基于拉格朗日与牛顿算法的无创变形测量

在传统网格法变形测量基础上,提出基于图像匹配技术的无创变形测量方法.对传统的图像匹配算法进行改进,并采用基于拉格朗日插值与牛顿法的算法进行亚像素位移测量,综合应用虚拟网格的思想与数字图像匹配技术来实现位移与应变的测量,并与网格法进行比较.实验结果表明,采用该算法明显地提高了测量精度与速度.     

基于曲面拟合的复杂变形测量

在图像匹配的基础上,采用曲面拟合法对变形前后的两幅图像进行亚像素特征点的匹配,由曲面拟合法测量出应变方向上的亚像素位移后,再按照网格法中的应变计算方法将位移转变成应变.实验结果证明了该算法的可行性.     

应用灰度直方图特征识别木材表面节子缺陷

木材表面节子是木材缺陷中非常重要的一类缺陷,也是评定木材外观等级、锯材和单板质量的重要指标。为了提高节子缺陷识别效率及准确性,并改善检测过程的自动化程度,对应用木材表面图像的灰度直方图统计特征进行节子缺陷识别进行研究。通过利用类间距离对7个统计特征的分类能力进行评价,从而确定出识别节子缺陷的最佳统计特征,即平滑度特征;同时提出一种自适应的最大类间方差聚类法进行分类阈值的确定,进而采用阈值判别实现节子缺陷识别。经在线检测实验证实,该方法的识别率高于99%。     

圆度误差的图像测量法

圆度误差是机械零件常见的形状误差之一,它的大小对精密机械的性能和寿命有重要影响,是零件几何精度的重要指标.本文探讨了一种基于图像测量技术的圆度误差测量方法.该方法通过对试件进行图像采集、图像预处理获得完整清晰的轮廓图像,然后利用改进的霍夫变换对系统进行标定,并按照最小条件法、利用有效的数据处理算法进行圆度误差评定.实验表明,用该方法进行圆度误差的测量是可行的,并具有测量精度高、速度快、实用性强的特点.     

基于图像匹配的无损变形测量

在传统网格法的基础上,给出一种基于图像匹配的无损变形测量新方法。该方法以图像的亚像素匹配为关键技术并采用虚拟网格的思想。在测量时,不用在待测物体表面预制任何标志,而是利用试件表面的数字图像的灰度特征形成虚拟网格,利用区域匹配算法完成全场的位移测量;再按照网格法中的应变计算方法得到位移转变成应变。典型拉伸实验证实,该方法与传统网格法的测量结果一致。     

基于改进灰度重心法的光带中心提取算法

在线结构光三维测量中,由于线结构光光源质量、物体表面反射率非均匀性以及表面粗糙性等因素的影响,激光光带经常会出现宽度不均匀,光带亮度不集中、离散性较大的现象。本文提出一种改进灰度重心法提取激光光带中心线,该算法基于自适应二值化处理得到光带各列法向宽度值以及光带的准确边界。然后,利用光带边界与灰度数据进行灰度重心计算确定出光带的中心位置。结果证实,改进算法中灰度重心的计算范围与光带宽度相一致,因而具有较高的提取精度和良好的适应性。     

指示表图像特征的视觉检测方法

在对指示表进行智能读数时,需首先检测出指示表的两个图像特征,即指示表轮廓与指针位置,由此可以确定指示表的有效区域以及指针与刻度的位置关系。基于指示表图像的几何结构特征,提出一种指示表图像特征的视觉检测方法。通过对图像预处理提取出轮廓区域,基于对称性圆检测算法与Hough变换思路得到圆轮廓参数。然后在轮廓内部,以轮廓圆心作为指针回转中心,运用Radon变换得到指针中心线。最后利用二值图像椭圆特征识别出指针朝向。该方法能够准确、快速检测出指示表图像特征,为后续基于视觉的指示表智能读数提供必要的技术基础。     

CCD动态响应特性的测试与建模

CCD图像传感器与景物有相对运动时,传感器动态响应特性对成像质量具有显著影响,通常表现为图像模糊、目标物体几何尺寸和灰度失真.通过对CCD工作原理的分析,设计了测试动态特性的试验方案,提取了运动图像上能够反映CCD响应特性的像元灰度数据,通过基于最小二乘法的数据分析完成了动态特性的建模.研究结果表明:CCD传感器动态响...     

数字图像的亚像素位移测量算法改进

在基于图像的位移测量中,为了获得较快的测量速度和高的测量精度,提出了基于拉格朗日插值与牛顿法算法的亚像素位移测量方法。该方法首先对5个整像素点的相关系数值作拉格朗日插值,得到一个4次多项式,然后再利用牛顿法去求解此多项式的极值,该极值点所对应的位置即为待测点的亚像素位移。简捷的拉格朗日插值法与快速收敛牛顿法的综合运用使得位移测量能够在保证良好测量精度的同时有效地减少亚像素匹配中耗时的相关计算。经理论推导与仿真实验证实,在测量精度为0.05~0.1像素的水平下,该测量方法在测量精度、速度等方面具有很大的优势。