圆结构光光条中心亚像素级提取方法

从图像中准确提取光条中心对于主动视觉系统十分重要。分析微小物体内表面视觉检测系统中圆形结构光光条图像特征,将干扰光条分为漫反射和镜面反射两类。利用Hessian矩阵确定图像中光条法线方向,在光条法线方向上求解光条中心亚像素位置,用8方向搜索法剔除干扰光条。实验证明,光条提取和剔除干扰光条方法是有效的。     

基于光栅结构光双目视觉的动态三维测量方法研究

基于矩形光栅结构光和双目立体视觉测量技术,提出一种物体表面三维形貌的动态测量方法。采用基于光平面引导的稠密光栅光条匹配方法完成左右摄像机光条图像的匹配,该方法先通过各光平面对应的单应矩阵实现左右图像点的对应,再结合极限约束及空间点距离约束完成左右光条中心点的全局最优匹配,以此解决由两摄像机和投影仪组成光栅结构光测量系统中光条匹配难题,对匹配完成的图像光条点应用双目立体视觉测量原理完成物体表面的三维重建。实物实验中,对姿态变化的手臂进行测量,结果证明仅需投影单幅光栅图案可实现手臂三维形貌的测量,验证该方法的有效性。     

基于显微视觉的微球圆度测量方法研究

利用显微视觉技术结合优化算法对微球的圆度进行自动测量。利用测量显微镜CCD相机采集微球图像,基于最大信息熵原理对图像增强,通过梯度非极大值抑制迭代算法分割图像,提取微球轮廓后进行最小二乘圆拟合,获得微球的圆度参数。该方法避免因滤波后微球目标边缘信息的丢失造成的检测精度降低。通过对0.5mm微球圆度测量实验证明:微球目标轮廓检测与提取的方法可以有效地抑制噪声干扰的影响,高效率实现目标边缘的准确定位;采用该方法获得的微球圆度值与标定微球圆度值之间的相对误差在0.17%之内,能够达到对微球圆度有效检测的目的。     

基于表面评估的工件轮廓识别方法研究

现有加工工件材料和加工方式的多样性使得工件的表面情况多样,导致视觉系统难以准确识别工件轮廓,因此提出了一种适用于不同工件表面的轮廓识别方法。根据纹理区域面积与凸包面积的比值对工件表面进行评估和分类。对于表面质量较好的工件,采用高通线性滤波器对图像进行滤波处理,通过工件表面信息与边缘信息的差异实现工件图像边缘提取;对于表面质量较差的工件,采用一种自适应轮廓提取方法来识别图像边缘。实验表明,与传统的Canny边缘检测算法相比,所提出的方法能够更好地去除噪声干扰,其识别轮廓的精度更高。所提出的轮廓识别方法对不同工件表面有较好的适应性,具有一定的应用价值。     

伪随机阵列和 Harris角测量在视觉检测中的应用

在三维视觉场景重构过程中,一个难题就是场景图像上的坐标点的匹配问题。在工业检测中,通常解决该问题的方法是采用结构光主动视觉技术,如点结构光、线结构光扫描法以及伪随机编码结构光法等。但是要想用一幅图象在三维欧氏空间中重构三维场景,有效的方法是采用伪随机编码结构光照明主动视觉技术。该方法利用编码结构光照明被测场景,利用编码的窗口特性,使场景被测表面每一个特征点都具有唯一的代码而唯一地被辨识。而图像的特征点提取可以采用简单而稳定的Harris角测量。     

线结构光视觉传感器机器人手眼关系标定

为实现对工业机器人手眼关系的标定,提出一种基于线结构光视觉传感器的手眼关系标定方法。该方法在标定时,将一个平面靶标作为参考物固定在工业机器人工作空间内,控制工业机器人末端运动以带动线结构光视觉传感器作多组变位姿运动,获取在不同位姿状态下的平面靶标图像并对其进行图像处理。通过对图像上固定特征点的测量,以及建立线结构光视觉传感器模型和手眼关系模型实现对线结构光内参数和手眼关系的标定。用棋盘格标定板进行测量实验验证,实验结果表明该方法准确度为0.036 mm,即优于40μm,可用于工业机器人的测量应用。     

基于机器视觉的钢材表面缺陷识别方法分析

分析了钢材表面缺陷的形成原因及其现有检测技术,针对钢材表面缺陷搭建机器视觉检测系统,介绍了钢材缺陷检测流程及相关元器件的选择和安装,以实现快速采集钢材表面图像要求。对采集的图像进行灰度化、图像增强、边缘检测、特征提取、缺陷识别等操作,实现了对钢材表面缺陷的快速提取。     

人眼微动机制实时红外图像边缘提取

图像边缘特征提取是视频跟踪和目标提取的关键步骤,其性能和处理时间直接影响了后续图像处理的性能及视觉系统的整体响应时间.本文研究了一种基于人眼固视微动的实时图像边缘提取算法,针对算法具有边缘识别能力强,但运算量大的特点.通过采用并行处理结构及流水线技术在FPGA内实现了该算法,试验结果说明该算法在FPGA内实现具有与视频流同步的实时性,并且边缘提取的效果很好.在图像目标实时跟踪系统中应用,极大提高了目标的跟踪精度和稳定性.     

基于EILBP视觉描述子结合PLSA的场景分类算法

针对场景分类问题,本文提出一种基于图像局部边缘区域的EILBP(Edge Improved Local Binary Pattern)视觉特征描述结合PLSA模型场景分类方法.EILBP视觉特征通过利用局部边缘区域的梯度、方向分布与特征的局部空间分布等信息对图像进行充分合理地描述.首先对场景图像边缘轮廓稠密采样,得到以稠密采样点为中心的图像局部边缘区域并提取区域的EILBP特征作为视觉词汇,对视觉词汇聚类形成视觉词汇表(码本);然后,用词袋(BOW,Bag-Of-Words)模型描述图像;最后,利用PLSA模型对图像的词袋模型进行潜在语义挖掘并用判定式KNN分类器进行场景分类,得到测试图像集合的混淆矩阵.在多类场景图像上的实验表明,本文所用的方法不需要对场景内容进行人工标注,具有较高的分类准确率,且对具有边缘轮廓的图像分类精度较高.     

基于机器视觉的包装品质检测系统设计

目的 为提高包装缺陷检测精度,基于机器视觉设计一种包装品质检测系统。方法 介绍机器视觉系统硬件结构,包括载物平台、工业相机、光室、计算机等。在此基础上,以条烟外包装检测为主要研究对象,详细阐述图像处理算法。首先利用中值滤波消除原始图像噪声;然后基于Canny算子实现图像边缘锐化;最终通过图像配准判断条烟外包装是否存在缺陷。结果 通过实验验证,结果表明该系统对合格样本的识别率可以达到100%;不合格样本的识别率也可以达到98.67%;整体识别率可以达到99.33%。结论 机器视觉系统具有识别精度高、性能稳定等特点;图像处理算法可准确区分条烟是否存在缺陷,具有实际应用价值。     

符号M阵列结构光的编码研究

编码结构光的三维检测是一种主动视觉方法,通过投影仪投射一定的编码模式,获取匹配点,通过三角原理获得深度信息。为实现物体表面的快速测量,采用伪随机阵列对结构光进行编码。由于基于对角线法无法得到合适尺寸的 M阵列,研究一种能生成大尺寸 M阵列的算法,为提高测量的空间分辨率及测量精度奠定基础。在三元域中,使用单色光,选择条纹、圆圈和圆盘作为 M 阵列符号 ,符号容易识别和区分,并为解码图像搜索提供信息,提高对环境的抗干扰能力。大部分码字的汉明距离大于 3,具有更好的鲁棒性。实验结果验证了该方法的可行性和有效性。     

Surface contouring by optical edge projection based on a continuous wavelet transform

A novel optical edge projection method for surface contouring of an object with low reflectivity is presented. A structured light edge is projected onto a dark surface, and the image is captured by a CCD camera. The surface profile of the object is then evaluated by an active triangular projection technique, and a whole-field three-dimensional contour of the object is obtained by scanning the optical edge over the entire object surface. An edge detection method based on a continuous wavelet transform (CWT) is employed to determine the location of the optical edge. The method of optical edge detection is described, and characteristic details of gray-level distribution along the edge are analyzed. It is shown that the proposed wavelet edge detection method is not dependent on any threshold values; hence the true edge position can be determined without subjective selection. A black low-reflectivity object surface made from woven carbon fiber is measured, and the experimental results show that the profile of a woven carbon fiber can be obtained by the proposed method.     

一种高密度光栅结构光编码方法

针对光栅结构光传感器三维测量过程中光条识别问题,提出一种新的金字塔子光栅投射法结构光编码方法。该方法把高密度光栅逐级细分为若干个可容易识别的子光栅,用空间二分编码方法分别对每个子光栅进行编码,并详细介绍了确定光条点码值的方法。把该编码方法应用于光栅结构光传感器中,实现了维纳斯雕像的三维测量,并给出了三维重建结果。结果表明,该编码方法误码率仅为0.75%,特别适用于物体三维轮廓致密测量。     

关节式坐标测量机激光测量头参数标定

在三维视觉测量中,标定方法对测量结果的影响是决定性的.本文通过分析、比较各种视觉模型及标定方法,采用考虑镜头畸变因素的三维视觉模型以满足高精度测量系统的需求.由于关节式坐标测量机的激光测量头,使用单摄像机和线结构光来匹配被测物体表面的三维数据,本文设计了一种新型的阶梯形标定块,通过标定块图像和激光条纹图像完成了摄像机的内外参数标定和激光平面参数标定.实验证明,该标定操作过程简单,易于实现自动化,且具有较高的标定精度.     

标定十字结构光传感器的新方法

建立了基于十字结构光的视觉传感器的数学模型,提出了一种基于自由移动平面靶标的十字结构光传感器参数的简易标定方法。在自由移动的平面靶标上建立局部世界坐标系,将通过交比不变方法获得的两个光平面上特征点的局部世界坐标,变换到摄像机坐标系,从而获得已知三维的标定特征点。利用构建的分别位于两个光平面上标定特征点,可以实现工作状态的十字结构光传感器参数的优化估计。该标定方法降低了标定设备的成本,简化了标定过程,为十字结构光传感器的工程化应用奠定了基础。通过对圆的直径和中心坐标的测量实验,结果表明,该方法切实可行。     

一种新颖的虹膜图像预处理方法

本文提出了一种新颖的虹膜图像预处理方法,该方法打破了传统的定位思想,并且将噪声检测的过程由空间域转到频域来完成.首先,在原始图像上填充瞳孔内的光斑;其次,将人眼图像展开成矩形,在矩形图像上以点线检测代替传统的圆检测确定虹膜的内外边界,并进行归一化;最后在归一化后的虹膜图像上利用2D-Galbor滤波器的方向选择性检测眼毛和眼睑,标记干扰区域.实验证明,该方法可以解决内边界不是理想圆造成的瞳孔遗留或纹理损失问题,而且显著降低了虹膜定位时间,提高了虹膜识别的准确性.     

Indirect decoding edges for one-shot shape acquisition

Determining the correspondence in coded structured light is challenging, but it is very important in one-shot techniques for 3D shape reconstruction. The problem of decoding stripe patterns can be modeled as matching two code sequences. We propose decoding edges indirectly based on the property of the stripe pattern, which can be represented as edge code, color code, or mixed code sequences. While traditional methods match two edge code sequences, indirect decoding matches two color sequences or mixed code sequences. The advantages of the proposed method, including a higher Hamming distance, enforced local coherence, and more code information, make indirect decoding excellent in performance. Previously, the lack of ground truth has prevented direct comparisons of different decoding algorithms. Here we obtain six benchmark datasets using the robust space-time analysis. Five decoding methods are quantitatively evaluated using the ground truth. The comparison results show that our method is robust for complex code situations and that it outperforms the state-of-the-art technique in this area.     

彩色图像的复变函数模型及其边缘检测

本文在彩色图像的HSI颜色空间中,根据其分量的不相关特性,针对H、S分量建立了彩色图像的复变函数模型,并给出其边缘检测方法,得到H、S分量的边缘图像.抽取彩色图像的1分量构造灰度图像,利用当前成熟的灰度边缘检测方法(基于小波的多尺度边缘检测方法)得到1分量的边缘图像.最后,利用信息融合技术,将上述获得的两幅边缘图像进行信息组合得到最终的边缘检测结果.从试验的结果来看,本文所采用的方案充分利用了彩色图像所包含的信息,对图像的彩色边缘比较敏感,获得了满意的边缘检测结果.     

基于机器视觉的零件特征尺寸提取算法

目的复杂型面零件功能特征多样,结构尺寸呈现空间分布,传统的手工检测方法无法满足检测工作要求,为提升检测效率,提出一种基于机器视觉的非接触式测量方法。方法使用CCD相机采集图像信息,对图像进行分析处理,获得圆的亚像素边缘轮廓,再通过最小二乘法进行圆拟合求得圆的参数方程,最后利用几何距离公式求得像素距离。通过系统标定求出像素当量,由像素当量最终求得圆与圆之间的实际距离。结果最小二乘拟合圆亚像素边缘检测算法稳定,抗噪性能较好,算法的分辨率为0.001个像素。结论该方法可正确、方便、有效地对零件进行尺寸测量。