工件特征点三维视觉测量技术综评

本文主要探讨了工件特征点三维坐标视觉测量的各种方法，这些方法是计算机视觉领域中的关键技术，对于制造业、机器人技术、自动驾驶等应用至关重要。文章首先概述了三维坐标视觉测量系统的基本概念，强调了基于计算机视觉的检测系统的优势，如精度高、效率高、自动化程度高和成本效益。 文章重点介绍了五种主要的三维坐标测量方法： 1. 结构光方法：这是一种主动式方法，通过向工件发射可控制的光束（如点式、线式或面式），捕捉光束在物体表面的变形，然后通过几何运算确定物体的三维坐标。这种方法适用于表面光滑、纹理简单的工件。 2. 激光自动聚焦法：同样是主动式，通过调整激光光源的位置或强度来实现自动聚焦，进而获取工件的三维信息。这种方法通常用于对小范围、高精度的测量。 3. 双目视觉方法：属于被动式，利用两个或多个摄像头同时观测目标，通过比较左右相机的视差来计算物体的深度信息。这种方法适用于需要立体视觉效果的应用，如三维重建。 4. 三目视觉方法：扩展了双目的视角，通过三个或更多摄像头的协同工作，提供更丰富的视场信息，提高测量的准确性和鲁棒性。 5. 单目视觉方法：虽然单目视觉的精度通常低于双目或三目，但其成本更低、设备简单，适合于一些特定的应用场景，如无人机导航或低成本的工业检测。 文章深入分析了每种方法的特点和测量精度，并对其在当前的发展状况和应用现状进行了介绍。尽管基于纹理、遮挡、光流和阴影的方法在理论上有潜力，但由于精度受限和复杂性，它们在实际视觉检测中的应用相对较少。 总结来说，工件特征点三维坐标视觉测量是计算机视觉领域的重要研究课题，它涵盖了多种技术和方法，随着技术的发展，这些方法将进一步提升工业生产过程中的精确度和自动化水平。