《图像测量系统》课件

图像测量系统图像测量系统利用计算机视觉技术，从图像中提取几何信息，实现对物体尺寸、形状和位置的精确测量课程简介课程目标课程内容学习图像测量系统原理图像测量原理基础掌握图像测量技术应用图像测量系统组成提升实际问题解决能力图像处理与分析技术三维重建与测量方法实际应用案例分析测量的重要性精度至关重要科学研究基础工业生产环节工程设计参考精准的测量确保产品质量和性科学研究需要可靠的测量数据精确的测量能够提高生产效率测量结果为工程设计提供可靠能符合预期要求作为支撑，才能得出准确的结，降低生产成本，确保产品一数据，确保工程项目的顺利实论致性施测量方法的发展数字化测量1使用计算机和传感器机械测量2使用尺子、游标卡尺等工具手工测量3通过肉眼和简单工具进行测量测量方法的发展经历了从手工测量到机械测量，再到数字化测量的过程数字化测量技术的发展带来了更高的精度、效率和自动化程度图像测量的优势非接触测量高精度测量无需直接接触物体，避免损坏或图像采集和分析技术可实现亚像影响被测物体素级精度，满足高精度测量需求高效便捷多维信息获取自动化程度高，可快速采集和处除了尺寸信息外，还能获得形状理大量数据，提高测量效率、纹理、颜色等多种信息图像测量技术的应用领域工业制造医疗领域精密零件的尺寸测量，产品质量控制，提高生产效率人体器官的三维重建，医学影像分析，辅助诊断和治疗文物保护建筑工程文物尺寸测量，文物表面缺陷检测，文物数字化重建建筑物尺寸测量，施工进度监控，结构安全评估图像测量系统的组成成像设备计算机系统光学系统测量软件图像测量系统使用工业相机，计算机系统负责图像的处理、光学系统包括镜头、光源等，测量软件负责图像处理、特征能够捕捉清晰的图像，为测量分析和显示，支持测量软件的影响图像的质量，进而影响测提取、测量计算等功能，提供提供精确的视觉信息运行量精度用户界面光源种类及特点自然光源人工光源

1.

2.12自然光源提供自然光，例如阳光，可以用于简单的测量任务人工光源是可控的光源，例如灯、卤素灯和汞灯，可以LED根据需要调整光线结构光源激光光源

3.

4.34结构光源可以产生特定的光图案，例如条纹图案，用于提高激光光源具有高度的相干性和方向性，适用于精确的测量和测量精度和效率三维重建成像设备选择相机类型分辨率工业相机广泛应用于图像测量系根据测量精度要求选择合适分辨统中，包括相机、相率的相机，高分辨率可获得更多CCD CMOS机和线阵相机细节，提高测量精度镜头选择合适的镜头，如远心镜头，可消除测量误差，保证测量结果的准确性相机标定方法直接线性变换法1也称为法，是相机标定的一种经典方法，通过求解线性方DLT程组获得相机参数，简单易懂，但精度较低张正友标定法2利用棋盘格等平面目标进行标定，通过求解非线性方程组获得相机参数，精度较高，应用广泛基于图像特征点的标定3利用图像特征点信息进行标定，例如、等，适用于SIFT SURF非平面目标，但需要较好的图像质量图像采集要求光照条件均匀的光照条件很重要，以确保图像清晰、无阴影相机稳定性相机应保持稳定，避免抖动，以确保图像清晰图像分辨率图像分辨率应足够高，以便识别细节特征图像预处理技术图像去噪图像增强几何校正图像分割去除噪声，提高图像质量突出图像特征，便于后续处理消除几何畸变，保证测量精度将图像分割成不同的区域，方便特征提取边缘检测算法算子算子算子算子Sobel CannyLaplacian Prewitt算子是一种常用的边缘算子是一种较为复杂算子是一种二阶算子是一种常用的Sobel CannyLaplacian Prewitt检测算法，它使用两个卷积核的边缘检测算法，它结合了多微分算子，它可以检测图像中边缘检测算法，它使用两个卷来计算图像梯度个步骤来提高边缘检测的精度的尖锐边缘积核来计算图像梯度和鲁棒性算子对噪声比较敏感，算子对噪声比较算子对噪声比较敏Sobel LaplacianPrewitt但对边缘定位比较准确算子对噪声比较鲁棒敏感，并且对边缘定位比较准感，但对边缘定位比较准确Canny，并且可以有效地抑制虚假边确缘轮廓提取方法边缘检测曲线拟合形态学处理水平集方法利用边缘检测算法，识别图像对边缘点进行曲线拟合，得到利用形态学算子，对图像进行利用水平集方法，提取复杂形中的边缘，从而提取目标轮廓更精确的轮廓信息处理，去除噪声，提取目标轮状的物体轮廓，并进行精确的廓形状表示特征点检测角点检测兴趣点检测角点是图像中两个边缘的交汇点兴趣点是在图像中具有独特特征，它们具有独特的特征的点，这些点对各种图像处理任务至关重要特征点匹配通过特征点匹配，可以找到两幅图像之间的对应关系，从而实现图像拼接或识别模式匹配技术模板匹配特征匹配模板匹配是一种经典的模式识别方法它通过将目标图像与模板特征匹配是指通过提取图像中感兴趣的特征点，并进行相互匹配图像进行比较，寻找最佳匹配区域模板匹配算法可以利用各种，来实现图像之间的对应关系特征点可以是角点、边缘点、关特征信息，例如像素值、边缘、形状等，以进行更精确的匹配键点等，它们通常具有较高的区分度和稳定性，可以有效地克服图像中的旋转、缩放、噪声等干扰三维重建原理图像采集特征提取

1.

2.12使用多个相机或传感器从不同从图像中提取特征点、边缘或角度采集目标物体的图像纹理信息，用于匹配和定位相机标定三维模型构建

3.

4.34确定相机在世界坐标系中的位根据匹配的特征点和相机参数置和姿态，为重建提供几何约，构建目标物体的三维模型束三维重建方法基于特征点1利用图像特征点重建，常用的特征点包括角点、边缘点、线段等基于纹理2利用图像纹理信息重建，通常使用立体匹配算法，需要两幅或多幅图像基于体积3利用三维体积数据重建，通常采用体素或点云表示，适合重建复杂形状基于深度信息4利用深度传感器获取深度信息，例如或结构光传感器Kinect三维重建方法主要分为基于特征点、基于纹理、基于体积和基于深度信息四种每种方法都有各自的优缺点，适用于不同的应用场景测量精度影响因素镜头分辨率相机标定精度环境光照算法精度镜头分辨率越高，图像细节越相机标定精度直接影响三维重光照条件不稳定会造成图像亮边缘检测、特征点提取等算法清晰，测量精度越高建的准确性，进而影响测量精度不均匀，影响特征点提取，的精度直接影响测量结果的准度降低测量精度确性测量系统的标定相机标定相机标定是图像测量系统的重要环节，确定相机内部参数和外部参数，消除畸变影响目标标定目标标定涉及确定目标在三维空间中的位置和姿态，为后续测量提供准确的参考系系统整体标定系统整体标定将相机和目标标定结果整合，建立完整的测量模型，确保测量结果的准确性测量数据处理校准滤波分析报告校准是为了消除系统误差，提滤波可以去除噪声，提高数据分析数据以提取有用信息，得将测量结果整理成报告，方便高测量精度质量到测量结果用户理解测量结果分析误差分析精度评估评估测量误差来源，包括系统误对测量结果的精度进行评估，确差、随机误差定测量结果的可信度趋势分析结论总结分析测量结果的变化趋势，预测根据分析结果，得出合理的结论未来的发展方向，并提出改进建议实际案例分享1例如，在工业生产中，可以利用图像测量系统对产品进行尺寸测量，从而控制产品质量，提高生产效率此外，图像测量系统还可以应用于文物保护、医学诊断、交通安全等领域，发挥重要作用实际案例分享2图像测量系统在工业自动化领域发挥着重要作用，例如汽车制造、航空航天等行业通过图像识别技术，可实现对工件尺寸、形状、表面缺陷等进行精确测量，提高生产效率和产品质量例如，使用图像测量系统对汽车零部件进行质量控制，可确保零件尺寸精度，提高组装效率和产品可靠性实际案例分享3图像测量系统在工业自动化中发挥着重要作用例如，在汽车制造领域，图像测量系统可以用于检测车身零件的尺寸和形状，确保产品质量还可以用于引导机器人进行精准的焊接、喷漆等操作，提高生产效率和产品一致性发展趋势展望人工智能融合高速成像技术三维测量精度提升小型化与便携化人工智能技术将与图像测量系高速成像技术将进一步提升图三维重建技术将不断改进，实统深度融合，实现自动识别、像测量系统的动态测量能力，现更高精度的三维测量，满足图像测量系统将朝着小型化和特征提取、三维重建等功能可用于高速运动物体的测量分更高精度测量需求便携化方向发展，更易于应用析于现场测量和移动测量本课程小结测量原理实践操作发展趋势课程系统介绍了图像测量系统的工作原理课程涵盖了图像采集、预处理、特征提取课程展望了图像测量技术的未来发展方向、技术特点和应用领域，为学生深入理解、三维重建等关键步骤，并通过案例分析，例如人工智能、深度学习等技术在该领该技术奠定了基础和实验练习，使学生能够熟练掌握图像测域的应用，为学生今后的学习和研究提供量系统的实际应用了方向指引疑问解答本课件内容主要介绍图像测量系统基本原理及应用，如有疑问，欢迎大家积极提问讲师将竭尽全力解答大家提出的问题，并分享相关经验谢谢聆听感谢您抽出时间参加本次课程！希望通过这堂课，您能对图像测量系统有一个更深入的了解欢迎大家积极参与，并期待与您在未来的研究和应用中共同进步!。