一种结合梯度锐化和重心法的光条中心提取算法

在基于线结构光的视觉测量系统中,激光条纹中心位置的准确提取是影响系统精度的关键因素之一。本文分析了光条中心提取算法的研究现状,并比较了现有算法的优缺点,提出了一种结合梯度锐化和重心法的光条中心提取算法,该算法首先利用梯度锐化提取出光条的边缘,根据提取出的边缘得到光条的近似中心,然后在光条近似中心左右的小区域内利用重心法提取光条中心。实验结果表明,该算法能够准确地提取出光条中心,具有很强的抗噪声能力,精度为亚像素级。     

激光光条中心线提取研究综述

激光光条中心线提取在视觉测量、三维重建等领域具有重要的作用.介绍了不同类型的中心线提取模型,并且回顾了这些模型的转变和创新.具体来说,根据模型采用的核心算法,将中心线提取模型分为传统提取模型和基于深度学习的提取模型;传统中心线提取模型又分为极值模型、灰度重心模型、曲线拟合模型、基于Hessian矩阵的Steger模型和...     

嵌入式系统中的快速光条中心提取算法

在嵌入式系统中,其各种资源有限,为实现由ARM9处理器构成的三维形貌测量系统,光条纹中心提取算法的时空效率至关重要。激光器投射的光条在其法线方向上灰度值呈现高斯分布,针对该种情况,提出应用条纹法线方向结合灰度重心法求条纹中心的方法。对获取的图像进行中值滤波,用最大类间方差法对图像进行阈值分割;利用阈值法粗略提取光条的中心,利用微分中值定理近似求出光条纹法线方向,在法线方向上利用灰度重心法求光条中心。在实验中移植OPENCV2.0嵌入式视觉库,实验结果表明,该方法能实时精确地提取光条中心,且能达到亚像素级。     

线结构光光条中心提取算法

目的 线结构光视觉测量是一种利用可控光源和数字图像的主动视觉测量方法,光条中心提取是线结构光视觉测量的关键技术,直接影响到线结构光视觉测量的精度。传统灰度重心法只在图像的横向或纵向上计算光条的灰度重心,没有考虑光条的法线方向,精度较低。本文提出一种改进的光条中心提取算法,以期实现光条中心的精确提取。方法 在分析线结构光的光条灰度特性基础上,基于传统的灰度重心法,提出一种改进的两步提取算法。基于图像差分法从原始图像中分离出有效的线结构光光条,采用传统灰度重心法对光条中心进行粗提取;在粗提取的光条中心点处通过自定义的方向模板确定光条的法线方向,以粗提取的光条中心点为中心,沿法线方向采用灰度重心法进行二次提取,获取线结构光光条的中心。结果 本文采用CCD相机、镜头、线激光器及辅助机构搭建线结构光视觉系统,采用提出的算法对线激光器投影产生的直线型光条、非连续光条和弯曲光条的中心进行提取。通过光条中心提取实验获取的光条中心线的走向与光条的走向大致相同,符合预期的光条中心线。本文将Steger法作为评价标准,分别计算本文算法、传统灰度重心法与Steger法提取的光条中心的偏差,通过对比实验可知,本文算法提取的光条中心的偏差更小,并且程序运行时间比Steger法减少了3 s以上。结论 本文研究线结构光的光条中心提取算法,对传统灰度重心法进行改进,能够实现直线型光条、非连续光条和弯曲光条等不同形状光条的亚像素级中心提取,并且在保证较少的程序运行时间的同时,能够提高传统灰度重心法的光条中心提取精度。     

基于机器视觉的口服液智能灯检系统的研究

针对中药口服液的检测,本文设计了一种智能灯检系统。使用帧差法、自适应阈值分割、图像去噪和求重心偏移来识别出杂质,并用踢瓶装置将不合格产品踢除。本设计方案已在国内某些知名医药企业进行了试用,结果表明机器稳定性好、精度高、速度快。     

改进的HSV阴影去除算法研究

针对视频序列图像中运动目标的阴影会造成运动目标的物理变形,影响运动目标的检测与跟踪等问题,提出了一种基于HSV色彩空间的无阈值阴影去除算法。该方法通过分析阴影与背景的HSV彩色空间中的特性,并利用阴影与运动目标在H、S、V三个分量中的不同特点,提出了一种无阈值的阴影消除算法。实验结果表明,该方法能够很好地去除阴影区域,同时又保持前景目标区域的完整性。     

基于机器视觉的表面粗糙度检测系统设计

针对光切法显微镜测量的实验装置,开发了一种基于机器视觉的表面粗糙度检测系统.介绍了系统的硬件构成和软件设计原理,运用图像处理技术从光切显微图像中提取出表面轮廓信号计算粗糙度评定参数.该检测系统能够实现工件表面粗糙度的智能、快速、多参数测量,通过测量实验与样本标准件的数值进行对比,验证了该检测系统能达到满意的精度.     

基于机器视觉的最大内接矩形快速检测算法

在进行皮革裁切、板材边角料再利用、PCB板布线等过程时都会遇到求解不规则图型最大内接矩形的问题;当前工厂的裁定手段普遍由人工估测来完成,这种作业方式不仅主观性强,而且效率低下;在研究了基于数字图像处理的遍历法、中心扩散法、遍历中心扩散法后,结合以上方法提出一种高效实用的最大内接矩形快速检测算法:边界排序生长法;实验结果证实:遍历法无法正确适用于凹多边形;中心扩散法虽然可适用于任意不规则图型,但其检测效果不够理想;遍历中心扩散法的检测结果较为理想,但该方法耗时巨大;而边界排序生长法在保证高效率的同时依旧可以拟合出理想的内接矩形.     

快速线结构光中心提取算法

在线结构光三维测量系统中,结构光中心提取的速度和精度直接影响到系统的整体性能。基于几何中心法、方向模板法和灰度重心法,提出了一种快速提取结构光中心的算法。首先,先对图像进行预处理,通过几何中心法快速提取结构光中心作为骨架;然后,提出了一种基于位置的法线判断法求取骨架法线方向,与常用的方向模板法比较,在速度上有了大幅度提升;最后,对骨架法线方向上像素进行灰度加权,从而精确提取结构光中心。实验结果表明,该算法不仅在速度上有很大提升,而且精度也达到了亚像素级别。     

基于机器视觉的咖啡胶囊铝箔焊接质量检测

咖啡胶囊的焊接质量直接影响了整个咖啡胶囊的气密性以及最终在制作咖啡过程中的安全性.为了实现咖啡胶囊铝箔焊接质量的非接触式实时自动化检测,设计一种基于机器视觉的咖啡胶囊铝箔焊接质量检测系统,其中包括视觉系统以及在线检测软件.其铝箔焊接质量检测系统先由相机镜头等硬件获取杯底铝箔焊接图像,再通过软件对采集图像进行滤波、阈值分...     

条盒三维视觉检测中结构光光条中心提取方法

为了提高基于结构光的条盒三维视觉检测中尺寸测量的准确度,研究和提出了霍夫变换和最小二乘法相结合的结构光中心线提取方法. 首先,依据图像颜色模型的R、G、B分量差值并结合中值滤波对目标结构光分进行分割提取;其次,分别对绿光与红光区域进行多次迭代细化处理获取骨架;然后,根据霍夫变拟合的直线段对目标点集进行分类;最后,使用最小二乘法分别对不同的点集进行分段拟合,获取结构光中心线. 实验结果表明,该方法能够准确地提取出结构光光条中心,具有良好的稳定性,为条盒三维视觉检测工作提供了准确的数据依据.     

一种水上航行场景可见光偏振图像融合方法

为了提升无人船（Unmanned surface vehicle, USV）在恶劣航行场景下的视觉感知能力,提出一种基于HSV（Hue, Saturation, Value）颜色空间的水上航行场景可见光偏振图像融合方法。根据水上航行场景的偏振特性,制定了不同区域的融合规则,再基于HSV颜色空间,融合原场景的颜色信息,实现了对恶劣航行场景图像的语义分割,并将测试结果进行对比分析。在耀斑场景下,综合像素精度（Pixel accuracy, PA）值为0.768 2。实验结果表明：该方法能增强图像对比度,凸显边缘轮廓信息,能够在恶劣航行场景下,稳定获得对比度较强、目标特性较好的特征信息,一定程度上提升了无人船在恶劣航行场景下的环境感知能力。     

基于梯度重心法的线结构光中心亚像素提取方法

针对线结构光测量系统中如何准确快速地提取出光带中心的问题,根据线结构光图像上光带中心两边的灰度梯度特性及光带灰度的非正态分布特点,提出了一种基于梯度重心法的线结构光光带中心快速亚像素提取算法。该算法采用低通平滑滤波和幂次变换降低图像噪声和光带灰度非正态分布对光带中心提取的影响,运用自适应阈值法确定光带的边界阈值,应用梯度重心法进行光带中心的亚像素提取。实验结果表明,基于梯度重心法的光带中心提取算法具有较高的提取精度,并且有良好的抗噪性和鲁棒性。应用了此方法的3维测量系统的精度也得到了显著提高。     

基于机器视觉的轨道梁梁面破损状况的检测方法

研究机器视觉和图像处理与工业计算机组成的系统在工程测量中的应用,对于所获取的轻轨轨道梁梁面二维图像,利用计算机图像处理与机器视觉识别技术,采用K-均值聚类的区域增长算法,对图像进行分割;针对梁面的各类破损类型,对破损情况进行研究.在轨道梁梁面破损状况的检测应用中,该方法能有效识别出轨道表面的破损情况,准确地评估了梁面健康状况.     

基于三通道融合的结构光中心条纹提取算法

实现坝体连接处永久缝的非接触式三维形变测量方法,对保障大坝安全运行具有重要的意义。结构光用来快速获取待测坝体拼接缝部位的表面形貌数据,并利用所获得数据对待测物体表面相貌的三维重构获得缝隙部位形变状态。由于结构光的光条中心提取精度易受噪声干扰,提出了一种三通道特征融合算法来提取条纹中心点。首先,利用方向梯度直方图、局部二值模式和Gabor函数得到三幅光条特征图像。然后,利用图像融合算法确定最终的特征图像。最后,用细化骨架的方法得到中心线。实验结果证明,相较于Steger算法,该方法的最大和平均列坐标差下降至2像素和0.069像素,且测量误差减小至0.114 mm。     

图像数据库检索中颜色特征提取方法的研究

为了降低基于颜色特征图像检索中空间的维数,本文改进了颜色特征的图像特征的提取方法,提出了一种新的基于HSV空间的18色非均匀颜色量化算法。与传统的基于RGB的颜色特征检索算法相比,该算法明显的降低了时间和空间的复杂度。     

焊缝跟踪视觉传感器中图像多类型特征选择与提取

针对在焊接机器人焊缝跟踪传感器中不同类型工件焊缝接头的结构光图像特征,提出一种图像特征选择与提取方法.首先,对图像进行自适应分割,提取出激光条纹中心线.再根据三种典型焊缝接头类型:预留坡口对接类,无坡口直接对接类和左、右搭接类型焊缝的结构光图像的特点,分别选择激光条纹曲线的沟槽中心、条纹曲线的转折点和间断点作为焊缝特征点,分别进行提取.对不同类型焊缝结构光图像的处理实验结果,验证了本文方法的有效性.     

结构光视觉传感器现场标定几何法研究

与基于交比不变性求解特征点坐标来标定激光平面的方法不同,本文提出了一种可适用于未知环境的线结构光三维视觉传感器现场标定的新方法,该方法只需简单几何知识,就可直接利用几何方法实现快速标定。通过拍摄一个与线结构光相交并以不同姿态随机自由移动的平面靶标的图像(至少三幅),就可同时实现三维视觉传感器CCD和激光平面的快速标定。该方法方便,快捷,简单,可实现自动化,标定精度高。实验结果证明了该方法的方便和有效性。     

基于图像识别的分光器端口分析方法

为了解决中国移动资源数据库中哑设备资源难以精确把控的问题,以分光器为切入点、图像识别角度作为突破口,提出了模拟时间延迟积分（Time delay integration,TDI）成像解析分光器端口的算法。首先对运维人员上传的图像进行筛选,保证图像数据的质量;然后利用HSV颜色空间进行端口位置和轮廓的提取;再使用图像轮廓进行杂点过滤和分光器端口分布方向拟合;最后,使用拟TDI成像算法解析端口占用情况,输出分光器端口占用情况,给出分光器的分光比、占用端口号,以提升资源数据平台对分光器资源的数据质量。结果表明该算法运行速度快,端口分析准确,具有较高的应用前景。