基于单目视觉三维恢复算法的微观形貌原位测量方法研究

摘要：

工件表面微观形貌分析在机械加工及测量领域有着十分重要的作用.与二维形貌分析相比,三维形貌分析能够提供更全面的表面信息.然而,现有复杂、昂贵的先进测量手段始终无法实现原位测量.为了实现对工件表面现场检测和三维形貌表征,将基于单目视觉的SFS(shape from shading,从明暗恢复形状)算法及光度立体法应用至微观形貌原位测量领域,提出一种可以进行二维图像采集并进行三维形貌重构的原位测量方法,并对比两种算法在微观形貌三维恢复上的结果.基于上述方法,进行SiC工件表面三维形貌恢复试验,同时与共聚焦显微镜扫描结果比较.试验结果表明,相比于SFS方法,光度立体法重构结果更加准确,截线特征点高度差相对误差低于27.2％,截线二维参数相对误差低于32.8％,表面三维参数相对误差低于19.6％,为解决机械零件表面微观形貌原位测量难题给出了新的解决思路.

关键词：微观形貌、原位测量、SFS、光度立体法

分类号：TH117

在线出版日期：2022-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：9-13,16