:1)非切削特征点(如投影光斑,光条纹[ 1 ],[ 2 ],光网格[ 3 ],和光模式[ 4 ]),2)切削特征点测量的位置在工件表面。无论是哪种特征点用,同心度测量的精度取决于三文测量精度的特征点的坐标。
在所提出的测量系统,交叉线的交叉点作为特征点。交叉线沿着横向和纵向的方向或者切割大型工件表面上的方向。请注意,根据测试要求它们不是位于每个圆柱段的连接,他们只位于每个圆柱段表面。交叉点的横向和纵向切割线是公认的测量特征点。交叉线及其交点特征点的图像 机器视觉三坐标测量英文文献和中文翻译(8):http://www.youerw.com/fanyi/lunwen_32194.html
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