基于多相机数字图像相关的汽车悬挂零件外形形变测量方法研究

The fracture of automobile suspension parts will cause serious loss of life and property. The detection of shape and deformation of suspension parts is an important ways to reduce the loss. In order to overcome the difficulties brought by suspension parts with different size and shape for the measurement method based on traditional 3D digital image correlation. This project takes the automobile suspension parts as carrier to research the measurement method based on multi-camera digital image correlation for complex shape and deformation, and cause it have the ability of panorama measurement and keeping the same measurement accuracy. The universal rules of multi-camera distribution are the guiding ideology of establishing unified multi-camera distribution for objects with different size and shape. Complex multi-camera distribution will make the camera calibration become difficult, so this project proposes a new method for multi-camera calibration. Based on the camera calibration method of Zhang Zhengyou, the transparent glass calibration board is placed in the field-of-view of multi-camera, and the calibration of multi-camera is completed by solving the nonlinear calibration equation with the glass thickness and refractive index. The mature computer vision algorithms will be integrated into multi-camera digital image correlation to improve the computational efficiency and measurement accuracy. Finally, in order to improve the measurement accuracy of the measuring object, using bundle adjustment with constraints to optimize the camera parameters and the coordinates of measuring points. Through the studies in the project, to further boost the development of the measurement method based on multi-camera digital image correlation.

汽车悬挂零件断裂会造成严重的生命和财产损失，汽车悬挂零件的外形和形变检测是减少损失的重要手段。为了克服悬挂零件的不同尺寸和外形给传统三维数字图像相关测量方法带来的困难，本项目以汽车悬挂零件为载体，研究基于多相机数字图像相关的复杂外形和形变测量方法，使其具备全貌测量并保持相同测量精度的能力。建立普适的多相机分布准则，为不同尺寸、外形物体的多相机分布建立统一的指导思想。由于复杂的多相机分布会使相机标定困难，本项目提出了一种新的多相机标定方法，在张正友相机标定法的基础上，将透明玻璃标定板放置在多相机的视场中，通过求解考虑玻璃厚度和折射率的非线性标定方程，完成多相机系统的标定工作。将计算机视觉中成熟算法融入多相机数字图像相关中，提高其计算效率和测量精度。最后，采用带尺寸约束的光束法平差优化相机参数和测量点坐标，以提高测量对象的测量精度。通过本项目的研究，进一步推动多相机数字图像相关测量方法的发展。

机械零件断裂会造成严重的生命和财产损失，零件的外形和形变检测是减少损失的重要手段。为了克服机械零件的不同尺寸和外形给传统三维数字图像相关测量方法带来的困难，本项目以机械零件为载体，研究基于多相机数字图像相关的复杂外形和形变测量方法，使其具备全貌测量并保持相同测量精度的能力。建立普适的多相机分布准则，为不同尺寸、外形物体的多相机分布建立统一的指导思想。由于复杂的多相机分布会使相机标定困难，本项目提出了一种新的多相机标定方法，在张正友相机标定法的基础上，将透明玻璃标定板放置在多相机的视场中，通过求解考虑玻璃厚度和折射率的非线性标定方程，完成多相机系统的标定工作。将计算机视觉中成熟算法融入多相机数字图像相关中，提高其计算效率和测量精度。最后，采用带尺寸约束的光束法平差优化相机参数和测量点坐标，以提高测量对象的测量精度。通过本项目的研究，进一步推动多相机数字图像相关测量方法的发展。本项目为验证多相机系统在零件的外形和形变测量中的相关理论和算法，设计和搭建了四相机测量系统。对测量中的多相机分布规则进行了分析，得到了适合本项目测量的分布规则。本项目将透明玻璃板作为多相机系统的标定物。因为玻璃的折射现象会影响标定精度，所以需要考虑折射投影减少标定误差。为了达到减少标定误差的目的，本项目发展了基于最小光程投影模型、平面折射几何投影模型、光线跟踪方法投影模型和非线性优化的三种多相机标定方法，通过仿真和实际实验验证了这些标定方法的精确性和稳定性。然后，将多相机系统的标定结果应用到三维测量中，并使用光束法平差对结果进行了优化，得到了较好的测量结果。本科研项目的成果为多相机视觉测量提供了新的理论依据和应用方法。