运动恢复结构驱动的高精度大型工件空间点定位方法

本文主要探讨了一种创新的基于运动恢复结构的空间点定位方法，针对大型工件全尺寸测量的挑战。在解决复杂工件测量问题时，传统的测量手段可能面临精度受限或难以操作的问题。该方法通过以下几个关键步骤来实现高精度的定位： 1. 编码点设计：首先，通过在被测物体表面粘贴具有身份唯一性的编码点，这些编码点的设计确保了在不同视图下的稳定匹配，有助于在图像处理阶段建立可靠的对应关系。 2. 坐标系选择与基准定位：为减少由于不同坐标系转换带来的累积误差，文章提出了一个基于重心约束的基准定位算法。这个算法选择了一个统一的坐标系统作为参考，确保了所有测量数据的准确性。 3. 相机运动参数估计：进一步，作者对相机运动参数进行了稳健性估计，这有助于减少由于摄像机运动不确定性导致的定位偏差，提高测量的可靠性。 4. 三维重建与优化：利用多视图几何原理，该方法重建标志点的三维坐标，然后通过光束法平差技术，对三维重建结果以及相机内外参数进行全局优化，从而得到更为精确的三维模型。 实验结果显示，这种方法表现出优异的性能，三维测量精度的最大误差仅为0.133毫米，平均误差仅为0.031毫米，远低于工业现场对大型工件测量的精度要求。因此，这种方法不仅适用于实验室环境，也适用于工业现场对大型工件的精确测量，极大地提高了测量效率和精度。 关键词包括机器视觉、三维重建、运动恢复结构、重心约束和编码点，这些都是实现这一创新定位方法的关键技术。通过结合这些技术，研究人员得以开发出一种高效且精确的解决方案，对于推动制造业的精密测量技术具有重要意义。