本文是一篇电力论文，本论文的研究重点是基于机器视觉的混凝土布料机布料厚度测量算法研究。在整个测距过程中，存在相机的立体标定、相机的立体校正、左右视图的立体匹配、距离计算等步骤。
第一章绪论
1.1课题研究的来源、背景及意义
1.1.1课题研究来源
本课题来源于石家庄铁道大学参与的国家重点研发计划项目“复杂预制构件混凝土数字化智能精确布料技术与设备研发”课题（2017YFC0704000）中的子课题之一“智能精确布料系统检测技术研究”（2017YFC0704003-04）。
1.1.2研究背景
预制混凝土构件是装配式混凝土建筑的重要组成部分，是指在工厂中通过标准化、机械化加工方式生产的混凝土制品[1-3]。其相对传统的现浇混凝土，具有很多的优点[4]。比如：更加安全，对于建筑工人来说，工厂中的标准化生产环境相对复杂的施工现场来说更加安全；具有更高的生产质量，建筑混凝土构件的生产质量和工艺，通过机械化的生产，其质量能够得到更好地控制；具有较理想的生产成本，工厂里的模具可以多次利用，机械化的生产方式对工人的需求量更少，随着人工成本的不断提高，规模化的预制构件生产成本优势会越来越明显；更加环保，采用预制构件的建筑施工场地，现场的作业量明显减少，粉尘污染、与噪声污染显著降低[5]。相对于装配式钢结构建筑来说也存在隔音性佳、防火性好等优点。
于是发展预制混凝土构件，是很有必要的。在近些年，国家大力推崇建筑产业化、节能减排、质量安全、生态环保等一系列的建筑新理念，为预制混凝土构件的生产与发展带来了新的发展机遇。在我国现代的城镇化进程中，需要大量基础设施建设，存在大规模保障房急需标准化、快速建造高质量建筑等要求，于是这一要求就为预制混凝土构件提供了广阔的发展空间[6]。
通过住建部通报，2020年全国31个省、自治区、直辖市和新疆建设兵团新开工装配式建筑共计6.3亿m2，较2019年增长50%，占新增建筑面积的比例约为20.5%，其中，装配式混凝土结构占比高达68.3%，完成了《“十三五”装配式建筑行动方案》确定的到2020年装配式建筑总面积占新建筑面积的比例达到15%以上的工作目标[7-8]。
1.2课题研究的目的和意义
传统预制构件的生产工艺一般情况是，工人首先对模具进行清洗，并且喷洒脱模剂，之后在模具中放置预埋件，接下来进入预制混凝土布料机的布料环节，工人通过肉眼观察预制混凝土布料机的下料位置与布料的高度，通过手动操纵控制台来控制预制混凝土布料机出料口的开口个数与出料速度来控制混凝土的下落位置与下落量，当模具中的混凝土布料完成后，接着通过生产线将模具送到振捣台与抹平台，将混凝土中间空气排出并将平面抹平，到此，已初步将预制混凝土构件布料完成。之后还要通过预制混凝土构件的养护与脱模工序，才能得到成品预制混凝土构件[11]。
随着装配式建筑的快速发展，国家对预制混凝土构件的生产提出了高标准、低成本、降低生产周期、提高生产率等要求[12]。于是传统的生产方式与工艺已经不能满足这些要求。
在预制混凝土构件传统的生产工艺流程中，对预制混凝土构件品质影响最大的因素是预制混凝土布料机的混凝土布料过程，其直接决定着预制混凝土构件的产品质量与生产效率。如果混凝土布料不足、不均匀，就会出现预制混凝土构件“凹陷”的现象，并且直接造成预制构件的密实度和强度不够，产生返工与废弃的现象；如果出现布料过多，则会产生出现“起拱”的现象，产生资源浪费[13]，过多的混凝土会流落到生产线上，并影响生产线的正常运行。如果预制混凝土布料机的布料速度过慢，则会造成生产线的效率低下。
第二章厚度测量系统的结构与方法设计
2.1测量系统结构形式
测量系统的结构包括相机、千兆网线、相机支架、中央处理设备。每个部件具体的安装位置与作用分别为，相机支架顶部安装固定在预制混凝土布料机的导轨小车上，保持与预制混凝土布料机具有相同的X、Y方向运动，但是不会与设备存在Z方向的运动；相机安装在相机支架底部，并且具有灵活的调整位置的结构形式，能够很好对混凝土图像进行拍摄；相机通过千兆网线与中央处理设备上的图像采集卡连接，进行数据的传输；图像采集卡安装在中央处理器上，进行数据的采集；中央处理器对采集到的图像进行处理运算。整体测量结构模型图如图2-1所示。其中1为预制混凝土布料机，负责混凝土布料工作；2为预制混凝土布料机的X方向滑轨小车，其可以带动混凝土布料机在结构3上做X方向的运动，其与模具的高度距离为2m；3为预制混凝土布料机的Y方向滑轨小车，其可以带动混凝土布料机在结构4上做Y方向的运动；4为支撑架，对整个的装置起到一个支撑的作用；5为预制构件的模具，其为预制构件的模型，需要将混凝土均匀布置在模具中，使混凝土成型，一般模具尺寸为3m*4m；6为相机支架，其用来将双目相机固定在混凝土布料机上；7为预制混凝土布料机出料口，是混凝土从预制混凝土布料机出来的可控通道，总宽度为2m；8为双目相机，安装在结构6相机支架的尾部，用来采集混凝土图像；9为双目相机固定板，可将双目相机平行固定在相机支架上；10为中央控制器，用来对相机采集图像进行处理与计算；11为液压装置，其在预制混凝土布料机左右两侧都有布置，其连接1预制混凝土布料机与结构2，可以让预制混凝土布料机在Z方向上有短程的活动，实际预制混凝土布料机图像如图1-2所示。
在布料过程中，首先通过结构2与结构3将预制混凝土布料机1平移到模具5的布料位置起点，如果模具的高度与此时预制混凝土布料机的距离较小，可以通过结构11液压装置对预制混凝土的高度进行改变，达到合适的高度，此时将X方向位置锁定，通过双目相机8采集模具底部的图像，并将图像传送给中央处理器10进行初始距离的计算。控制结构3带动预制混凝土布料机进行Y方向的运动，此运动会使混凝土布料机在模具的上方运动，于是在运行过程中控制结构7出料口的开闭进行布料，在此时双目相机8对布下的混凝土进行实时采集图像，并传送给中央处理器，进行混凝土厚度的计算。如果模具的尺寸比较大，预制混凝土布料进机行一次布料，无法对模具进行完全布料。此时需要将混凝土布料机平移到初始位置，控制结构2进行X方向的运动，使布料机位于未布料的区域，重复上述过程，直至完成布料。
2.2双目视觉测距系统的整体模型与测距原理
2.2.1双目视觉测距系统的整体模型
双目视觉测距原理类似人的双眼[27]。当用双眼在观察一个物体时，分别闭上左眼用右眼去观察与闭上右眼用左眼去观察，此物体在左眼睛图像中的位置比右眼睛图像位置偏右。人类的双眼就是通过物体在左、右眼睛中的位置偏差，来进行距离的估算。于是从双眼对物体位置的判断中，就可以得到双目视觉测距的基本要素。一、需要两个相机平行放置。二、拍摄的物体必须同时存在于两个相机的图像中。
相机作为系统的传感器，其具有采集混凝土图像的功能，双目相机采集的图像通过设计的算法进行处理，进而得出特定位置的深度信息。在选择双目相机进行系统开发时，首先要考虑的条件就是双目相机能不能达到工作要求。简而言之，就是对相机的成像质量、相机测量视野与相机的测量精度进行选型。
由于测量原理与计算公式不同。于是，测量的精度计算方法也不同，但是在双目相机测距公式中，匹配视差信息在不进行算法搭建的情况下得不到，于是就缺少了误差计算条件。此时可以将单目相机测量平面尺寸的精度作为参考。
第三章基于机器视觉的混凝土布料机布料厚度实时测量算法研究.................25
3.1引言...............................25
3.2立体匹配算法..................................26
第四章混凝土布料机布料厚度测量系统的软件设计.................42
4.1相机初始化模块....................................43
4.2打开相机模块............................43
第五章系统运行速度与误差的验证分析......................50
5.1测试环境的搭建.....................50
5.2混凝土厚度测量实验.....................................52
第五章系统运行速度与误差的验证分析
5.1测试环境的搭建
根据现场的条件，在实验室搭建测试平台，利用如图5-1所示的测厚精度模型，对测量系统的测厚精度与纹理较清晰时的匹配准确性与运行时间进行验证。由于在模型中存在高低不平的部位，于是可以对系统的测厚精度进行很好的验证。
第六章结论与展望
6.1结论
本论文的研究重点是基于机器视觉的混凝土布料机布料厚度测量算法研究。在整个测距过程中，存在相机的立体标定、相机的立体校正、左右视图的立体匹配、距离计算等步骤。经过搭建双目相机的硬件平台与软件算法，并对算法实现中的每一步骤进行学习与测试，发现影响算法运行速度的步骤主要是左、右视图的立体匹配，在立体匹配中分为特征点的寻找、特征点的描述、特征点的匹配，其中特征点的描述花费时间最多，传统算法也存在特征点的寻找存在随机性的问题，于是通过对比现存立体匹配算法，根据各个算法的运行速度，对算法进行了选择与改进，提出基于图像分割+匹配点自动生成算法。并对算法在低纹理情况下匹配准确率低的情况，提出改进rB RIEF描述子生成算法。
本论文分别从硬件方面如何提高算法的精度，如何在软件方面提高算法运行速度、如何在软件方面提高算法的匹配稳定性方面进行分析，得到了以下结论。
（1）双目测距系统的结构设计在双目视觉中存在的相机焦距、相机的感光元件尺寸大小、测量物体与相机的距离三方面因素，对测距系统的视野存在影响，在测量物体与相机的距离保持不变
