基于改进棋盘的角点自动检测与排序

考虑采用传统黑白棋盘进行相机自动标定时角点排序结果受标定模板旋转角度影响较大,本文设计了一种改进的棋盘标定模板及相应的角点自动检测与排序算法。新的标定模板通过增加4个长方形边界滤除复杂背景,增加沙漏状图形确定排序原点,从而使得排序结果适应于模板的旋转。针对新的标定模板提出了一种基于对称象限灰度交叉熵的角点检测算法,该算法通过抑制局部非极大值以及筛选矩形边界实现了角点的像素级定位,然后采用Frostner算子解算了角点的亚像素坐标。针对角点检测结果,采用曲线拟合并结合角点至原点的距离信息实现了角点自动排序。实验结果表明:得到的角点检测结果正确,亚像素解算坐标与Matlab标定工具箱的检测结果误差小于0.8pixel,排序结果对标定模板的旋转具有不变性,易于实现在线标定。     

采用环形模板的棋盘格角点检测

曝光过度和镜头畸变将分别导致棋盘格角点分离和角点局部区域不对称现象。现有的角点检测算法通常难以准确提取棋盘格角点。此外,在复杂背景下,现有角点检测算法也极易出现错误。针对上述问题,本文提出了一种图像坐标系下的基于环形模板的棋盘格角点检测算法。首先,通过分析得出棋盘格角点附近的灰度分布应满足一定的对称性和灰度交替性等性质,进而得出环形模板卷积后的图像应满足的性质。而后,利用该性质来定义并提取棋盘格角点,使提取的角点直接达到亚像素精度。实验结果表明：本文提出的棋盘格角点检测算法在曝光过度,镜头畸变和复杂背景情况下,均能取得较好的棋盘格角点检测效果。将该算法应用于实际摄像机标定,实验结果显示重投影误差在0.3个像素以内。     

基于角点检测的二维图像边缘平直化算法研究

为了解决二维图像中物体的粗糙直边问题,需要对图像进行平直化处理和近似直线的曲边缘进行直线化处理。文中首先对二值化后的图像利用八邻域轮廓跟踪算法获取按一定顺序排列二维图像边缘的坐标集合。然后使用Harris角点检测法得出图像的角点集合。再求取两集合的交集得出按一定顺序排列的角坐标。进而计算起始角点与结束角点连线与起始角点和两角点间轮廓的中点的连线的夹角是否小于给定值来判断为原图像两角点的连线是否直线。最后利用"两点一线"原理把二维图像边缘平直化。通过大量实验证明,该算法对于二维图像边缘平直化不仅有着非常好的效果,而且处理速度快,具有实时性、鲁棒性和实用性。     

一种基于棋盘格的高精度分区域相机标定方法

在视觉测量系统中,相机的标定精度至关重要,将影响整个测量系统的精度。针对现有相机标定方法难以兼顾精度和操作复杂度的问题,本文提出了一种基于棋盘格的高精度分区域相机标定方法。首先,将棋盘格置于不同位置,提取不同位置角点的世界坐标和像素坐标,对所有角点用线性变换和非线性最优算法求解出全局标定参数。然后,将角点分为中间区域角点和边缘区域角点,对两区域角点分别标定得到两组分区域标定参数。标定实验结果表明：与全局标定法相比,分区域标定法的图像平均投影误差至少降低16%。该方法操作简单,精度高,可以很好的应用于工业视觉检测。     

一种基于棋盘格的高精度分区域相机标定方法（英文）

在视觉测量系统中,相机的标定精度至关重要,将影响整个测量系统的精度。针对现有相机标定方法难以兼顾精度和操作复杂度的问题,本文提出了一种基于棋盘格的高精度分区域相机标定方法。首先,将棋盘格置于不同位置,提取不同位置角点的世界坐标和像素坐标,对所有角点用线性变换和非线性最优算法求解出全局标定参数。然后,将角点分为中间区域角点和边缘区域角点,对两区域角点分别标定得到两组分区域标定参数。标定实验结果表明:与全局标定法相比,分区域标定法的图像平均投影误差至少降低16%。该方法操作简单,精度高,可以很好的应用于工业视觉检测。     

采用直线模型的相机参数优化方法

提出了基于直线模型的相机在线标定算法。该方法通过自动跟踪视频中物件的边缘,在线求解相机系统内外参数,同时建立物件边缘同图像边缘的对应关系。然后,利用物件边缘同图像边缘的对应关系,在相机内外参数初值的基础上,通过构建融合边缘端点信息的误差函数,迭代优化求解相机内外参数。进行了仿真和实物实验,分别使用提出的基于直线的标定方法和传统的基于棋盘格内角点的方法标定了相机内外参数,并对两种方法的标定结果做了对比。结果显示:在仅使用边缘信息的条件下,本文方法可以获得同传统的标定法一致的精度,标定后重投影误差(RMS)为0.6pixel。本文方法利用具有标准尺寸的物件即能实现相机内外参数的估计,且无需制备平面靶板便可获得与传统方法相同的标定精度,标定过程更为灵活,有实用价值。     

用于摄像机标定的棋盘图像角点检测新算法

摄像机标定是从二维图像获取准确的三维信息的必要步骤,摄像机标定的精度在很大程度上取决于标定板控制点的图像定位精度,鉴于此,对棋盘格标定板图像的角点定位问题进行了研究.笔者通过对图像像素类型及其性质进行分析,提出了以小邻域环形模板上像素灰度的跳变次数为判据的棋盘角点检测新算法,该算法不但能快速检测出角点,而且还能确定角点的类型.利用此性质,剔除了容易受外界环境影响的棋盘外圈角点,即非X型角点,从而从另一个角度保证了所提取角点的精度.为了达到更高的精度,笔者以棋盘图像的高度对称性为依托,在每个初定位角点的局部邻域内,用灰度重心法对角点进行了亚像素定位.实验结果表明,提出的算法具有较高的精度,能够为高精度摄像机标定提供可靠数据.     

一种应用于视觉测量标定的亚像素级特征点提取算法

在应用视觉测量系统时 ,视觉传感器的标定是必要的步骤 ;当采用标定图案标定时 ,角点图像坐标的提取精度会影响最终标定的结果 ,方法的易操作性也会影响该项技术的应用 ;本文提出一种基于亚像素级的特征点提出方法 ,该方法的主要思想是先采用了自动提取的初始点为引导进行边缘提取和哈夫变换 ,再通过直线拟合求交的方法获得角点的精确坐标     

一种大场景下的棋盘靶标自动定位算法

在大场景且背景影响较大的测量环境下,目前常见的用于相机标定的角点提取算法无法准确获取棋盘靶标的角点,因此针对棋盘靶标图案,提出一种大场景下的棋盘靶标自动定位算法。该算法根据棋盘靶标的结构特征,首先由加权亮度矩和灰度梯度投影算法自动定位图像中可能的棋盘靶标区域,其次在棋盘子图像中利用Houtgh变换验证该棋盘靶标所在区域的有效性。实验结果表明,该算法能够在大场景中自动准确地定位出棋盘靶标区域,为后续进一步高精度角点定位奠定良好的基础。     

基于机器视觉的碳毡装配检测算法系统设计

针对碳毡装配过程中碳毡占位、边缘毛刺复杂,人工检测效率低、成本高、接触产生不良影响等问题,设计了一种基于机器视觉的碳毡装配检测算法系统。使用Python语言调用相机获取图像并进行预处理。随后,对图像应用改进的Sobel算子进行初步的边缘检测,获取边缘的粗略坐标信息。接着,采用改进的插值法亚像素边缘检测算法对这些粗略坐标进行细化,得到更精确的坐标信息。然后,利用最小二乘法对这些精确坐标进行直线拟合,得到图像中的四个角点。最终,通过对这些角点的位置关系进行判断和分析。实验结果表明,本系统可以稳定进行碳毡装配检测,具有一定的鲁棒性。     

一种改进的Harris角点提取算法

针对广泛使用的Harris角点提取算法在对T型和斜T型角点存在定位不准确以及运算速度慢的特点,提出了一种改进算法。改进算法以目标像素点的8-领域范围内与之灰度相似的点的数目为基础,并将该值与目标像素点附近的其他像素点进行比较,分析局部范围内的像素点的灰度值分布,根据比较结果,从中遴选出部分像素点作为下一步Harris角点检测算法的计算对象,并根据角点函数响应值的大小,最终判断该像素点是否为角点。实验结果表明改进算法大大提高了角点检测速度,并对T、斜T型角点提高了其角点检测的定位精度。     

数字摄影测量中特征点的提取方法研究

数字摄影测量中自动检测与提取相片中的特征点是关键的第一步.本文以最为著名的Harris角点提取法为基础进行研究,以1幅角点特征显著的电话机图片为实验样品,用Matlab软件编程对算法进行验证.通过实验,提出了改进的角点提取方法,避免了原始Harris方法中选择经验常数k的不确定性和随意性的缺陷,使角点提取更为可靠.本文用同一幅相片检验2种不同算法对图像的角点进行提取的效果,可以看出改进后的方法准确度达90%以上.作为应用的示例,对相机标定图案进行了角点提取.     

利用局部方向微分向量一致性的角点检测

在边缘轮廓提取的基础上,提出了一种利用局部方向微分向量一致性的角点检测算法以消除边缘噪声对角点检测产生的不利影响。该算法提取图像的边缘轮廓来降低算法计算量;利用各向异性高斯方向导数(ANDD)滤波器提取每个像素处的方向微分向量并进行幂次变换,以增强向量的各向异性;进而利用相邻像素的方向微分向量构建一致性测度。最后,对同一轮廓上的一致性测度进行均值归一化,得到最终角点测度。实验显示,提出算法的平均角点定位误差为1.52pixel,与对比算法接近;检测准确率分别比点到弦距离累积(CPDA)法、相对局部曲率(HeYung)法提高了58%和5.5%,与归一化残余面积(RA)算法相等,同时角点错检率比HeYung和RA少25.5%和21.6%。提出的算法能准确地检测出真实角点,并具有更小的错误检测率,更高的角点重复率,而且对边缘噪声十分鲁棒。     

Real-time P-H curve CNC interpolators for high speed cornering

In this paper, real-time Pythagorean hodograph (P-H) curve CNC interpolators are used for high speed corner machining. There are large contouring errors around sharp corners when low-bandwidth servo controllers (such as P-PI control) are used. In order to decrease the amount of the cornering errors, an improved interpolation method is proposed. The first deceleration phase of motion and the over-corner P-H curve constructed for regions with sharp corners are devised by quadratic and constant velocity interpolation algorithms, respectively. The geometric parameters of the over-corner P-H curve and the feed rate along the modified tool path are computed by pattern search algorithm in order to reduce the maximum cornering error. The proposed interpolation algorithm is implemented for symmetrical and unsymmetrical corners. The results of simulation, such as the cornering error and the total cornering time, are compared with previously published methods. It has been observed that the developed over-corner P-H approach can substantially reduce the amount of cornering error.     

运动学约束下直线转角非对称平滑加工规划

为实现数控加工中直线转角处的连续平滑进给,提出了一类直线转角的非对称平滑加工规划方法。针对转角初末速度、加速度大小不同的情况,考虑直线转角处的运动学约束和几何误差约束,并将高次转角模型求解化简为线性规划问题,可直接解算转角参数,实现进给速率平滑与刀具轨迹平滑的同步规划,提高规划效率与加工效率。与对称转角平滑的仿真对比实验结果表明,所提方法在保证加工过程平稳的情况下效率与精度有所提高,运动平台样机实验验证了该方法的可行性。     

结合优化梯度滤波与投影不变的航拍视频配准

考虑航拍视频配准中Harris检测的角点位置易发生偏移和产生伪角点以及匹配点精度不一致等问题,提出一种基于优化梯度滤波和投影不变的航拍视频配准算法.首先,提出一种基于优化梯度滤波的Harris检测器来实现角点的精确定位,并选择在尺度变化下局部区域最稳定的角点作为待配准点.然后,利用Delaunay三角网对待配准点进行初始匹配.最后,提出利用交比不变性方法提取精确度最高的少数匹配点,并对模型参数进行估计,完成视频帧间的配准.实验结果表明,利用提出的方法可实现帧间的精确配准,对分辨率为320 pixel×240 pixel的8组航拍序列的平均几何保真度误差仅为0.869,并能有效提取地面运动目标.     

药品生产线瓶盖缝隙的视觉检测技术研究

结合药品生产线瓶盖缝隙检测的具体需求,提出一种视觉成像采集系统的筛选与设计思路以及在此基础上的视觉图像处理方法。分析了视觉图像信息采集系统与具体生产线需求的关系,确定了图像采集系统的参数,设计了透射式照明与成像采集系统架构。在获取视觉图像后,提出使用区域标记算法、canny边缘检测算法、黑白二值化算法等,自动寻找瓶盖区域并确定瓶盖缝隙的像素宽度,最终给出实际物理宽度。测试实验表明,该系统测量的准确率为100%,最大误差值为0.016 mm,最大误差百分比为2.73%,平均误差百分比为1.15/%。