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研究生: 李權
論文名稱: 以對焦尋形法為基礎之三次元量測最佳化
Optimization of 3D Measurement by Shape-from-Focus(SFF)
指導教授: 林士傑
口試委員:
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 動力機械工程學系
Department of Power Mechanical Engineering
論文出版年: 2005
畢業學年度: 94
語文別: 中文
論文頁數: 81
中文關鍵詞: 對焦尋形法最佳化
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  • 本研究係藉由原有的一套以一般光源之非接觸式三次元量測系統進行小物件的三維輪廓的重建。由於量測資料點中含有許多環境所產生的雜訊干擾,故分析雜訊特徵並設法消除雜訊,並找尋最佳參數設定,以得到更佳的三維輪廓重建結果。
    本研究利用對焦尋形法來求得待測物之三維輪廓資訊,以重建其原貌。透過Modified-Lapacian(ML)以及Sum-Modified-Laplacian ( SML )運算子可計算出待測物影像在對焦與失焦間的差異,進而得到待測物輪廓之深度變化資訊。而ML運算後加入高斯平滑濾波可以消除影像中不必要之背景雜訊。經由轉換矩陣得到實際三維立體座標資訊,再透過逆向工程軟體重建待測物輪廓及尺寸加以驗證。吾人提出於運算之最後加入中間值法,以得到更平整之輪廓點。藉由部分區域測試與全域影像測試之結果相互驗證,找到最佳之運算法。


    Abstract

    The shape-from-focus is an economic approach for 3-D measurement. However, the 3-D image reconstructed using this approach generally suffered by relatively high level of noise. In this study, it is of interest to optimize this technique to reach a better result. Modified-Laplacian (ML) operator and Sum-Modified-Laplacian (SML) operator are generally used in this approach to identify object in focus. The study confirmed that the use of SML after ML operator provide a more accurate result. However, using Gaussian filter between ML and SML operator is helpful in removing background noise. Adopting the median method can smooth the contour points and provide a more accurate result.

    Key word:Shape-from-focus, Optimization.

    目錄 中英文摘要……………………………………..……………………... Ⅰ 目錄…………………………………………………..……………….. Ⅲ 表目錄.…………….……………….………………..………………... Ⅴ 圖目錄………………………………………………………………… Ⅵ 第一章 緒論…..…..……..……………………..……………………… 1 第二章 文獻回顧……..……………....………..……………………… 6 2-1 非接觸式量測之相關文獻…………..……………………….. 6 2-2相關之影像處理技術…………………………..………..…..... 9 2-2-1 影像強化法………………....………………..……… 10 2-2-2 影像雜訊去除法……….……. ..……………..…...… 11 第三章 研究方法與設備…………..….……………..……………..... 15 3-1 基本原理…………….…………...………….……………… 17 3-2 實驗方法…………………………………….……………… 21 3-3 實驗設備……………………………………..…………..…. 24 第四章 實驗結果與討論.…………...………………………………. 37 4-1 部分區域測試結果.……………...…………..……………... 38 4-2 全域測試結果……..……..……………..…………………... 47 第五章 結論…………………..……....………..……………………. 74 參考文獻………..………………………………..…………………... 76 附錄…………………………………………………………………... 80 表目錄 表3-1 參考文獻整理………….……………………………………… 27 表3-2 Basler A101fc CCD 攝影機之規格表………………………… 28 表3-3 Kenko KCM-Z 鏡頭之規格表.……………...………………… 29 表3-4 LED光源之規格表.………………………....………………… 30 表3-5 HIWIN滾珠導螺桿之規格表…………………………………. 30 表3-6 Panasonic直流伺服馬達之規格表….……....………………… 31 表3-7 TECO二相旋轉步進馬達規格表.………......………………… 31 表3-8 ONSET雙軸向傾斜微調平台規格表……….………………… 32 表4-1 部分區域ML運算之距離平方合…………………………….. 49 表4-2 部分區域先高斯濾波再ML&SML運算之距離平方合…….. 49 表4-3 部分區域先經ML運算再作高斯濾波之距離平方合……….. 49 表4-4 全域影像測試採用樣本之實際量測資料……………………. 56 圖目錄 圖1-1 MITUTOYO BX303接觸式三次元量測系統….………….. 16 圖2-1 聚焦尋形法示意圖..…………….....…...………………… 18 圖2-2 對焦影像曲面尋形法示意圖……….…...………………….. 19 圖2-3 對焦截面法示意圖….…...…..……..…….………………. 21 圖3-1 透鏡對焦成像示意圖…….………..………………….…….. 33 圖3-2 景深範圍示意圖…..……………..…..……………………. 33 圖3-3 實驗量測流程圖…………………..……..……………………. 34 圖3-4 量測系統示意圖………………..………………………..……. 35 圖3-5 校正片尺寸圖…………………..……………………………... 35 圖3-6 量測系統實體圖………………….…………………………… 36 圖3-7 ONSET雙軸傾斜微調平台…….……………………….…… 36 圖4-1 採用樣本實品,由右而左分別是銅、鋁、不鏽鋼………….. 50 圖4-2 標準試球實物…………………………………………………. 50 圖4-3 部分區域之範圍示意圖………………………………………. 51 圖4-4 部分區域有無加入高斯濾波之ML值………………………. 52 圖4-5 部分區域ML運算所得之輪廓點…………………………….. 53 圖4-6 部分區域有無高斯濾波之SML運算之結果………………… 55 圖4-7 部分區域先高斯濾波再ML&SML運算所得之輪廓點…….. 56 圖4-8 部分區域先經ML運算再作高斯濾波之結果……………….. 58 圖4-9 部分區域先經ML運算再作高斯濾波所得之輪廓點……….. 60 圖4-10 各運算法之雲點圖比較……………………………………... 68 圖4-11 樣本鋁之全域影像測試結果………………………………... 70 圖4-12 不同材質樣本之灰階統計圖比較…………………………... 71 圖4-13 不同材質經過最佳運算法運算後之結果…………………... 72

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