基于机器视觉的螺纹参数综合测量系统的设计

传统的螺纹检测技术工序复杂、效率低、成本高,已不能满足现代工业高效发展的需求,因此要建立一套以机器视觉识别技术为核心的视觉传感和图像处理系统,利用CCD 获取螺纹基本图像,并通过图像的平滑、边缘检测、二值化处理及轮廓提取,对螺纹轮廓进行分析,从中测量出螺纹的几何参数。探讨了利用机器视觉对螺纹牙形角参数进行测量的方法,并给出最后的测量结果。从理论和实践上证明了该方法的可行性和正确性。     

基于图像识别的螺纹参数检测系统

传统的螺纹参数检测技术主要采用工作量规进行检测,工序复杂、效率低、成本高,在实际生产中极易受到环境因素的影响而不易进行螺纹参数测量。基于图像识别的螺纹参数检测系统,利用CCD获取螺纹基本图像,通过数字图像处理技术和模式识别方法对螺纹几何参数进行自动识读并加以识别,在较恶劣的环境下也可以识别螺纹参数,可节约成本和提高效率。     

具有Harris角点的RANSAC交通标志检测算法

考虑到交通标志具有颜色与形状这两个特征,提出了一种具有Harris角点特征的随机抽样一致性(RANSAC)算法来对交通标志进行检测.通过对含交通标志图像进行颜色特征提取后利用Canny算子对边缘进行检测,再利用Harris角点检测算子来提取初步检测后图像的角点,最后通过RANSAC算法与检测模型进行匹配进行检测,得出结果.仿真实验表明:该算法在检测率上达到了84%,也基本满足了实时性的要求.     

角点检测技术综述

角点检测是机器视觉和计算机视觉领域的基本课题.角点有时也称为兴趣点,在简化图像信息数据的同时,还在一定程度上保留了图像较为重要的特征信息.角点检测在三维场景重建、运动估计、视觉跟踪以及图像配准与图像匹配等计算机视觉领域得到了广泛的应用.本文对现有的角点检测方法进行了分类及阐述,主要分为基于灰度强度的方法、基于边缘轮廓的方法,并将其余类别的角点检测方法也进行了汇总.并介绍了现有方法的部分测评技术以及实用案例,为图像角点检测技术提供参考和借鉴.     

基于对称性分析的棋盘图像角点检测方法

为实现摄像机标定过程中棋盘图像角点的自动检测,提出一种基于对称性分析的的角点检测方法.该方法主要包括图像特征点提取、初始角点检测和角点检测3部分.首先,根据棋盘图像角点与图像边缘的关系提取图像候选特征点并对其进行聚类.通过采用ChESS算子计算每个聚类对应的图像特征点,实现特征点提取.然后,提出初始角点概念,并以检测到的初始角点为起始点,对具有不同对称性的角点提出相应的检测方法.最后,以检测到的角点为初值进行角点亚像素检测.实验结果表明,检测到的角点重投影精度约为0.12个像素.提出的方法可实现棋盘图像角点自动检测,满足摄像机标定要求.     

一种局部最佳阈值预测的自适应角点检测方法

为解决图像角点检测阈值选取方法计算量大的问题,提出一种新的自适应角点检测方法。分析能够反映图像灰度分布、对比度和相关性因素的9个基本统计特征,通过提取4 848幅样本图像的基本统计特征,并按主成分分析方法计算4项反映图像不同属性的综合指标。建立多元非线性局部最佳阈值预测模型,由训练数据对模型参数进行优化估计,得到指导角点检测自适应阈值选取的预测模型。实验结果表明,预测模型的引入能够改善图像显著角点检测质量,与原始检测算法相比,复杂图像中显著角点检出率平均提高45%,非显著角点误检率平均降低81%。     

基于改进Harris算法的汉字图像角点检测

根据汉字图像的特点,借鉴加速分割检测特征算法的思想,提出一种改进的Harris算法对汉字图像进行角点检测。首先,计算像素值初步判断出非角点并排除;然后,通过计算传统Harris算法中的角点响应函数对剩余的像素进行角点检测;最后,借鉴加速分割检测特征算法的思想对伪角点进行删除。最终检测出的角点是汉字笔画的起点和末端的角点,为下一步特征提取中确定线段的位置和计算线段的长度提供有利的技术基础。通过对一定数量的汉字图像的实验仿真,将本文方法与几种常用的角点检测方法进行比较,本文方法在检测正确率方面有所提高,但在运行时间上没有达到最短,综合考虑正确率和运行时间,本文方法较其他几种方法有所提高。      

基于有向面积的角点分类算法

在3维场景重构、运动估计、机器视觉等领域,不仅希望能检测出图像中的角点,而且还希望获得角点附近更多的信息,即能对角点进行进一步分类。为了能对图像中检测出的角点进行分类,提出了一种基于有向面积的角点分类方法,该方法首先采用基于协方差矩阵特征向量的小波变换角点检测原理检测出图像边缘上的角点;然后根据角点两侧的边缘信息定义了6种类型的角点;最后通过计算角点附近边缘上顺序排列的3个有向面积,实现对角点的分类。实验表明,基于有向面积的角点分类,具有较高的准确性。     

线搜索式角点检测方法的参数自适应设计

针对线搜索式角点检测方法存在全局固定阈值对实际图像的光线不均匀等不良现象适应性不足的问题,提出了有关参数自适应的设计方法.在原角点检测基本方法的基础上,首先根据局部区域的对比度信息,设计了同值收缩核(USAN)阈值的自适应动态产生方法.其次,给出了高斯去噪的实施建议,以提高线搜索式角点检测方法的抗噪性能,并给出了其他参数值的动态取值建议.实验结果表明,在本文的参数自适应设计方法下,线搜索式角点检测变得更为实用方便,比原固定阈值的基本方法更能适应光线不均匀现象,对于内容、品质差异较大的图像无需频繁调整参数,仍能保持很高的正检率水平,同时伪响应也处于可接受的水平.     

基于角点特征检测的视频图像质量评价方法

为对视频会议系统中图像的降质程度进行有效评估,提出一种基于角点特征检测的视频图像质量评价方法。模拟测试图像在真实环境下的降质情况,生成仿真图像。计算两者的二值边缘轮廓曲率,获得不同检测参数下的角点检测数,寻找用于真实环境的最佳测试图像和角点检测参数。根据角点检测数将图像质量分成若干个等级,并依此判别图像质量的好坏。Matlab 仿真实验结果表明,该方法得到的结果与主观评价结果一致,能正确评价图像质量。