數(shù)字近景攝影測量技術(shù)研究與實現(xiàn)

數(shù)字近景攝影測量技術(shù)研究與實現(xiàn)1.1選題的背景和意義隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)和工業(yè)生產(chǎn)的不斷開展，越來越多的領(lǐng)域?qū)ぜ娜S尺寸和外表輪廓等參數(shù)提出了測量需要。在很多行業(yè)和領(lǐng)域〔如汽車制造業(yè)〕測量己深入到生產(chǎn)過程中進(jìn)行在線檢測。傳統(tǒng)的三坐標(biāo)測量無法滿足現(xiàn)代生產(chǎn)的要求：速度慢、受行程限制、無法進(jìn)行在線測量1.1選題的背景和意義本文提出了一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)、攝影測量技術(shù)大尺寸工件三維關(guān)鍵點測量方法，該方法利用數(shù)字相機采集的一系列圖像對工件上的關(guān)鍵點進(jìn)行三維重建，具有快速、高精度、靈活、適用于在線測量等優(yōu)點。1.2課題來源天津汽車模具廠需要對泡沫實型、鑄件、模具型面等進(jìn)行檢測1.2課題來源四川東風(fēng)電機廠需要進(jìn)行葉片檢測1.2課題來源本研究受以下基金支持：國家863方案(2007AA04Z124)“大型復(fù)雜曲面產(chǎn)品的反求和三維快速檢測系統(tǒng)研究〞江蘇省科技支撐方案(BE2021058)“三維光學(xué)快速質(zhì)量檢測系統(tǒng)研發(fā)〞1.3

國內(nèi)外研究現(xiàn)狀攝影測量技術(shù)在國外的開展 美國GSI公司的V-STARS系統(tǒng) 德國AICON3D公司DPA-Pro系統(tǒng) 德國GOM公司的TRITOP系統(tǒng) 挪威METRONOR公司的METRONOR系統(tǒng)等 精度0.1mm/m國內(nèi)高校和研究機構(gòu) 武漢大學(xué)近景攝影測量有著深入的研究，主要應(yīng)用于建筑、航拍大地量測。天津大學(xué)對攝影測量技術(shù)也做了大量的研究。國內(nèi)尚未出現(xiàn)針對大型復(fù)雜工件的自動化近景攝影測量系統(tǒng)。

1.3

國內(nèi)外研究現(xiàn)狀目前國外已有不少成熟的攝影測量系統(tǒng)，但這些系統(tǒng)對于國內(nèi)的應(yīng)用有諸多缺乏:1.價格昂貴;2.使用不方便，有的還需要特殊的硬件及系統(tǒng)要求，如TRITOP系統(tǒng)必須在LINUX系統(tǒng)下運行;3.無法根據(jù)國內(nèi)用戶需求進(jìn)行有針對性的功能開發(fā)等等。而國內(nèi)又尚未出現(xiàn)可用的近景攝影測量系統(tǒng);1.4技術(shù)路線圖1.5主要工作內(nèi)容近景攝影測量理論研究基于亞像素邊緣擬合的高精度標(biāo)志點中心檢測編碼點設(shè)計及編碼點自動檢測攝影測量的相機標(biāo)定及三維重建攝影測量系統(tǒng)實現(xiàn)、精度評定及生產(chǎn)應(yīng)用2近景攝影測量理論研究及實現(xiàn)方案2.1中心透視投影2.2共線方程2.3共面方程2.4相對定向2.5絕對定向與空間前方交會2.6空間前方交會2.7光束平差2.1中心透視投影物方點經(jīng)過相機鏡頭攝影后成像到像平面上，理想的投影成像模型是幾何光學(xué)中的小孔成像模型，其本質(zhì)就是射影幾何中的中心透視投影過程。2.2共線方程對于理想的相機來說，物方點、鏡頭中心和像點三點是共線的。但在實際中是不存在理想的相機的，由于各種因素的干擾，使得像點在焦平面上相對其理論位置存在一定的偏差。對基于數(shù)字相機的攝影測量來說，引起偏差的因素主要有相機鏡頭的徑向畸變和偏心畸變、像平面不平畸變和像平面內(nèi)比例及正交畸變。2.2共線方程顧及到像點系統(tǒng)誤差的影響，那么共線方程可以寫成相機的內(nèi)方位元素和鏡頭的光學(xué)畸變系數(shù)統(tǒng)稱為相機的內(nèi)部參數(shù)，外方位元素稱為外部參數(shù)。2.3共面方程物體點在兩張照片上形成的兩個像點與對應(yīng)的相機光心之間的兩條連線處于同一個平面內(nèi)。由此得到攝影測量的另一個根本關(guān)系式，共面方程：2.4相對定向相對定向是以左像片為基準(zhǔn)，求出右像片相對于左像片的五個定向元素：相對定向的計算基于共面方程，對應(yīng)的誤差方程：2.5絕對定向與空間前方交會確定圖像在世界坐標(biāo)系中的絕對方位的過程叫作絕對定向，也就是利用圖片上圖像點坐標(biāo)和對應(yīng)的控制點的三維坐標(biāo)來確定相機在世界坐標(biāo)系下的絕對方位：2.5絕對定向與空間前方交會單像空間前方交會解法，是把一張照片覆蓋的一定數(shù)量的控制點的像點坐標(biāo)作為觀測值，以求解該像片內(nèi)、外方位元素的過程。在內(nèi)方位元素，控制點坐標(biāo)為真值的情況下，共線方程對應(yīng)的誤差方程：因為外方位元素只有6個未知數(shù)，所以只需要3個控制點即可進(jìn)行計算。單像空間前方交會算法是對非線性方程進(jìn)行線性化后的迭代運算。2.6空間前方交會空間前方交會算法，是根據(jù)內(nèi)、外方位元素的兩張或兩張以上像片，把待定點的像點坐標(biāo)坐標(biāo)視作觀測值，以求解其或是值并逐點求解待定點物方空間坐標(biāo)的過程。在空間前方交會中，因內(nèi)、外方位元素，那么式對應(yīng)的誤差方程可表示為：2.7光束平差算法基于共線條件方程的攝影測量光束平差算法〔MethodofBundleAdjustment〕，是一種把控制點的像點坐標(biāo)、待定點的像坐標(biāo)以及其他內(nèi)業(yè)、外業(yè)量測數(shù)據(jù)的一局部或者全部均視作觀測值，以整體的求解它們地或是值和待定點空間坐標(biāo)地解算方法。其求解原那么是使得各類觀測值地改正數(shù)滿足為最小?；诠簿€方程列出的光束平差的誤差方程為：其中t，X1，X2，Xad分別是外參數(shù)，內(nèi)參數(shù)，物方坐標(biāo)及畸變參數(shù)的改正數(shù)向量。A,B,C,Dad分別為對應(yīng)的系數(shù)矩陣矩陣。L為觀測值向量。2.7光束平差算法光束平差算法原理圖：3標(biāo)志點識別3.1標(biāo)志點設(shè)計3.2圖像獲取3.3基于亞像素邊緣擬合的高精度標(biāo)志點中心檢測3.4編碼標(biāo)志點自動識別3.1標(biāo)志點設(shè)計非編碼點：編碼點：編碼標(biāo)志又分為8位、10位、12位、14位、15位等幾種編碼。3.2圖像獲取本研究采用的相機為NIKON-D90，傳感器類型為CMOS，傳感器尺寸為23.6×15.8mm，最大分辨率為3872*2592像素

3.3基于亞像素邊緣擬合的高精度標(biāo)志點中心檢測像素級邊緣檢測算法：Canny檢測算法亞像素邊緣算法：梯度均值算法精度：0.02像素

3.3

基于亞像素邊緣擬合的高精度標(biāo)志點中心檢測與TRITOP檢測結(jié)果比照分析3.4

編碼標(biāo)志點自動識別3.4

編碼標(biāo)志點自動識別首先按照編碼標(biāo)志和非編碼標(biāo)志的區(qū)別，用前面得到的標(biāo)志點的橢圓參數(shù)，對標(biāo)志點的外圈環(huán)帶進(jìn)行采樣，對采樣的灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到標(biāo)志點的類型。假設(shè)是編碼標(biāo)志點，那么分析得到編碼標(biāo)志環(huán)帶的徑向范圍，并根據(jù)標(biāo)志點的幾何尺寸把環(huán)帶分成n〔n為編碼位數(shù)的整數(shù)倍〕等份，得到n個扇環(huán)區(qū)域。對環(huán)帶進(jìn)行灰度采樣，對采樣的灰度值進(jìn)行處理得到一個灰度閾值。由灰度閾值，并對每個扇環(huán)的采樣值進(jìn)行濾波，得到n位編碼序列。由n位編碼序列經(jīng)過循環(huán)移位和合并，得到標(biāo)志點的編碼序列。由標(biāo)志點的編碼序列經(jīng)循環(huán)移位找到編碼序列的最小值，然后查表得到其編碼值。3.5

基于梯度的分塊檢測利用基于梯度的分塊法檢測可以使1000萬像素圖片的檢測時間由7-8秒減少到1-2秒，而精度保持不變。4攝影測量的相機標(biāo)定及三維重建技術(shù)相機的標(biāo)定是指確定其內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)的過程。傳統(tǒng)的標(biāo)定方法需要設(shè)計一個高精度的幾何物體，常用的主要有Tsai’s和張正友的兩步法。攝影測量的相機標(biāo)定不需要有精確的標(biāo)定物體。攝影測量不需要利用標(biāo)定板進(jìn)行單獨的相機標(biāo)定，攝影測量相機標(biāo)定的過程也就是三維重建的過程。攝影測量的相機標(biāo)定主要包括一下幾個過程：

相對定向、絕對定向、求待定點三維坐標(biāo)初值、光束平差4.1相機鏡頭畸變徑向畸變偏心畸變像平面畸變內(nèi)方位元素誤差任一像點的系統(tǒng)性誤差是徑向畸變、偏心畸變、像平面內(nèi)畸變和內(nèi)方位元素不準(zhǔn)確引起的畸變的總和，這些內(nèi)部參數(shù)所引起的像點坐標(biāo)偏差稱之為像點的系統(tǒng)誤差，寫成下式：4.2待標(biāo)定的相機模型本文采用十參數(shù)畸變模型。對參加畸變參數(shù)的共線方程進(jìn)行線性化后得到對應(yīng)的誤差方程：其中，V是像點坐標(biāo)殘差，X1、X2、X3分別為內(nèi)參數(shù)〔包括畸變參數(shù)〕、外參數(shù)和物方點坐標(biāo)的改正數(shù)，A、B、C分別是它們對應(yīng)的偏導(dǎo)數(shù)矩陣，L是觀測值向量。4.3實驗場法標(biāo)定利用一定數(shù)量的空間坐標(biāo)、距離的控制點建立控制場，用待標(biāo)定的數(shù)碼相機從不同的角度對控制場進(jìn)行拍照，利用前方交會對數(shù)碼相機進(jìn)行標(biāo)定的方法成為實驗場法。實驗場法計算簡單、結(jié)果穩(wěn)定，但是需要控制點，測量范圍受實驗場大小限制，因此不夠靈活，不適用于在線測量。4.4自標(biāo)定所謂的自標(biāo)定是指講內(nèi)、外參數(shù)放在一起同時進(jìn)行整體平差計算，也就是帶有附加參數(shù)的整體平差。自標(biāo)定不需要知道任何物方點的坐標(biāo)，只需要知道至少一個空間點對的距離，就可以利用光束平差的方法，同時計算出相機內(nèi)、外參數(shù)和物方點的坐標(biāo)，實現(xiàn)相機的標(biāo)定。4.5相機標(biāo)定實驗同時用張正有算法和自標(biāo)定算法進(jìn)行標(biāo)定計算，然后利用所得到的兩組參數(shù)進(jìn)行重投影誤差計算，以比照標(biāo)定的精度。標(biāo)定用的圖像序列：

4.5相機標(biāo)定實驗

張正有算法標(biāo)定結(jié)果重投影誤差：重投影平均誤差在0.23個像素左右，最大誤差在0.42個像素

位置平均誤差最大誤差誤差和標(biāo)準(zhǔn)偏差10.25510.353625.25490.047320.33990.424633.65010.042930.21650.311721.43350.049940.25030.364524.77970.058850.17520.256317.3480.041860.24530.350124.28470.049270.31790.421231.47210.040380.17940.275717.76060.05124.5相機標(biāo)定實驗自標(biāo)定法重投影誤差：標(biāo)志點圓心的重投影平均誤差在0.07個像素左右，最大誤差在0.25個像素位置平均誤差最大誤差誤差和標(biāo)準(zhǔn)偏差10.06130.25126.06870.034820.06870.17036.80130.038930.06070.14996.00930.029140.07990.21877.91010.042350.06180.21346.11820.037260.07460.24787.38540.042170.06380.19016.31620.037380.07010.23246.93990.03794.6核線匹配對極幾何矩陣F是立體視覺與運動視覺中一個非常重要的矩陣，稱為根底矩陣(fundamentalmatrix)4.6核線匹配僅考慮兩幅圖片時，很容易產(chǎn)生歧義性，即沿某一極線搜索時有多個像點會被選為對應(yīng)像點。一般來說，利用要三幅或者四幅圖之間相互進(jìn)行極線匹配就可以大大降低匹配的出錯率。匹配成功后，利用兩個位置相機的內(nèi)、外參數(shù)，以及對應(yīng)的像點，那么可以重建得到點的物方三維坐標(biāo)。4.7計算未知點三維坐標(biāo)兩個相機的投影矩陣分別為：兩幅照片上匹配的圖像坐標(biāo)分別為：用最小二乘的算法，得出點的物方坐標(biāo)：5.1系統(tǒng)實現(xiàn)程序界面圖像處理模塊三維重建模塊比照模塊321對齊功能、測距功能5.2

攝影測量精度測定和評價方法與實驗結(jié)果

參照國外研究機構(gòu)對工業(yè)近景攝影測量的測試方法，我們采用如下圖的測試框架，在框架各處布置參考點和標(biāo)尺，然后在多個方向拍攝照片，重建出參考點坐標(biāo)后測量5組參考點距離，重復(fù)拍攝7次，同時使用TRITOP進(jìn)行計算，比照測量結(jié)果。5.2

攝影測量精度測定和評價方法與實驗結(jié)果距離1距離2距離3距離4距離5第一組969.496968.2291100.060320.385320.389第二組969.526968.2221100.064320.372320.367第三組969.527968.2071100.081320.387320.377第四組969.525968.1931100.048320.354320.358第五組969.506968.2381100.075320.387320.387第六組969.508968.2251100.066320.365320.365第七組969.539968.2261100.077320.373320.366標(biāo)準(zhǔn)差0.0150.0150.0110.0130.012極差0.0430.0450.0330.0330.031平均值969.518968.2201100.067320.375320.373攝影測量結(jié)果(mm)5.2

攝影測量精度測定和評價方法與實驗結(jié)果距離1距離2距離3距離4距離5第一組969.502968.2231100.056320.378320.383第二組969.518968.2021100.059320.366320.365第三組969.531968.2111100.080320.372320.373第四組969.54968.1821100.149320.367320.372第五組969.515968.221100.076320.381320.384第六組969.512968.2211100.055320.37320.369第七組969.511968.2231100.061320.371320.366標(biāo)準(zhǔn)差0.0130.0150.0330.0060.008極差0.0380.0410.0940.0150.019平均值969.518968.2121100.077320.372320.373TRITOP測量結(jié)果(mm)5.2

攝影測量精度測定和評價方法與實驗結(jié)果從結(jié)果中可以看出，使用光束平差算法重建的結(jié)果與TRITOP結(jié)果根本一致，兩個重復(fù)精度較高，優(yōu)于0.1mm/m。5.3工業(yè)近景攝影測量技術(shù)在泡沫實型檢測中的應(yīng)用5.3工業(yè)近景攝影測量技術(shù)在大型水輪葉片檢測中的應(yīng)用5.3工業(yè)近景攝影測量技術(shù)在汽車逆向設(shè)計中的應(yīng)用結(jié)論1.在對攝影測量理論進(jìn)行了詳細(xì)研究的根底上，提出了攝影測量系統(tǒng)的實現(xiàn)方案：利用圖像處理得到的結(jié)果〔標(biāo)志點圖像坐標(biāo)〕，依次進(jìn)行相對定向、絕對定向、三維重建、捆綁調(diào)整等過程并參加比例尺，最終實現(xiàn)物體點三維坐標(biāo)的準(zhǔn)確重建。2.實現(xiàn)了數(shù)字圖像的自動化處理。設(shè)計了一種能夠依據(jù)圖像處理理論自動提取其特征的標(biāo)志點編碼方案。利用canny檢測與改進(jìn)的梯度均值提取亞像素的方法實現(xiàn)了高精度的標(biāo)志點中心檢測，精度到達(dá)0.02像素。設(shè)計并實現(xiàn)了編碼點的快速檢測算法。提出了基于梯度的分塊檢測算法，極大的提高了檢測速度，對1000萬像素的圖片檢測僅需1-2秒。結(jié)論3.實現(xiàn)了數(shù)字像機的高精度標(biāo)定。研究像了機的畸變規(guī)律。采用十參數(shù)的數(shù)字像機模型，利用光束法自標(biāo)定實現(xiàn)了像機的高精度標(biāo)定，與傳統(tǒng)的標(biāo)定的方法相比，顯著地提高了標(biāo)定精度。4.實現(xiàn)了物體點準(zhǔn)確的三維重建。利用多張圖片的極線匹配實現(xiàn)了非編碼點的高精度匹配，極大的降低了匹配錯誤率。5.在對攝影測量理論進(jìn)行了細(xì)致研究的根底上，本文在Windowsxp環(huán)境下，利用VC++6.0開發(fā)出了一套攝影測量系統(tǒng)。對該系統(tǒng)進(jìn)行了嚴(yán)格的精度驗證，精度到達(dá)0.1mm/m，與國外同類產(chǎn)品精度相當(dāng)。將該系統(tǒng)應(yīng)用于汽車模具等大型工件的測量當(dāng)中，取得到了很好的效果。展望1.定向反光點材料在圖像處理的魯棒性以及精度方面有其獨特的優(yōu)勢，可以予以嘗試。編碼標(biāo)志點的設(shè)計方案，本文采用的環(huán)形編碼，而分布式編碼的識別未作研究。2.由于各種外在因素的影響，圖像處理結(jié)果總是會存在一定幾率的誤差甚至粗差，重建過程中對大誤差數(shù)據(jù)的排除非常關(guān)鍵。如果不能正確排除錯誤數(shù)據(jù)，可能會造成重建結(jié)果誤差較大甚至完全錯