计算机视觉驱动的三维非接触测量技术

"这篇文档是关于基于计算机视觉的三维测量技术的文献翻译，涉及网络工程和文档相关的知识。" 在计算机视觉领域，三维测量技术是一项关键的技术，它能够实现对物体的非接触式、快速、精确测量。这篇文献翻译探讨了如何利用计算机视觉原理来解决三维测量中的挑战。首先，该技术模拟人眼感知事物的方式，通过神经网络来拟合图像坐标与空间坐标的对应关系，确保测量的准确性。 文档中提到了几种关键技术：光栅投影曲线作为特征，小波边缘检测用于识别物体边界，搜索式无监督聚类用于立体匹配，以及视觉几何不变性确保在不同视角下的匹配一致性。这些技术结合在一起，使得系统能够在亚像素级别实现精确匹配，提高了测量的精细度。小波变换的多尺度多分辨率特性则被用来拼接图像和融合数据，使得对物体的全方位测量成为可能。 文献指出，传统的三维坐标测量机存在体积大、结构复杂、无法在线测量以及不适合测量柔软物体等问题。因此，发展快速、无损、非接触且在线的测量方法对于工业应用至关重要。文章提到，尽管有激光扫描法、结构光法和相位测量法等方法，但它们往往无法兼顾精度、效率、成本、自动化和智能化等多方面需求。 本文采用了双摄像机系统，通过光学轴抓拍物体，处理图像并进行立体匹配和数据集成，从而从立体图像中获取三维物体信息。这一技术已被应用于多点压成型机的测量，表现出良好的性能。 在系统设计部分，文章强调了建立图像点与特殊点间精确映射关系的重要性，这通常需要克服非线性映射关系带来的复杂性。文中提出的解决方案是使用神经网络近似摄像机标定，同时结合小波边缘检测、非监督聚类和几何不变性来优化立体匹配过程。对于表面光滑导致匹配特征不明显的物体，通过光栅投影产生可识别的特征。 这篇文献翻译深入讨论了基于计算机视觉的三维测量技术，涵盖了从理论基础到实际应用的多个层面，对于理解这一领域的技术和挑战具有重要参考价值。通过这种方法，可以实现对各种尺寸和形状物体的高效、精确测量，尤其适合于需要在线、非接触测量的工业环境。