激光靶标图像识别和测量方法的研究

结合光电成像技术和数字图像处理方法，针对传统的准直测量中存在的低效率、低精度的问题，提出了一种基于数字图像处理方法的动态高精度测量方案；同时结合测量中的关键问题提出了基于灰度平均值的自适应阈值分割法、基于重心法的光斑中心检测法、基于圆拟合的定标圆检测法等一套高效、高精度的图像处理和测量算法，并且在实际的测量系统中获得了良好的应用效果。     

基于CCD图像的圆度误差测量的研究

介绍了一种基于CCD图像的圆度误差测量系统,给出了利用数字图像处理技术进行图像采集、预处理、二值化、边缘检测、轮廓提取等,进而对圆度误差进行评定,分析了误差产生的原因.试验证明,用该方法提供圆度误差的评定是可行的,并具有先进性和实用性.     

基于双经纬仪的随动系统静态精度测量

简述了一种利用两台经纬仪对随动系统的静态精度进行高精度测量的方法。该方法采用了空间定点、平面拟合、点投影、圆拟合等算法,可以同时测量出随动系统围绕方位和俯仰两个轴旋转的角度及其相关数据,可满足多种高精度测量的需求。     

激光化学气相沉积石墨烯聚焦光斑测量研究

激光化学气相沉积(Laser Chemical Vapor Deposition,LCVD)石墨烯制备受聚焦光斑影响很大。实时检测光斑,可实现石墨烯LCVD法可控制备。设计聚焦光斑测量光学系统,提出一种基于圆拟合的改进算法检测光斑中心和半径,计算、标定光斑面积。该方法在圆拟合基础上加入了二值化、形态学处理及连通性判别等预处理方法。实验表明,该方法测得圆心位置与真值误差平均为5.58 pixel,光斑面积与真值误差平均为1.93×10-9 m2,优于传统的重心法和霍夫检测法,具有较快的计算速度和检测精度,可实现LCVD法制备石墨烯实验中聚焦光斑的非接触式测量,且对其他激光加工工艺的质量控制有借鉴意义。     

基于扫描激光差动技术的圆度误差检测

为了提高回转体圆度误差测量精度,基于差动技术,并利用小波变换过滤算法及圆度误差最小二乘法模型,提出一种基于扫描激光差动技术的圆度误差检测系统。采用分光镜分束的方法,形成两束光强调制信号,从原理上消除偏心误差的影响。通过对一标定零件进行圆度误差测量实验,设定不同的实验条件,偏心量分别为2~4 mm,5~7 mm、8~9 mm,所测得圆度误差值相差不超过0.62 μm。表明测量系统可以有效消除偏心误差,完成对回转体零件圆度误差的检测。解决了目前圆度误差检测中回转轴偏心量误差消除难度大、测量效率低等问题,为高精度检测提供了一种新思路。     

光电图像处理技术在光纤不圆度测量实验中的应用

本文设计了一种简单实用的光纤不圆度测量的实验方法，用数码相机获取光斑图像，以数字图像处理技术提取光纤几何形态信息。通过完成此实验增强学生对几何光学、光电成像技术、数字图像处理、光纤技术和计算机语言等多门课程的学习积极性，培养学生综合运用所学知识的能力。     

基于模板卷积的平滑滤波在野值剔除中的应用

借鉴数字图像处理中基于模板卷积线性滤波方法的思想,提出了一种基于模板卷积滤波的野值剔除方法,从理论上分析了该方法的高精度性和高实时性.与其它方法进行了仿真比较,仿真结果表明,通过正确设置模板的长度和参数的大小能有效剔除测量数据中的野值点.     

激光基准成像测量光斑图像的亚像素检测算法

在激光基准下基于CCD成像身管轴线直线度测量系统中,对激光光斑图像的高精度检测和定位是影响系统测量精度的一个重要因素.为了提高激光光斑图像的检测和定位精度,提出了一种Sobel-Guass拟合算子的激光光斑亚像素边缘检测方法,同时结合最小二乘迭代圆拟合法设计了光斑中心的高精度定位.即:首先用Sobel算子细化边缘,进而在梯度方向上进行高斯函数拟合插值,进一步提高图像边缘位置的检测精度,最后经最小二乘圆迭代拟合后得到激光光斑的亚像素级几何参数,从而使测量系统的精度提高一个数量级.实验结果表明:像素细分后对像素点的定位精度可以达到0.1个像素,亚像素边缘对标志中心的定位精度优于0.03像素.     

圆结构光系统深孔圆度测量方法研究

圆结构光系统测量深孔(通孔)圆度时存在激光器、相机和深孔难以保持平行或同轴的问题,导致无法测量准确的圆截面,从而产生系统误差。搭建了基于圆结构光的测量系统,分析了系统误差的产生机理并提出了一种基于圆结构光系统测量圆度的方法,可对系统误差进行一定补偿：首先,获取待测深孔的内表面高分辨率三维点云,拟合点云轴线,通过刚体变换将三维点云变换到深孔轴线与相机光轴平行的位置;然后,选定一个测量截面,搜索该截面上的点和与该截面范围较近的点作为圆度评定点;最后,采用网格搜索算法完成圆度评定。测量实验的结果表明,该方法对于圆度误差的补偿效果良好,其中测量不确定度为4.78μm。     

SUSAN算法与虚拟圆技术在图像配准中的应用

图像配准是数字图像处理中的一个重要研究方向。在本文中把SUSAN算法和虚拟圆技术结合起来。提出了一种新的图像配准方法。经过SUSAN算法处理并二值化后的图像去除了原图像中的大部分信息，只保留了明显的边缘信息．这样就大大提高了虚拟圆的提取速度。试验表明这种新的配准方法具有简单、高效并具有较高的准确度等优点。