基于改进亚像素算法的陶瓷天线PIN针在线精密检测

陶瓷天线PIN针作为天线中重要的零部件之一,其尺寸偏差将直接关系到天线的产品质量。为了实现PIN针的在线精密检测,设计研发了一种PIN针在线检测装置,并提出了一种基于改进亚像素算法的PIN针尺寸检测方法。首先开始采集图像并进行像素当量标定,对图像进行畸变校正、获取ROI区域、图像预处理,然后利用基于改进Sobel算子及高斯峰值位置估算的亚像素边缘检测算法提取边缘点,利用最小二乘法将边缘点拟合成一对平行直线,并计算出线间像素宽度,根据像素当量换算得到被测PIN针在ROI区域处的直径尺寸。实验结果表明,该方法的测量平均相对误差小于0.25%,在保证±0.005 mm检测精度的同时,其平均耗时相对于传统基于高斯拟合的亚像素检测算法缩短了64.32%。     

面向复杂环境的圆形标志高精度定位方法

标志定位精度影响着视觉测量的精度，针对复杂环境测量标志自动定位精度不高的问题，本文提出一种基于亚像素弧段法的圆形标志中心定位方法。该方法首先对预处理图像进行边缘检测与跟踪，提取亚像素边缘序列，再利用边缘显著点与弧段几何特性对边缘序列进行中心约束，有效剔除伪圆弧特征，然后用更高效的相对位置约束与内接三角形约束对边缘弧段进行重组，最后对弧段组进行最小二乘拟合实现标志中心精确定位。本文通过提取亚像素弧段序列与更高效的弧段重组方法，提高了定位精度的同时，减少了弧段重组的时间。实验表明，在模拟图像的定位精度达到0.007 pixel,动态位移实验中精度达到0.05 mm,在光照变化、噪声、遮挡等不良条件下均能够满足视觉测量实时定位的需求。     

复杂物体线结构光中心线提取方法研究

针对复杂物体动态三维测量中条纹图像过曝光、欠曝光以及环境光照干扰引起激光中心线提取速度慢、提取不准确的问题，提出一种基于深度学习语义分割技术的光条中心线提取方法，该方法使用改进的UNet++模型进行图像分割，粗提光条中心区域，得到1～2个像素宽度的光条中心线，再利用灰度重心法精确提取亚像素中心。经实验证明，该方法能够有效克服因光条图像曝光不均以及外部干扰噪声带来的不良影响，准确、快速地提取出了复杂物体完整、光滑的亚像素光条中心线，满足工业中动态三维测量的要求。     

基于改进的Sobel-Zernike矩法亚像素厚度测量

针对Zernike矩亚像素定位算法精度较高,但算法运算时间较长的问题,提出基于Sobel的改进Zernike矩亚像素定位法,该算法通过Sobel检测初步定位护套和绝缘材料的边缘,缩小Zernike矩的计算范围,使得在精度基本不变的情况下,缩短了计算时间,提高了速度;并通过估计边缘点正态分布的均值将轮廓像素宽度缩小在单像素上,提高了算法的精度。通过将该算法与Zernike矩法以及插值法在精度和速度上的对比实验,验证了该算法的优越性,具有应用价值。     

基于改进的多项式插值亚像素法电缆护套材料厚度测量

基于图像的测量技术具有测量精度高、动态范围大、灵活性好等优点,如今已广泛被用在几何尺寸测量领域.亚像素定位是其中一项关键的技术,可实现对目标优于整像素精度的定位.针对普通多项式插值亚像素定位法丢失了边缘点的方向信息,造成计算精度下降的缺点,提出了基于改进的Sobel边缘检测插值法,并将其应用到电缆护套材料的厚度图像测量系统中,使插值算法进行亚像素定位后的边缘坐标更加符合实际边界的情况,实现了精确快速的测量.     

面向混凝土裂缝检测的级联神经网络算法研究

针对传统深度学习的裂缝检测方法在复杂环境下鲁棒性低、边缘区域识别精度差、损伤量化结果误差大的问题,本文提出一种复杂环境下基于级联神经网络的混凝土裂缝检测方法。该方法分为三步：第一步利用改进的语义分割模型对复杂环度参数获取算法计算裂缝宽度。试验结果表明,相较于传统裂缝识别方法,本文方法在精确率、召回率、准确率、F1分数和交并比五项评价指标上均有提升,且总体检测准确率在95%以上,能实现复杂环境下境下的裂缝进行初步识别,判断图像中裂缝的大致感兴趣区域;第二步采用本文所提基于金字塔池化的掩膜优化方法对粗分割图像进行优化,精确捕获裂缝边缘上下文信息;第三步采用二维码靶标的图像像素解析度和裂缝宽混凝土裂缝的检测与定量分析。     

基于机器视觉的汽车管件法兰尺寸检测系统

针对目前汽车管件法兰采用传统人工抽检测量时存在效率低、误检率高等问题，开发基于机器视觉的汽车管件法兰尺寸检测系统，提高检测效率与测量精度。使用HALCON软件对相机进行标定，采用中值滤波对待测图像进行去噪处理，然后采用灰度化进行图像增强，完成图像预处理，利用Canny算子对图像进行亚像素边缘检测后，使用最小二乘法对提取的亚像素边缘信息进行拟合得到连续的孔径轮廓，获得法兰端面尺寸，再通过HALCON与C#联合编程显示测量结果，最后与影像测量仪的测量结果进行对比分析。实验结果表明：该检测系统的测量精度可达0.08 mm,满足测量精度要求；法兰检测时间为1.2 s,与传统人工检测相比，检测效率提高70%,可应用于实际生产现场。     

齿距视觉测量的齿廓图像边缘失真修正算法

针对机器视觉测量齿距时因齿廓图像边缘失真导致偶然性测量误差的问题,提出了一种基于统计分离测量误差类型的齿廓图像边缘失真修正算法。首先,对基于Bertrand曲面模型检测齿廓亚像素边缘算法进行改进,获取亚像素齿廓边缘偏距信号;然后,采用阈值法识别包含边缘失真信号的齿廓边缘偏距信号段,利用频数分布统计的方法计算齿廓渐开线的初始相位角;最后,实现齿轮齿距测量。试验结果表明,该算法进行齿廓图像边缘失真修正测得的齿距与经过严格清洗处理后不存在齿廓图像边缘失真时测得的齿距十分接近,单个齿距偏差小于0. 75μm。齿距累计偏差测量结果与MM3525型齿轮测量中心的测量结果相近,偏差值为2. 60μm。     

基于机器视觉的喷嘴外形关键尺寸检测系统

喷水织机中喷嘴的外形尺寸对织机的运行起到至关重要的作用,为了高效地进行织机喷嘴外形尺寸参数的高精度检测,设计了一种基于机器视觉的喷嘴外形尺寸检测系统。该系统利用步进电机控制喷嘴旋转,通过CCD相机多角度采集喷嘴图像,通过亚像素边缘检测方法得到喷嘴的外轮廓边缘,再对边缘进行直线拟合,最后计算得出喷嘴的直径、锥度和倾斜角等参数。实验结果表明,该系统直径测量相对误差小于1%,角度测量误差小于2′,采用多角度测量可以提高锥度和倾斜角的测量精度。该系统检测精度高,可以较好地满足实际生产应用的要求。     

基于图像亚像素处理的电缆护套厚度精确测量

基于图像亚像素定位的精密测量系统是一个很有应用前景的研究方向.文中着重分析了影响测量系统精度的几大因素:彩色图像亮度信息的完整采集、图像梯度值计算精度、多类型边缘亚像素重定位精度.然后提出了综合应用主轴分析、多尺度梯度、通用亚像素重定位等方法,设计出适合做电缆护套厚度检测的简单有效算法流程.     

基于全卷积神经网络的坝面裂纹检测方法研究

针对常规裂纹检测方法难适用于坝面裂纹检测的问题,提出一种基于全卷积神经网络的裂纹检测方法,主要解决混凝土坝面裂纹的定量化检测问题。该检测方法引入图像预处理与形态学后处理相结合的方式,分别对原始数据和预测结果进行优化,提升检测精度;并根据坝面数据特点对传统FCN（Fully Convolutional Network）网络进行改进,得到针对性更强的裂纹检测网络C-FCN（Crack Fully Convolutional Network）,提升对裂纹检测的准确率;结合成像原理提取定量化信息,避免繁杂的相机标定工作,更加高效客观。利用该检测方法对实际工程进行实测,像素准确率、召回率和交并比分别达到75.13%、86.84%和60.15%,相比传统FCN网络,三项指标分别提升5.61%、16.56%、13.22%,同时定量化误差小于5%,裂纹平均宽度均不超过5 mm。该检测方法能够实现对坝面裂纹的精准识别和定量,为坝面后期风险评估和维护提供有力的数据支撑,具有显著的工程意义。     

路面病害巡检评估系统中的裂缝检测技术

由于使用手持设备的网络型混凝土路面病害巡检评估系统与车载道路检测系统的病害图片处理方法不同,针对使用手持设备的网络型混凝土路面病害巡检评估系统提出一种基于图像处理的可纠正图像畸变的混凝土路面裂缝检测技术。1)使用张定友法对摄像头进行标定,获得摄像头内外参数;2)对路面病害图像进行预处理;然后,通过阈值分割法检测出路面裂缝,根据背景连通域数量的差异,实现了裂缝分类;通过投影法对出横、纵和斜向裂缝实现分类。3)对线性裂缝提取裂缝骨架细化并根据实际版块长宽,求出裂缝长度、平均宽度等病害参数;对于网状裂缝通过求其最小外接矩形计算其破损面积。     

基于改进Census变换的自适应局部立体匹配

针对现阶段局部立体匹配在弱纹理区域具有匹配精度低且过度依赖中心像素的缺点,提出一种基于改进Census变换的自适应局部立体匹配算法。首先根据中心像素领域的纹理复杂度采用自适应支持窗口改进Census变换,引入Tanimoto系数与Hamming距离算法结合,并融合颜色或亮度差的绝对值用作新的初始匹配代价计算。通过十字交叉域算法进行代价聚合并采用赢家通吃算法计算视差,在视差优化阶段采用左右一致法、迭代投票、插值填充和亚像素细化,针对边缘模糊化将改进的自适应中值滤波用作抑制噪声得到最后的视差图。实验结果表明,本文所提出的算法在Middlebury数据集上的平均误匹配率为4.39%,相较于其他改进的Census变换算法有明显提升,并在抗噪能力上具有一定的鲁棒性和适应性。     

钢筋钢纤维混凝土梁弯矩-裂缝宽度计算方法

为了建立能够预测钢筋钢纤维混凝土梁受力过程中裂缝宽度的力学模型,首先考虑裂缝有效宽度和纤维有效拔出角度确定钢纤维混凝土拉应力-裂缝宽度本构关系,引入断裂力学概念建立了钢纤维混凝土梁截面弯矩-裂缝宽度的计算方法,在其基础上考虑钢筋作用提出一种分析钢筋钢纤维混凝土梁截面弯矩-裂缝宽度的计算方法,它可以模拟梁受弯破坏过程。采用本文方法、CECS 38—2004和RILEM TC 162-TDF中的最大裂缝宽度计算公式对收集到的12根钢筋钢纤维混凝土梁在正常使用条件下的裂缝宽度进行验算,结果表明：CECS 38—2004和RILEM TC 162-TDF的计算结果偏于保守且离散性较大,本文方法能够有效预测梁受力全过程裂缝宽度,计算精度高且变异系数小,为钢纤维混凝土结构裂缝控制提供理论依据。     

基于图像的混凝土表面裂缝量化高效识别方法

卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）算法是目前进行裂缝图像识别的常用方法。但目前仍存在卷积神经网络过于复杂、训练参数多、设备配置要求高和检测实时性低等问题。针对以上问题,本文提出一种基于轻量化CNN的混凝土表面裂缝识别方法。通过搭建轻量化全卷积神经网络（light-weight full convolutional neural network,LFNet）解决目前经典的卷积神经网络中训练参数过多的问题;采用基于高斯梯度变化的阈值分权法,对存在裂缝的图像进行分析,提取裂缝特征;最后采用基于欧氏距离的裂缝宽度算法实现对裂缝宽度分析计算。实验结果表明,本文所提的LFNet优于目前经典的卷积神经网络,其精确率、召回率和综合评价函数值三个参数分别达到97.944%、98.277%、98.108%,裂缝宽度特征参数的计算误差可控制在0.5 mm以内。     

基于单谐振结构的金属裂纹CRFID传感器设计

为实现单结构谐振器对金属裂纹参数的无损检测,设计了一款同时检测裂纹宽度及方向的无芯片射频识别(CRFID)金属裂纹传感器。将圆形、切角矩形谐振器一体化设计,利用HFSS有限元分析软件对传感器进行结构优化与性能仿真。深层次探究了不同裂纹缺陷下传感器雷达散射截面(RCS)的响应特征。结果表明金属结构的裂纹方向和裂纹宽度可以通过传感器谐振频率的变化进行识别。双极化下RCS幅频特性的频偏方向对应裂纹的方向,而频偏量与裂纹宽度成正比。设计的CRFID传感器能够检测0°水平方向、90°竖直方向、45°或135°斜向等三类方向下的亚毫米宽度裂纹,其中裂纹宽度检测灵敏度最高可达43.5 MHz/0.1 mm。     

混凝土大坝裂缝光纤监测关键性基本问题的协同研究

灵敏性与复用能力是基于瑞利散射的混凝土坝裂缝光纤监测两个最为关键、且相互约束、不可分割的基本参量。基于单裂缝混凝土模型试验，对大坝裂缝光纤监测中采用的光纤传感技术的灵敏性和复用能力进行了定量化协同研究，得到了传感光纤在大坝安全监控缝宽控制范围内、对应于同一光信号衰减规律的灵敏性和复用能力与裂缝宽度关系曲线，为光纤传感在我国大型水电工程裂缝监测中的进一步研究和应用提供了基本参照。     

Surface crack imaging based on delayed temperature difference at symmetric points by laser spot thermography

Laser spot thermography is a novel technique for the detection of surface cracks with a laser to heat sample locally and with an IR camera to record the surface temperature distribution. Common methods to characterize cracks are only suitable for the situation that the laser scanning path is vertical to the crack. But due to the randomness of cracks, when the scanning path is parallel to the crack, surface cracks cannot be detected by these methods. To tackle this problem, a method is presented which is suitable for the situation that the scanning path is parallel to crack. The main idea is to evaluate the crack-caused asymmetries of the surface temperature distribution. The effect of temperature gradient and the maximum scanning interval are analyzed by a 2D simulation. A new crack imaging technique is presented that is based on delayed temperature difference at symmetric points to characterize the crack in the thermal image. Compared well with those obtained by the spatial first derivative method, experimental results are shown to efficiently prove this method.