Разработка оптоэлектронных систем для измерения 3D геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.07, кандидат технических наук Двойнишников, Сергей Владимирович

• Двойнишников, Сергей Владимирович
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Двойнишников, Сергей Владимирович

Введение.

1 Оптоэлектронные методы измерения ЗБ геометрии.

1.1 Методы измерения ЗБ геометрии на основе пространственной модуляции оптического излучения.

1.2 Методы измерения ЗБ геометрии на основе методе фазовой триангуляции.

1.3 Метод компенсации нелинейности тракта источник -приемник оптического излучения.

1.4 Методы расширения динамического диапазона при фазовых измерениях.

1.5 Оценка погрешности метода измерения ЗБ геометрии на основе пространственно-временного модулирования источника оптического излучения.

1.6 Выводы.

2 Методы калибровки системы измерения 313 геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения.

2.1 Анализ методов калибровки оптоэлектронных систем измерения ЗБ геометрии.

2.2 Калибровка оптоэлектронной системы с использованием параллельных калибровочных плоскостей и калибровочной мишени.

2.3 Самообучающиеся алгоритмы калибровки оптоэлектронных систем измерения ЗБ геометрии.

2.4 Выводы.

3 Прототип оптоэлектронной системы измерения ЪТ) геометрии крупногабаритных объектов.

3.1 Программное обеспечение оптоэлектронной системы измерения ЪТ> геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения.

3.2 Реализация калибровки оптоэлектронной системы измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов.

3.3 Лабораторные испытания оптоэлектронной системы измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов.

3.4 Полевые испытания оптоэлектронной системы измерения

ЗБ геометрии крупногабаритных объектов.

3.5 Промышленные испытания оптоэлектронной измерительной системы измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов.

3.6 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка оптоэлектронных систем для измерения 3D геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения»

Развитие ведущих отраслей экономики, нефтегазового и аэрокосмического комплексов, энергетики и атомной промышленности связано с применением точных машиностроительных изделий со все более сложной трехмерной (ЗБ) геометрией. Прецизионный контроль ЗО геометрии крупногабаритных изделий в процессе производства позволяет существенно повысить КПД высокотехнологичных энергетических установок и предотвратить техногенные катастрофы. Разработка и создание новых оптоэлектронных систем для измерения крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источников оптического излучения становятся все более актуальными и востребованными. Новые методы измерений ЗО геометрии крупногабаритных объектов базируются на возможностях современных оптико-электронных приборов, компьютеров, алгоритмов и новейшей элементной базе. Широкий спектр проблем, возникающих в оптике, источниках пространственно модулированного оптического излучения, регистрации и обработке оптико-электронных сигналов и изображеиий, определяет многообразие способов их преодоления, отличающихся по функциональным возможностям и техническим решениям [1-5].

К моменту начала работы над диссертацией в работах отечественных и зарубежных специалистов были заложены основы оптоэлектронных методов измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов [6-16].

Современные методы измерения ЗБ геометрии объектов можно разделить на два больших класса — контактные (координатно-измерительные машины, щуповые приборы, измерительные проекторы и т. д.) [17-20] и бесконтактные, среди которых наиболее распространены методы светового сечения, стереоскопические, интерференционные и растровые методы. Стереоскопические методы измерения отличаются низкой производительностью и высокой погрешностью. Применяются стереоскопические методы, как правило, в задачах исследования рельефа земной поверхности с помощью аэрофотоснимков [21-23], либо применяются, как расширение других методов. Методы светового сечения обладают погрешностью измерения порядка 0.5 мм, однако, для измерения полной ЗБ геометрии необходимо^ наличие блока сканирования, обеспечивающего механическое перемещение измерителя вдоль измеряемого объекта [24]. Интерференционные методы измерения [25-28] обладают очень низкой погрешностью (до 1 нм), но работают в узком диапазоне измеряемых расстояний (порядка длины волны источника когерентного излучения).

Растровые методы, или методы, использующие пространственно модулированный источник оптического излучения являются особенно перспективными [29-44], так как не требуют операции механического перемещения в процессе измерения. Исследуемый объект освещается пространственно модулированным источником оптического излучения и наблюдается с направления, отличного от направления освещения. Наблюдаемое изображение содержит искажения, кодирующие информацию о третьей координате (дальности). Известны различные модификации систем измерения, использующих пространственно модулированный источник оптического излучения, которые отличаются видом пространственной модуляции и алгоритмов дешифровки наблюдаемого изображения [45-61]. Погрешность зависит от локализации искажений пространственно модулированной засветки на наблюдаемом изображении и светорассеивающих свойств поверхности объекта, и не всегда оптимальна при их неудачных сочетаниях [4-5, 9]. Динамическая пространственно-временная модуляция оптического излучения [15, 16, 62-75] обеспечивает меньшую (порядка 0.1%) погрешность измерения, однако требует статичности измеряемого объекта.

Несмотря на давнюю историю и непрерывное развитие оптоэлектронных модуляционных методов, к моменту начала работы над диссертацией оптоэлектронные системы для измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов (с линейными размерами до 10 метров), предназначенные для работы в условиях производства, на основе пространственно-временной модуляции источников оптического излучения обладали высокой стоимостью (более 500 тыс. евро) и выпускались единичными сериями. Это, по-видимому, связано с тем, что реализация подобных методов существенно наукоемка, требует использования самой современной элементной базы, а воплощающие методы оптические и оптико-электронные приборы, в полной мере, комплексны.

В диссертации предложен новый метод измерения ЗБ геометрии на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения [15-16, 29, 70-71], основанный на применении функции пространственно-временной модуляции источника оптического излучения устойчивой к расфокусировке оптических элементов измерительной системы. Научная и практическая ценность этого метода заключается в уменьшении погрешности измерения ЗБ геометрии объектов и расширении функциональных возможностей. Разработанный в диссертации новый оптоэлектронный метод позволяет с низкой погрешностью измерять ЗБ геометрию в широком диапазоне светорассеивающих свойств поверхности крупногабаритных объектов.

Известен метод фазовой триангуляции для оптического измерения ЗБ геометрии объектов [76-92]. Анализируемые изображения пространственно модулированного освещения рассматриваются в рамках аналогии с фазовыми изображениями интерферограмм [93-117]. Для уменьшения погрешности измерений используют метод фазовых шагов [93-94], обеспечивающий меньшие погрешности измерений, но не работающий при произвольных фазовых сдвигах [95-97]. В условиях ограниченного динамического диапазона приемника оптического и произвольных отражательных свойствах поверхности измеряемых объектов это ограничение оказывается критичным. Для решения этой проблемы 1 используют различные методы, позволяющие расшифровать фазовые изображения с произвольными пошаговыми сдвигами, но имеющие различные ограничения, например, обобщенный алгоритм расшифровки фазовых изображений с произвольным пошаговым сдвигом на основе решения системы трансцендентных уравнений [97]. Этот метод не учитывает наличия аддитивных и мультипликативных шумов на изображениях и не обеспечивает минимизацию ошибки определения фазы в широком диапазоне светорассеивающих свойств поверхпосш крупногабаритных объектов. Предметом диссертационной работы является создание нового метода расшифровки фазовых изображений, обеспечивающего минимизацию ошибки определения фазы [96-97] при наличии шумов на изображениях, имеющих нулевое математическое ожидание и дисперсию.

Одним из недостатков метода фазовой триангуляции является ограниченный диапазон измерений. По изображению фазовые значения могут однозначно восстанавливаться только в пределах периода зондирующей синусоиды [118-121]. В диссертации предложен модифицированный метод восстановления полной фазы с помощью целочисленного анализа на основе использования кратных периодов.

Энергетическая характеристика многих современных распространенных и недорогих устройств, используемых для ввода, печати или визуализации изображений, соответствует степенному закону [122-126]. При использовании методов фазовой триангуляции необходимо контролировать линейность приемно-передаточного тракта между источником оптического излучения и приемником изображения. Наличие нелинейной приемно-передаточной характеристики тракта между источником и приемником пространственно модулированного освещения может вызвать сложно прогнозируемые систематические погрешности, зависящие от величины смещения фазы [127-132]. Классические методы компенсации нелинейности тракта источник-приемник оптического излучения предполагают наличие априорной информации о нелинейной характеристики тракта и светорассеивающих свойств поверхности, которая для крупногабаритных объектов на практике, как правило, отсутствует. В диссертации впервые предложен модифицированный метод компенсации нелинейности тракта источник-приемник оптического излучения на основе введения дополнительных линейных корректирующих устройств, линеаризующих энергетическую оптическую характеристику тракта источник-приемник излучения.

Важнейшим элементом любого оптико-электронного прибора и комплекса является создание методов ее калибровки [5, 133-152]. Калибровка ЗБ системы заключается в определении оптимального набора параметров, описывающих отображение 20 координат пространственного модулятора оптического излучения на пространственные ЗБ координаты измеряемого объекта (мировые координаты) и отображение мировых ЗБ координат на 2D координаты изображения приемника оптического излучения [153-168]. Стандартное решение [134-136], основанное на определении внутренних параметров приемника излучения, внутренних параметров источника излучения и эвклидова преобразования пространства между источником и приемником оптического излучения не обеспечивает необходимой точности и устойчивости оценок при использовании распространенных источников пространственно модулированного оптического излучения.

На момент начала работы над диссертацией в методах, использующих пространственную модуляцию источника оптического излучения, для определения внутренних параметров источников и приемников оптического излучения использовались приближения геометрической оптики, не учитывающие аберрации оптических элементов. При измерениях ЗО геометрии крупногабаритных объектов приближение геометрической оптики может давать существенные сисхематические погрешности.

Решение проблемы компенсации нелинейных пространственных искажений в методе фазовых шагов и в комплексной калибровке параллельными калибровочными плоскостями, а также аналитическая оценка погрешности измерений ЗБ геометрии крупногабаритных объектов также входит в круг проблем, решаемых в диссертационной работе.

Калибровки оптоэлектронных приборов для измерений ЗБ геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения основаны на решении проблемы построения взаимно однозначного соответствия декартовых координат точки в измеряемом пространстве с одной стороны и координат точки на изображении приемника и значения горизонтальной координаты пространственного модулятора структурированной засветки, формирующего световой пучок в этой точке, с другой стороны. Необходимо обеспечить непрерывное взаимно однозначное отображение 3-мерного пространства координат приемника и горизонтальной координаты модулятора засветки в трехмерное декартовое пространство, в котором расположен измеряемый объект.

В диссертации для решения обозначенной проблемы впервые предложено использование современных самообучающихся алгоритмов определения регрессионных функций, априорная информация об аналитическом представлении на этапе определения регрессионной функции которых отсутствует [169-172]. Для построения регрессионной функции нескольких переменных, зависимость которой в общем случае неизвестна, в диссертации применены алгоритмы, основанные на нейронных сетях [173184], обладающие свойствами самообучения и уменьшения погрешности построения регрессионной функции с увеличением количества данных в обучающей выборке.

Разработка и реализация самообучающихся алгоритмов калибровки, построенных на нейронных сетях, имеющих оптимальную топологическую структуру, входит в круг задач, решаемых в диссертации. Впервые предложены самообучающиеся алгоритмы калибровки оптоэлектронных систем измерения ЗБ геометрии на основе алгоритма нейронных сетей и на основе полиноминальной регрессии 2-го порядка. Реализовано 2 метода калибровки при измерениях 3D геометрии крупногабаритных объектов - с использованием калибровочной плоской поверхности и калибровка с использованием калибровочной мишени.

Программное обеспечение оптоэлектронной системы для измерения 3D геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения должно реализовывать интерфейс взаимодействия с приемником оптического излучения, обеспечивать управление источником оптического излучения, формировать нужную модуляцию источника оптического излучения, обеспечивать накопление данных приемника оптического излучения, обрабатывать данные, сохранять и визуализировать результаты обработки.

На момент начала работы подобное программное обеспечение отсутствовало. Решение проблемы проектирования внутренней архитектуры [185-191] и реализации [192-199] программного обеспечения оптоэлектронной системы для измерения 3D геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения также входит в круг вопросов диссертационной работы.

Важной частью диссертации являются практическая реализация оптоэлектронной системы для измерения 3D геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения, лабораторные и промышленные испытания системы. Примером такого класса объектов являются лопасти гидротурбин, имеющие очень сложную форму. Задача контроля 3D геометрии лопастей гидротурбин стоит очень остро [200-202], но в отечественной промышленности она решена методом визуального сравнения с шаблонами, в результате чего качество рабочей части лопасти неизбежно связанна с субъективной человеческой составляющей. Эффективность и безопасность работы гидроэлектростанций, в значительной степени, зависят от надежности работы турбины, так как она является наиболее нагруженным модулем. Ошибки при производстве лопаток гидротурбин могут привести к различным следствиям от низкого КПД гидротурбины до катастрофического разрушения силового агрегата. В процессе производства контролю подлежат десятки геометрических параметров лопастей, определяемые требованиями технических условий, конструкторской и технологической документации, утвержденными образцам, эталонам и условиями поставки. Контроль 3D геометрии лопастей гидротурбин - важная и неотъемлемая часть технологического процесса их изготовления [200].

В нашей стране отсутствует серийное производство прецизионных оптоэлектронных систем для измерения 3D геометрии крупногабаритных объектов в промышленности. Стоимость зарубежных систем (например, FARO Technologies Inc) достигает миллионов долларов за экземпляр. Разработка, создание и испытания в лаборатории и в условиях действующего производства ОАО "Силовые машины-JIM3" оптоэлектронной системы для измерения 3D геометрии крупногабаритных лопаток гидротурбин на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения, не уступающей по технико-экономическим характеристикам лучшим мировым аналогам, входит в круг проблем, решаемых в настоящей диссертационной работы.

Цель диссертационной работы: разработка и практическая реализация оптоэлектронной системы, предназначенной для измерения ЗО геометрии крупногабаритных объектов в условиях действующего отечественного производства.

Задачи исследований:

1) разработка и реализация оптоэлектронных методов измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения;

2) разработка и реализация методов калибровки системы измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения;

3) разработка функциональных узлов и программного обеспечения и практическая реализация оптоэлектронной системы, предназначенной для измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов в условиях действующего отечественного производства.

Научная новизна:

1) предложен и реализован метод измерения ЗБ геометрии на основе пространственно-временной модуляции оптического излучения, устойчивый к изменениям в широких пределах светорассеивающих свойств поверхности объекта, обеспечивающий погрешность измерения менее 0,1%;

2) предложен устойчивый метод расшифровки фазовых изображений на основе метода наименьших квадратов, обеспечивающий минимизацию ошибки определения фазы в условиях узкого динамического диапазона (1:255) фотоприемника при наличии аддитивных шумов на фазовых изображениях;

3) впервые выполнены натурные бесконтактные измерения ЗБ геометрии лопасти рабочего колеса лопастно-поворотной турбины с применением методов пространственно-временной модуляции источника оптического излучения в условиях отечественного производства. Получена ЗЭ модель лопасти гидротурбины, содержащая более 30000 измеренных точек.

В работе использованы методы фотометрии, фазовой триангуляции, цифровой обработки сигналов и изображений, искусственного интеллекта, численного моделирования, аналитической геометрии, математической статистики, объектно-ориентированной декомпозиции программного обеспечения. /

Достоверность полученных в работе результатов подтверждается созданием на основе разработанных функциональных модулей действующего прототипа оптоэлектронной системы для измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения, результатами испытаний и измерений, анализом погрешностей.

Практическая ценность и реализация результатов работы. На основе полученных результатов и выводов разработан действующий прототип оптоэлектронной системы для измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения. Прибор применен для впервые выполненных бесконтактных измерений ЗЭ геометрии лопасти рабочего колеса лопастно-поворотной турбины в процессе производства ОАО "Силовые машины-ЛМЗ" с применением методов пространственно-временной модуляции источника оптического излучения. Сфера применения может быть расширена на другие области научного эксперимента и промышленного производства. Результаты работы внедрены на ОАО "Силовые машины-ЛМЗ" и используются в лабораториях Института теплофизики СО РАН.

На защиту выносятся следующие научные положения:

1) оптико-электронный метод измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции оптического излучения, обеспечивающий измерение с погрешностью менее 0,1%, в диапазоне отражательных свойств поверхности более 1:10000;

2) способ расшифровки фазовых изображений, основанный на методе наименьших квадратов и гармонической регрессии, обеспечивающий минимизацию ошибки определения фазы и позволяющий применять метод фазовых шагов в условиях узкого динамического диапазона фотоприемника;

3) методы комплексной калибровки оптико-электронных приборов и комплексов для измерения ЗО геометрии на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения, основанные на применении плоской калибровочной поверхности, калибровочной мишени и алгоритма нейронных сетей, обеспечивающие автоматическую калибровку системы с компенсацией всех нелинейных пространственных оптических искажений;

4) результаты практической реализации оптико-электронного комплекса на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения для определения ЗБ геометрии лопасти рабочего колеса лопастно-поворотной гидротурбины в процессе производства.

Личный вклад автора заключается в разработке методов, функциональных модулей и программных интерфейсов оптоэлектронной системы для измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения. Автором выполнены экспериментальные исследования, отраженные в диссертации, обработка и анализ результатов исследований.

По материалам работы соискателем лично и в соавторстве опубликовано 40 печатных работ, из них по материалам работы 19, 1 из которых издана в журнале, определенном ВАК Минобрнауки РФ, получен патент РФ на изобретение.

Результаты диссертационной работы докладывались и представлялись на: ХЫУ Международной научной студенческой конференции "Студент и научно-технический прогресс" (Новосибирск, 2006 г.), ХЬУ Международной научной студенческой конференции "Студент и научно-технический прогресс" (Новосибирск, 2007 г.), 9-й международной научно-технической конференции "Оптические методы исследования потоков" (Москва, 2007 г.), Всероссийской школе-семинаре молодых ученых "Физика неравновесных процессов в энергетике и наноиндустрии" (Новосибирск, 2007 г.), Пятой международной научно-практической конференции "Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности" (Санкт -Петербург, 2008 г.), Всероссийской научной конференции молодых ученых "НАУКА. ТЕХНОЛОГИИ. ИННОВАЦИИ." (Новосибирск, 2008 г.), а также на научных семинарах и совещаниях Института теплофизики СО РАН.

Диссертация состоит из введения, 3 разделов, заключения и приложения, содержит 130 страниц, 78 рисунков.

Заключение диссертации по теме «Оптические и оптико-электронные приборы и комплексы», Двойнишников, Сергей Владимирович

3.6 Выводы

1) Создан прототип оптоэлектронной системы для измерения ЗЭ геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения. Предложена внутренняя архитектура программного обеспечения оптоэлектронной системы для измерения ЗВ геометрии крупногабаритных объектов. Сформулированы функциональные требования к модулям программного обеспечения оптоэлектронной системы для измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов. Описана реализация программного обеспечения оптоэлектронной системы для измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения;

2) экспериментально реализованы 2 вида калибровки прототипа оптоэлектронной системы измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов: калибровка с использованием калибровочной плоской поверхности и калибровка с использованием калибровочной мишени. Достигнута относительная погрешность измерения при использовании метода калибровки на основе калибровочной плоской поверхности менее 0,1% от диапазона измерения. Достигнута относительная погрешность измерения при использовании метода калибровки на основе калибровочной мишени лучше 0,06% от диапазона измерения;

3) проведены лабораторные испытания оптоэлектронной системы для измерения ЗБ геометрии объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения. Представлены результаты измерения пропеллера вентилятора, и модели лопасти радиально-осевой гидротурбины. Достигнута относительная погрешность измерения лучше 0,1%;

4) проведены полевые испытания оптоэлектронной системы для измерения ЗО геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения. Представлены результаты измерения деформированного листа ДВП, имеющего линейные размеры 1,2x1,0x0,5 м. Достигнута относительная погрешность измерения лучше 0,06%;

5) проведены промышленные испытания оптоэлектронной системы для измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения. Проведены измерения геометрии лопасти рабочего колеса лопастно-поворотной турбины Святогорской ГЭС (проба № 33781). Лопасть имеет линейные размеры 2,5x2,0x1,Ом. Достигнута относительная погрешность измерения лучше 1%; Проведенные испытания демонстрируют работоспособность используемых методов;

6) показано, что использование более мощного источника оптического излучения и цифровой камеры обеспечит погрешность измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов (с линейным размером до 10 м) менее 0,021% от диапазона измерения.

Заключение

На основании выполненных научных исследований:

1) предложен оптоэлектронный метод измерения ЗБ геометрии на основе пространственно-временной модуляции оптического излучения, отличающийся тем, что для определения высоты рельефа поверхности контролируемого объекта определяют координаты точки в пространстве, в которой зависимость интенсивности освещения от номера изображения в наибольшей степени подобна зависимости в исследуемой точке контролируемого объекта. Практическая ценность предложенного метода заключается в повышении точности измерения ЗБ геометрии объектов и расширении возможностей при проведении измерений. Предложен устойчивый метод расшифровки фазовых изображений, обеспечивающий минимизацию ошибки определения фазы в условиях узкого динамического диапазона устройства, принимающего оптическое излучение, и при наличии шумов на фазовых изображениях. Показана возможность использования устойчивого метода расшифровки фазовых изображений в реализации оптоэлектронной системы для измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции оптического излучения;

2) предложен метод компенсации нелинейности тракта приемник-передатчик оптического излучения на основе введения дополнительных линейных корректирующих устройств, обеспечивающий линейность тракта источник-приемник оптического излучения и исключающий систематические погрешности измерения фазы зондирующей синусоиды;

3) предложен метод комплексной калибровки источника и приемника пространственно модулированного оптического излучения, основанный на применении плоской калибровочной поверхности и калибровочной мишени. Метод обеспечивает компенсацию всех нелинейных искажений источника и приемника оптического излучения. Представлена оценка погрешности измерений, обусловленная методом фазовых шагов и калибровки системы. Показано, что погрешность измерения, обусловленная калибровкой пропорциональна погрешности измерения декартовых координат калибровочного объекта, обратно пропорциональна квадратному корню от количества измерений калибровочного объекта с различными декартовыми координатами;

4) предложен самообучающийся алгоритм нахождения регрессионной функции для определения декартовых координат измеряемого объекта на основе алгоритма нейронных сетей. Предложен самообучающийся алгоритм нахождения регрессионной функции для определения декартовых координат измеряемого объекта на основе полиноминальной регрессии 2-го порядка. Показано, что для задачи измерения ЗБ геометрии на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения, нейронная сеть, имеющая топологию вида 3-10-3, обеспечивает наименьшую ошибку определения декартовых ' координат точек измеряемого объекта. Для получения СКО координат менее 0,05% от диапазона измерения необходимо, как минимум 8 измерений калибровочной мишени в различных точках пространства;

5) создан прототип оптоэлектронной системы для измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения. Предложена внутренняя архитектура программного обеспечения оптоэлектронной системы для измерения ЗО геометрии крупногабаритных объектов;

6) экспериментально реализованы 2 вида калибровки прототипа оптоэлектронной системы измерения ЗО геометрии крупногабаритных объектов: калибровка с использованием калибровочной плоской поверхности и калибровка с использованием калибровочной мишени. Достигнута относительная погрешность измерения при использовании метода калибровки на основе калибровочной плоской поверхности менее 0,1% от диапазона измерения. Достигнута относительная погрешность измерения при использовании метода калибровки на основе калибровочной мишени лучше 0,06% от диапазона измерения;

7) проведены испытания оптоэлектронной системы для измерения ЗБ геометрии крупногабаритных объектов на основе пространственно-временной модуляции источника оптического излучения. Показано, что система позволяет измерять ЗО геометрию крупногабаритных объектов сложной формы, независимо от отражательных свойств поверхности измеряемого объекта в промышленных условиях.

Автор считает своим долгом выразить искреннюю благодарность научному руководителю главному научному сотруднику ИТ СО РАН д.т.н. Меледину В.Г. за всестороннюю помощь и внимание, оказанные при выполнении настоящей работы, научным сотрудникам к.т.н. Наумову И. В., к.т.н. Бакакину Г. В., Павлову В. А., Аникину Ю. А., Главному В. Г., Куликову Д. В. Рахманову В. В., принимавших активное участие при выполнении отдельных этапов работы. Автор также считает необходимым выразить признательность к.ф.-м.н. Евсееву А. Р., Садбакову О. Ю., Елисееву И. А., Кабардину И. К, Шархову А. С. за полезные обсуждения содержания работы.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Двойнишников, Сергей Владимирович, 2009 год

1. Техническое зрение роботов. под. ред. А. Пью, пер. с англ. - М.: Машиностроение, 1987

2. Куафэ Ф. Взаимодействие робота с внешней средой. М.: Мир,1985.

3. Хорн Б.К.П. Зрение роботов. М.: Мир, 1989.

4. Логинов А.И. Системы технического зрения.- М.гМИРЭА, 1991.

5. Бурдун Г. Д., Марков Б. Н. Основы метрологии. М.: Изд-во стандартов, 1975.

6. Патент РСТ WO 00/ 70303, РСТ/ US99/ 70303, кл. G01B11/24, 23.11.2000г.

7. Патент РСТ WO 99/58930, PCT/US99/106777, кл. G01B11/24,1999г.

8. Патент РФ № 2185598, кл. GO 1В11/24, 2003 г.

9. Young, K.Y., "A low cost three—dimensional vision system using space-encoded spot projections," SPIE Vol. 728 Optics, Illumination, and Image Sensing for Machine Vision, pp. 160-172, 1986.

10. Dragan Tubic, Patrick H'ebert, and Denis Laurendeau. A Volumetric approach for interactive 3D modeling, Computer Vision and Image Understanding 92 (2003) 56-77

11. Blais F 2003 A review of 20 years of range sensors development Videometrics VII SPIE IS&T Electronic Imaging (San Jos^e, С A) pp 62-76

12. Киричук B.C., Шакенов А.К. Алгоритмы обнаружения точечных объектов по стереоизображениям // Автометрия, 2005, т. 41, № 2. С. 14-22.

13. Киричук B.C., Косых В.П., Перетягин Г.И., Попов С.А. Использование серии космических снимков с общей точкой наведения для оценивания рельефа местности // Автометрия, 2002, № 1. С. 3-16.

14. Киричук B.C., Косых В.П. Точность оценивания рельефа по последовательности перспективных изображений // Автометрия, 2002, т. 38, № 5. С. 3-16.24. http://www.leica-geosystems.ru/ru/3D-HDS-Leica-HDS600066363.htm

15. А.К. Поташников, И.В. Голубев, Р.В.Куликов, Е.В. Сысоев, Ю.В. Чугуй. Оптоэлектронный микрометрический датчик с микропроцессором // Оптический журнал. 2007. - Т. 74, № 12. - С. 50-54.

16. Besl P.J., "Active, optical range imaging sensors," Machine Vision and Applications, Vol. l,pp 127-152, 1988.

17. Girod, В., and Scherock, S., "Depth from defocus of structured light," SPIE Vol. 1194 Optics, Illumination, and Image Sensing for Machine Vision IV, 1989.

18. J. Batlle, E. Mouaddib, and J. Salvi. Recent progress in coded structured light as a technique to solve the correspondence problem: a survey. Pat. Recog., 31(7):963-982, 1998.

19. P. Besl. Active optical range imaging sensors. In Jorge L.C. Sanz, editor, Advances in Machine Vision, pp. 1-63, 1989.

20. M. Rioux, G. Bechthold, D. Taylor, and M. Duggan. Design of a large depth of view three-dimensional camera for robot vision. Optical Engineering, 26(12): 1245-1250, Dec 1987.

21. Leopold J, Guther H and Leopold R 2003 New developments in fast 3D-surface quality control Measurement 33 179-87

22. T.A. Clarke, K.T.V. Grattan, N. E. Lindsey, "The use of laser based triangulation techniques in optical inspection of industrial structures", Int. Symposium on Optical and Opto-electronic Applied Science and Engineering, 1990, Proc SPIE Vol. 1332.50.

23. R. Hartley and A. Zisserman. Multiple view geometry in computer vision. Cambridge University Press, 2000.

24. Chen F, Brown G M and Song M 2000 Overview of three-dimensional shape measurement using optical methods Opt. Eng. 39 10-22

25. Kobayashi A 1991 New optical measurements and their applications in industry Measurement 9 88-96

26. Wittels N, McClellan J R, Cushing IC and Howard W III 1988 How to select cameras for machine vision Proc. SPIE 1005 44-53

27. Godber S X, Robinson M and Evans J P O 1995 The line-scan sensor: an alternative sensor modality for the extraction of 3-D co-ordinate information Opt. Eng. 34 3044-54

28. Chen, Y. Hung, C. Chiang, and J.Wu. Range data acquisition using color structured lighting and stereo vision. Image and Vision Computing, 15(6):445-456, 1997.

29. Alexander, B.F. and Ng., K.C., "3-D shape measurement by active triangulation using an array of coded light stripes," SPIE Vol. 850 Optics, Illumination, and Image Sensing for Machine Vision II, pp. 199-209, 1987.

30. Altschuler, M.D., Bae, K., Altschuler, B.R., Dijak, L.A., Tamburino and Woodford, B., "Robot vision by encoded light beams," Three Dimensional Machine Vision, Takeo Kanade, Ed. Norwell, MA: Kluwer Academic Publishers, 1987.

31. Monks, T.P, "Improved stripe matching for colour encoded structured light," in Computer Analysis of Images and Patterns, Proceedings of the 5th International Conference CAIP '93, Budapest, Hungary, pp 476-485, September 1993.

32. M. Proesmans, L. Van Gool, and F. Defoort. Reading between the lines a method for extracting dynamic 3D with texture. In ICCV'98, pp. 1081— 1086, 1998.

33. K. Pulli et al. Acquisition and visualization of colored 3D objects. In ICPR'98, pp. 11-15, 1998. Mclvor A M 2002 Nonlinear calibration of a laser stripe profiler Opt. Eng. 41 205-12

34. O. Hall-Holt and S. Rusinkiewicz. Stripe boundary codes for real-time structured-light range scanning of moving objects. In Int. Conf. on Computer Vision, pages 359-366, 2001.

35. K. Hattori and Y. Sato. Accurate rangefinder with laser pattern shifting. In Int. Conf. on Pattern Recognition, pages 849-853, 1996

36. M. Maruyama and S. Abe. Range sensing by projecting multiple slits with random cuts. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 15:647-651, 1993.

37. Morano R. A., Ozturlc, Conn C. R., Dubin St., Zietz S., Nissanov J.: Structured Light Using Pseudorandom Codes, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 20, no 3, March 1998

38. Salvi J., Pagns J., Batlle J. Pattern codification strategies in structured light systems //Pattern Recognition. 2004. V.37, N.4. P. 827-849.

39. M. Proesmans, L. V. Gool, and A. Oosterlinck. One-shot active 3d shape acquization. In Int. Conf. on Pattern Recognition, pages 336-340, 1996.

40. K. Sato and S. Inokuchi. Three-dimensional surface measurement by space encoding range imaging. Journal of Robotic System, 2:27-39, 1985.

41. Kujawinska M., Wegiel M., Sitnik R. Real-time 3D shape measurement based on color structure light projection /In: FRINGE'01, 4th Int. Workshop on Automatic Processing of Fringe Patterns, W. Osten and W. Jueptner, eds. ELSEVIER, 2001. P. 324-331.

42. Monks, T.P, Carter J.N, "Colour-encoded structured light for digitisation of real-time 3d data," in Research Journal, Department of Electronics and Computer Science, University of Southampton, U.K, 1991.

43. Y.-Y. Chuang et al. Environment matting extensions: towards higher accuracy and real-time capture. In SIGGRAPH 2000, pp. 121-130, 2000.

44. Horn and N. Kiryati. Toward optimal structured light patterns. Image and Vision Computing, 17, 1999.

45. Asundi A andWensen Z 1999 Unified calibration technique and its applications in optical triangular profilometry Appl. Opt. 38 3556-61

46. K. Boyer and A. C. Kak. Color-coded structured light for rapid image ranging. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 9:14-28, 1989.

47. Paul L., Stanke G.: 3-D-Acquisition and Modelling of Deformable, Non-rigid Objects under Movement Using Spectral Coded Lighting, proceedings EVA'01 Glasgow, July 2001

48. Fan K C and Tsai TII 2001 Optimal shape error analysis of the matching image for a free-form surface Robot. Comput.-Integr. Manuf. 17 215-22

49. Sansoni G, Patrioli A and Docchio F 2003 OPL-3D: a novel, portable optical digitiser for fast acquisition of free-form surfaces Rev. Sci. Instrum. 74 2593-603

50. Tang S and Hung Y Y 1990 Fast profilometry for the automatic measurement of 3-D object shape Appl. Opt. 29 3012-8

51. Posdamer J.L., Altschuler M.D. Surface measurement by space-encoded projected beam systems //Computer Graphics and Image Processing. 1982. V.18, N.l. P. 1-17.

52. Curless and М. Levoy. Better optical triangulation through spacetime analysis. In ICCV'95, pp. 987-994, 1995.

53. J. Davis, R. Ramamoorthi, and S. Rusinkiewicz. Spacetime stereo: a unifying framework for depth from triangulation. In CVPR 2003, 2003.

54. Haist T and Tiziani H J 2002 Color-coded object-adapted fringe projection for two-and three-dimensional quality control Tech. Messen tm 69 367— 73

55. Вишняков Г.Н., Левин Г.Г., Наумов А.А.: Измерение поверхности трехмерных объектов методом проекции интерференционных полос // Оптика и спектроско-пия. 1998, Т. 85. №6. С. 1015.

56. Сухоруков К.А.: Точность восстановления трехмер-ных поверхностей методом Фурье-синтеза // Измери-тельная техника 2005. №5. С. 34-36.

57. М. Gruber, G. Hausler: Simple, robust and accurate phase-measuring triangulation. Optik. 1992. № 3. C. 118 122.

58. M. Halioua, H. Liu, V. Srinivasan: Automated phase measuring profilometry of 3-D diffuse objects. Appl. Opt. 23 (1984) 3105 3108.

59. Acquisto L D, Frantini L and Siddiolo A M 2002 A modified moire technique for three-dimensional surface topography Meas. Sci. Technol. 13 613— 22

60. Su X and Chen W 2001 Fourier transform profilometry: a review Opt. Lasers Eng. 35 263-84

61. Asundi A and Wensen Z 1998 Fast phase-unwrapping algorithm based on a gray-scale mask and flood fill Appl. Opt. 37 5416-23

62. Huang P S, Zhang С P and Chiang F P 2003 High speed 3-D shape measurement based on digital fringe projection Opt. Eng. 42 163-8

63. Pennington T L, Xiao H, May R and Wang A 2001 Miniaturized 3-D surface profilometer using a fiber optic coupler Opt. Laser Technol. 33 313-20

64. Indebetouw G 1978 Profile measurement using projection of running fringes Appl. Opt. 17 2930-33

65. Sansoni G, Carocci M and Rodella R 1999 3D vision based on the combination of Gray code and phase shift light projection: analysis and compensation of the systematic errors Appl. Opt. 36 6565—73

66. Carlsson Т.Е., Wei A. Three-dimensional measurement using light-inflight speckle interferometiy /In: Proc. 3rd Int. Workshop on Automatic Processing of Fringe Patterns, W. Jueptner and W. Osten, eds. Akademie Verlag, Berlin, 1997. P. 164-170.

67. Notni G., 360-deg shape measurement with fringe projection: calibration and application /In: FRINGE'01, 4th Int. Workshop on Automatic Processing of Fringe Patterns, W. Osten and W. Jueptner, eds. ELSEVIER, 2001. . P. 311-323.

68. M.Takeda, "Spatial-carrier fringe-spatial analysis and its application to precosion interferometry and profilometry: an overview", Ind. Metrol, 1, 79-99 (1990)

69. M. Takeda, H. lna and S. Kobayashi, "Fourier-transform method of fringe-pattern analysis for computer-based topography and interferometry", J. Opt. Soc. Am. 72, 56-160(1982).

70. Гудмен Дж. Введение в Фурье-оптику. М.: Мир, 1970.

71. Creath К.: Phase-shifting speckle interferometry // Appl. Opt. 1985. 24, N 18. P. 3053.

72. М. Франсон. Оптика спеклов. М.: Мир, 1980

73. J.H. Bruning, D.R. Herriott, J.E. Gallagher, D.P. Rosenfeld, A.D. White, D.J. Brangaceio: Digital wave-front measuring for testing optical surfaces and lenses // Appl. Opt. 1974. 13. P. 2693-2703.

74. Burke J, Bothe T, OstenW and Hess C 2002 Reverse engineering by fringe projection Interferometry Xi: Appl. 4778 312-24

75. Tsai M, Huang H, Itoh M and Yatagal T 2000 Multiwavelength fringe scanning profilometry for wide gapped sample Opt. Eng. 39 970-7

76. Takeda M and Mutoh K 1983 Fourier transform profilometry for the automatic measurement of 3-D object shapes Appl. Opt. 22 3977-82

77. Burton D R and Lalor M J 1994 Multichannel Fourier fringe analysis as an aid to automatic phase unwrapping Appl. Opt. 33 2939-48

78. Skydan O A, Lalor M J and Burton D R 2002 Technique for phase measurement and surface reconstruction by use of colored structured light Appl. Opt. 41 6104-17

79. Sciammarella C A and Ahnadshahi M A 1986 Detection of fringe pattern information using a computer based method Proc. 8th Int. Conf. on Experimental Stress Analysis pp 359-68

80. Sciammarella C A and Bhat G 1992 Two-dimensional Fourier transform methods for fringe pattern analysis Proc. 7th Int. Conf. on Experimental Mechanics (Las Vegas, USA)

81. Sciammarella C A and Sturgeon D L 1967 Digital filtering techniques applied to the interpolation of moir'e-fringe data Exp. Mech. 7 468-75

82. Yoshizawa T 1993 Shadow moir'e topography by means of the phase shift method Opt. Eng. 32 1668-74

83. Watkins L R, Tan S M and Barnes T H 1999 Determination of interferometer phase distributions by use of wavelets Opt. Lett. 4 905-7

84. Afifi M, Fassi-Fihri A, Nassim K, Sidki M and Rachafi S 2002 Paul wavelet-based algorithm for optical phase distribution evaluation Opt. Commun. 211 47-51

85. Servin M D and Malacara Z 1998 Interferogram Analysis for Optical Testing (New York: Dekker)

86. Ghiglia D C and Pritt M D 1998 Two-Dimensional Phase Unwrapping: Theory, Algorithms, and Software (New York: Wiley)

87. D.C. Ghiglia and L.A. Romero, "Robust two dimensional weighted and unweighted phase unwrapping that uses fast transforms and iterative methods", J. Opt. Soc. Am. 11, 107-117 (1994).

88. M. Servin, R. Rodriguez-Vera and D. Malacara, "Noisy fringe pattern demodulation by an iterative phase locked loop", Opt. Laser Eng. 23, 355-365 (1995).

89. C. Roddier and F. Roddier, "Interferogram analysis using Fourier transform techniques", Appl. Opt. 26, 1668-1673 (1987).

90. Surrel Y. Design of algoritm for phase measurements by the use of phase stepping // Applied Optics. 1996. V.35. N.l. P.51-60.

91. Phase shifting for nonsinusoidal waveforms with phase-shifting errors / 1С. Hibino, B.F. Oreb, D.I. Farant, K.G. Larkin // J. Opt. Soc. Am. 1995. V.12. N.4. P.1740-1748.

92. Гужов В.И., Ильиных С.П.; Компьютерная интерферометрия: Учеб.пособие. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2004. - 252 с.

93. Takeda М., Yamamoto Н. Fourier-transform speckle profilometry: three-dimensional shape measurements of diffuse objects with large height steps and/or spatially isolated surfaces // Appl. Opt. 1994. - Vol. 33. - №34. - P. 7829 -7837.

94. Гужов В.И. Практические аспекты измерения фазы в интерферометрии // Автометрия. — 1995. №5. — С. 25-31.

95. Гужов В.И., Солодкин Ю.Н. Анализ точности определения полной разности фаз в целочисленных интерферометрах // Автометрия, 1992. №6. - С. 24-30.

96. Дунин-Барковский И. И., Клевалин В. А. // Микропроцессорные средства и системы. — 1990. № 3. - С. 15.

97. Foley, van Dam, Feiner and Hughes, "Computer Graphics, Principles and Practice," Addison Wesley, 1990.

98. Иванов В.П., Батраков А.С Трехмерная компьютерная графика.-М. :Радио и связь, 1995.

99. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. В 2-х томах. М.: Мир, 1982.

100. Р. Гонсалес, Р. Вудс, Цифровая обработка изображений. -Москва: Техносфера, 2005. 1072 с.

101. Вернигоров Н.С., Борисов А.Р., Харин В.Б. К вопросу о применении многочастотного сигнала в нелинейной локации // Радиотехника и электроника. 1998. - Т. 43. - № 1. - С. 63-66.

102. Иванов И.Ф., Трофимов B.C. О едином методе измерения нелинейности импульсных устройств // Радиотехника. 1963. - Т. 18. - № 2. -С. 52-60.

103. Хазен Э.М. Определение плотности распределения вероятностей для случайных процессов в системах с нелинейностями кусочно-линейного типа // Известия АН СССР. Отд. техн. наук. Энергетика и автоматика. 1961. -№3,-С. 58-72.

104. Деч Р. Нелинейные преобразования случайных процессов. М.: Советское радио, 1965. - 208 с.

105. Горяинов В.Т., Журавлев А.Г., Тихонов В.И. Примеры и задачи по статистической радиотехнике. М.: Советское радио, 1970. - 597 с.

106. F. W. De Piero and М. М. Trivedi. 3-d computer vision using structured light: Design, calibration, and implementation issues. Advances in Computers, 43:243-278, 1996.

107. M. Mclvor and R. J. Valkenburg. Calibrating a structured light system, 1995.

108. Abdel-Aziz, Y., "Direct linear transformation into object space coordinates in close-range photogrammetry," Proceedings of the Symposium on Close-Range Photogrammetry, Urbana, Illinois, pp. 1-18, January 1971.

109. Subramanian, Aswinikumar, Hassebrook, Laurence G. et al., "Optimized 3D recovery from 2D images using sine wave structured light illumination," in SPIE Visual Information Processing, vol. 1705, pp. 89-99, 1992.

110. Huynh D Q, Owens R A and Hartmann P E 1999 Calibrating a structured light stripe system: a novel approach Int. J. Comput. Vis. 33 73-86

111. Huynh D Q 1997 Calibration of a structured light system: a projective approach Proc. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition pp 22530

112. Kang S В 2000 Catadioptric self-calibration Proc. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition vol 1 pp 201-7

113. Fusiello A 2000 Uncalibrated Euclidean reconstruction: a review Image Vis. Comput. 18 555-63

114. Fofi D, Salvi J and Mouaddib E 2001 Uncalibrated vision based on structured light IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (Seoul, 2001)

115. J. Heikkila & O. Silven, "A Four-Step Camera Calibration Procedure with Implicit Image Correction", Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, San Juan, Puerto Rico, pp. 1106-1112, 1997.

116. Dawson-Howe К M and Vernon D 1994 Simple pinhole camera calibration Int. J. Imaging Syst. Technol. 5 1—6

117. Rosenfield G H 1970 The problem of exterior orientation in photogeometry Photogeom. Eng. 36 584-8

118. Fryer J G and Brown D С 1986 Lens distortion for close-range photogeometry Photogeom. Eng. Remote Sens. 52 51-8

119. Ziemann H and El-Hakim S F 1986 System calibration and self-calibration: Part I. Rotationally symmetrical lens distortion and image deformation Photogeom. Eng. Remote Sens. 52 1617-25

120. Tsai T H and Fan К С 2000 A mathematical model and procedure for calibrating a 3D measurement system with a zoom-lens camera J. Chin. Soc. Mech. Eng. 21 223-7

121. Chen L C and Liao T C 2004 Calibration of a digital fringe 3-D profilometry 13th Conf. on Automation Technology (Taipei: National Taipei University of Technology) pp 911-8

122. Sansoni G, Carocci M and Rodella R 2000 Calibration and performance evaluation of a 3-D imaging sensor based on the projection of structured light IEEE Trans. Instrum. Meas. 49 628-36

123. Umetsu K and Furutani R 2003 Calibration and uncertainty of CMM based on estimation of geometric errors JSPE 69 64

124. Kunzman H, Trapet E and Waldele F 1990 A uniform concept for calibration, acceptance test, and periodic inspection of coordinate measuring machines using reference objects Ann. CIRP 39 561

125. Penna, Michael A, "Camera Calibration: A quick and easy way to determine the scale factor," Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 13, No. 12, December 1991.

126. Heikkila J., Silven O. A Four-step Camera Calibration Procedure with Implicit Image Correction, Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vision and Pattern Recogn., pages 1106—1112, 1997.

127. Armangue X., Salvi J. Batle J., A comparative Review of Camera Calibrating Methods with Accuracy Evaluation, Pattern Recognition, pp 16171635, Vol. 35, Issue 7, July 2002.

128. Dias J, de Almeida A, Ara'ujo H and Batista J 1991 Camera recalibration with hand-eye robotic system IECON 91 (Kobe, 1991)

129. Huang C T and Mitchell O R 1995 Dynamic camera calibration Proc., Int. Symp. on Computer Vision pp 169-74

130. Seo Y and Hong K S 2001 Theory and practice on the self-calibration of a rotating and zooming camera from two views IEE Proc. Vis. Image Signal Process. 148 166-72

131. Curry S and Baumrind S 1986 Calibration of array camera Photoge orn. Eng. Remote Sens. 52 627-36

132. M. Bronstein, M. M. Bronstein, E. Gordon, and R. Kimmel, "Highresolution Structured Light Range Scanner with Automatic Calibration," Technical Report CIS-2003-06, Dept. of Computer Science, Technion, Israel, August 2003.

133. M. Bronstein, M. M. Bronstein, and R. Kimmel, "Three-dimensional Face Recognition," International Journal of Computer Vision (IJCV), vol. 64 (1), pp. 5-30, August 2005.

134. Chu C W, Hwang S and Jung S IC 2001 Calibration-free approach to 3d reconstruction using light stripe projections on a cube frame IEEE 3rd Int. Conf. on 3-D Digital Imaging and Modeling (Quebec City, Canada) pp 13-19.

135. Li Y F and Chen S Y 2003 Automatic recalibration of a structured light vision system IEEE Trans. Robot. Autom. 19 259-68

136. Chen S Y and Li Y F 2003 Self-recalibration of a colour-encoded light system for automated threedimensional measurements Meas. Sci. Technol. 14 3340

137. Zomet A, Wolf L and Shashua A 2001 Omni-rig: linear self-recalibration of a rig with varying internal and external parameters Proc. 8th IEEE Int. Conf. on Computer Vision vol 1 pp 135-41

138. Kruth J P, Vanherck P and De Jonge L 1994 Self-calibration method and software error correction for three-dimensional coordinate measuring machines using artifact measurements Measurement 14 157

139. Fofi D, Mouaddib E and Salvi J 2001 How to self-calibrate a structured light sensor 9th Int. Symp. on Intelligent Robotic System (Toulouse, 2001)

140. Jokinen О 1999 Self-calibration of a light striping system by matching multiple 3D profile maps Proc. 2nd Int. Conf. on 3D Digital Imaging and Modeling (Ottawa, 1999) pp 180-90

141. Kottegoda, N. Т.: Stochastic Water Resources Technol-ogy // Macmillan, New York, 1980.

142. Лоусон Ч., Хенсон P. Численное решение задач метода наименьших квадратов. М.: Наука, 1986.

143. А. Оппенгейм, 3. Шафер, Цифровая обработка сигналов. -Москва: Техносфера, 2006. 856 с.

144. С. Мала, Вэйвлеты в обработке сигналов: Пер. с англ. М.: Мир, 2005.-671 с.

145. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity, W.S. McCulloch and W. Pitts, Bull. Math. Biophys., 5, 115-133 (1943)

146. D.O.Hebb, The Organization of Behavior; N.Y, 1949

147. Rosenblatt, R. (1959) Principles of Neurodynamics, New York: Spartan Books.

148. Kohonen, T. (1989) Self-Organization and Associative Memory, 3rd edn, Berlin: Springer-Verlag.

149. Hopfield, J.J. (1982) "Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities", in Proceedings of National Academy of Sciences, USA, 79: 2554-8.

150. Hopfield, J.J. (1984) "Neurons with graded response have collective computational properties like those of two-state neurons", in Proceedings of National Academy of Sciences, USA, 81: 3088-92.

151. Hopfield, J.J. and Tank, D.W. (1986) "Computing with neural circuits", Sciences 233: 625-33.

152. Rumelhart, D. McClelland, J. and PDP Research Group (1986) Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, Volume 1: Foundations, Cambridge, MA: The MIT Press.

153. Cybenko, G (1989), Approximation by superpositions of a sigmoidal function, Mathematics of Control, Signals and Systems 2:303-14.

154. L. Breiman, J. H. Friedman, R. A. Olshen & C.J. Stone. "Classification and Regression Trees" Rapport technique, Wadsworth International, Monterey, CA, 1984.

155. J.R. Quinlan, "C4.5 Programs for Machine Learning", Morgan ICaufmann, San Mateo, CA, 1993.

156. R. E. Schapire. "The Boosting Approach to Machine Learning. An Overview" MSRI Workshop on Nonlinear Estimation and Classification, 2002

157. Г. Буч, Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. Москва: Изд. "Бином", 1998.-560 с.

158. Jackson, M. 1975. Principles of Program Design. Orlando, FL: Academic Press.

159. Danforth, S. and Tomlinson. С. March 1988. Type Theories and Object-Oriented Programming. ACM Computing Surveys vol.20(l), p.34.

160. Stroustrup, В. 1991. The С++ Programming Language. Second Edition. Reading, MA: Addison-Wesley, p.366.

161. Rentsch, T. September 1982. Object-Oriented Programming. SIGPLANNotices vol.l7(12), p.51.

162. Stroustrup, B. May 1988. What Is Object-oriented Programming? IEEE Software vol.5(3), p. 10.