高温物体红外双目测量及精度分析

作     者：崔素梅 

作者单位：天津大学 

学位级别：硕士

导师姓名：赵美蓉

授予年度：2012年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0803[工学-光学工程] 

主      题：高温物体 红外图像 双目标定 边缘提取 尺寸测量 

摘      要：高温物体尺寸测量采取非接触方式，多借助图像测量手段。可见光成像效果会因高温温度场内光线偏折等因素产生较大偏差，而红外成像机理是将物体热辐射信号转换为电信号，故在可见光成像的不足之处具有相对优势。 以高温物体尺寸测量为主要研究目标，结合热成像视觉技术的优势，围绕高温物体红外双目测量方案的主要问题进行研究，主要工作如下： 1．研究了高温物体尺寸测量的国内外发展现状，分析了热成像技术发展与应用前景，总结了双目立体视觉技术的应用现状，明确了本课题的研究方向;2．利用有限元分析方法分析了900℃高温物体周围温度场的变化，借助光的传播原理计算了折射率分布情况，结合色散模型，选取0.40μ m、0.76μ m、8.00μ m和14.00μ m4个典型波长，对比分析了折射率变化引起的影像偏差;实验验证了高温物体可见成像与红外成像影像偏差的大小，结果表明对900℃高温物体成像时，可见成像偏差是红外成像偏差的约4倍;建立了红外热像仪成像模型，分析了各坐标系间的几何关系变换，研究了系统结构参数对视觉测量精度的影响，根据实际测量条件选定硬件设备，设计了红外双目测量系统总体方案，并搭建了实验平台;3．分析了红外图像非均匀性现象的产生原因及特点，探讨了全局非均匀性校正方法、加权均值滤波校正方法以及BP神经网络校正方法，并改进了BP神经网络校正方法，引入像素点8邻域像素值相关性，重新设计了隐含层，考虑了非线性校正因素，实验结果表明改进后的BP神经网络校正方法将红外图像的非均匀度降低到了4.986%，可获得较其他算法更好的校正结果;分析红外图像特点，探讨了平台直方图红外增强法、高通滤波红外图像增强法以及加权平均红外图像增强法，结合红外图像质量评价指标，并借助实验加以验证;4．针对红外成像机理，结合红外图像特点，设计了红外视觉专用球靶标，借助高精度电动三维平移台，提出了红外双目测量系统标定新方案;探讨对比了热像仪标定方法，借助径向一致约束准则，结合LM参数优化算法，实现了视觉测量系统的标定;5．研究了现有图像边缘提取算法，针对红外图像特点，利用神经网络与模糊推理的优势，引入左右关联梯度，提出了基于像素点8邻域模糊神经网络的红外图像边缘提取方法，该方法可实现边缘单像素、抗噪能力强;分析了红外双目视觉特征匹配，运用SURF算子进行特征匹配，结合Hough变换完成了尺寸测量，实验结果表明本系统尺寸测量相对误差约为1%，具有较好的稳定性。