复杂零件参数的图像测量方法

提出一种可以用于齿轮等形状复杂零件的二维曲面轮廓测量的图像测量系统。该系统采用CCD摄像机作为传感单元。提出一种基于多项式插值的亚像素边缘检测算法,以提高系统的测量精度。这种算法可以大幅度提高图像测量系统CCD的分辨率,并具有较好的稳定性和较高的运算速度。     

基于图像测量的微小零件尺寸检测

针对10μm-10mm的微型零件,阐述了现有的主要图像测量技术,包括图像的经典边缘检测算子、亚像素级别的边缘定位检测和实现高精度的尺寸检测方法。同时,总结各种能够提高检测精度的方法,并指出图像测量的未来发展趋势。     

评价边缘检测质量的模拟图像生成方法研究

针对评价边缘检测算法精度时没有合适的评定标准的问题,首先根据方形孔径采样定理,详细说明了椭圆形状边缘灰度的求取方法,然后以真实拍摄图片为标准,对图像进行了高斯模糊和噪声的添加,形成最终的模拟图像.通过编程实现了模拟图片的生成,给出了模拟图像和真实图像的对比,并利用模拟图像对边缘检测中常用的3种算法作了简要分析.结果表明,模拟图片能很好地模拟真实拍摄图片,可方便地用于边缘检测算法的精度评价.     

评价边缘检测质量的模拟图像生成方法研究

针对评价边缘检测算法精度时没有合适的评定标准的问题,首先根据方形孔径采样定理,详细说明了椭圆形状边缘灰度的求取方法,然后以真实拍摄图片为标准,对图像进行了高斯模糊和噪声的添加,形成最终的模拟图像.通过编程实现了模拟图片的生成,给出了模拟图像和真实图像的对比,并利用模拟图像对边缘检测中常用的3种算法作了简要分析.结果表明,模拟图片能很好地模拟真实拍摄图片,可方便地用于边缘检测算法的精度评价.     

精密零件棱边的质量及检测方法

以精密加工为基础，提出了零件棱边质量的概念，探讨了精密零件棱边的测量途径及具体方法，系统地阐明了对精密零件棱边进行科学分类、定量表达及统一规范的必要性和可行性。0     

基于机器视觉的螺纹在线检测方法

针对汽车制动管螺纹联接零件在线检测需求,提出了一种基于机器视觉的螺纹参数在线检测方法.基于图像矩、仿射变换、双线性插值法对螺纹图像进行倾斜校正,利用中值滤波抑制螺纹边缘区域颗粒化现象.在Canny算法提取的像素边缘基础上,用二次曲线拟合法得到了螺纹图像亚像素边缘,用三次B样条曲线对亚像素边缘进行拟合,根据拟合曲线的曲率检测螺纹角点,最后基于最小二乘法计算出螺纹各尺寸参数.实验结果表明,本文所提出的螺纹检测方法具有效率高、精度高等特点,可以满足在线检测需求.     

基于机器视觉的螺纹在线检测方法

针对汽车制动管螺纹联接零件在线检测需求,提出了一种基于机器视觉的螺纹参数在线检测方法.基于图像矩、仿射变换、双线性插值法对螺纹图像进行倾斜校正,利用中值滤波抑制螺纹边缘区域颗粒化现象.在Canny算法提取的像素边缘基础上,用二次曲线拟合法得到了螺纹图像亚像素边缘,用三次B样条曲线对亚像素边缘进行拟合,根据拟合曲线的曲率检测螺纹角点,最后基于最小二乘法计算出螺纹各尺寸参数.实验结果表明,本文所提出的螺纹检测方法具有效率高、精度高等特点,可以满足在线检测需求.     

基于在线检测的曲面光学零件加工技术

提出了一种基于在线面形检测与补偿加工相结合的光学曲面零件的超精密加工方法,在线面形检测系统由空气静压浮动探针和光纤式激光干涉位移计构成。利用该加工方法实际加工了一个光学球面零件,其综合面形精度达到了P—V值0．41μm。     

图像测量中快速边缘亚像素定位研究

研究了一种图像测量中边缘点的快速亚像素定位的方法,采用先阈值分割再边缘提取进行粗定位,确定边缘点的像素级精度位置和边缘的方向,沿边缘点的边缘方向拓展像素,得到一定长度的灰度值向量,对向量进行处理实现边缘的亚像素定位。分别采用三次多项式拟合法、二次曲线拟合法和灰度矩法三种亚像素定位算法进行了理论分析和实验对比,结果表明,灰度矩算法具有较短的运行时间和较高的定位精度。     

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.     

显微视场下微型零件亚像素边缘检测方法

为了提高微型零件在显微视场下的边缘检测精度, 提出了一种非正交二次B样条小波变换结合Zernike矩的亚像素边缘检测算法. 采用非正交二次B样条小波变换算法得到图像的像素级边缘, 利用Zernike矩算法的矩不变性对像素级边缘进行亚像素边缘细化. 为了实现算法的原理, 建立了一套微型零件的实时检测系统. 给出了系统的总体结构和工作原理, 完成了实时图像采集与检测, 分析了检测结果, 并对检测精度进行了评估. 实验结果表明: 该系统检测零件尺寸可以达到0.01~10 mm, 检测精度可以达到0.01%~0.1%, 可准确识别出微型零件的边缘, 将检测精度提高到亚像素级, 满足了在显微视场下微型零件检测的需要.     

Application of edge detection method based on image quality gradient for twin detection

An image quality based method was applied to quantitatively analyse the contribution of electrodeposited copper twinning. This method, based on the image quality as obtained from electron backscattering diffraction, involves three processes: hexagonal edge detection, thinning algorithm and twin determination. The twin density determined by the new algorithm was 65.61% which is higher than the twin density, 57.44% as determined by the Orientation Imaging Microscopy (OIM) analysis. The newly developed algorithm provides an alternative to twin boundary detection.     

通用零件几何参数图像检测系统设计

为实现通用零件几何参数图像检测,采用光学镜头、工业数字摄像机和微型计算机构成基本检测系统,包括测试准备、测试系统调整、图像获取、预处理、边界确定、参数求取和系统标定等检测工作环节.阐述各检测环节的作用和应用中的关键问题、检测应用软件设计.通过所构建的检测系统,对典型零件进行对比测试表明,给出的通用零件几何参数图像检测系统是实用的.     

互参考激光光条图像质量评价

提出了互参考激光光条图像质量评价方法用于检测激光辅助立体视觉测量中的图像质量。分析了立体视觉测量中单幅激光光条图像的灰度分布特性以及左右激光光条图像灰度分布的相关性。利用光条截面灰度分布梯度表征图像清晰度,并建立了综合考虑单幅图像质量与左右图像相关质量的互参考激光光条图像质量评价方法。然后,确定质量系数的阈值,通过分析噪声对光条提取误差的影响,确定提取误差不高于1个像素的单幅图像质量系数QL,QR∈[0.2,1),通过不同表面激光光条投影实验,确定左右图像相关质量系数QLR∈[0.8,1)。最后,在锻造车间进行了现场实验,重建方形锻件高度为1 747.0mm和491.3mm。实验结果显示,清晰的光条图像质量系数符合确定阈值,受噪声干扰的光条图像质量系数偏离设定阈值,验证了本文提出的质量评价方法能较好地反映激光光条图像缺陷。     

基于主轴分析和EDISON—Zernike矩的彩色图像亚像素边缘检测

本文分析了目前常见的亚像素边缘检测方法,提出了一种综合运用主轴分析法、Zernike矩和嵌入置信度的彩色图像亚像素边缘检测算法。首先获取影像三维空间中的主轴,然后利用嵌入置信度的边缘检测算子快速检测出所有可能的边缘点,再利用Zernike矩算子以亚像素精度重新定位边缘。实验表明本文算法优于其它的边缘检测算子,充分利用了图像的彩色信息,定位精度能够达到0.13个像素,并且该方法还具有良好的抗噪声干扰性和处理效率。     

图像匹配算法研究

文本讨论了常用图像匹配算法，在介绍了序贯相似性检测法、不变矩法及去均值归一化相关法的基础上，提出了一种以去均值归一化相关法为主的改进匹配算法，该改进算法不但在处理旋转目标的匹配时具有较高的精度，而且通过改进其搜索策略,使改进算法具有了算法速度快、误匹配率低的优点。     

亚像素理论在图像边界处理中的应用研究

图像分辨力大大低于胶片是数字图像处理的一大弱点,此弱点极大地限制了数字图像处理技术在精密测量等领域的应用。亚像素软件处理技术能弥补这一缺点。介绍了常用的亚像素处理技术,以及提高角度精确度和边缘检测的方法。     

工件表面质量检测中高速图像采集技术研究

针对工件表面质量在线检测过程中的高速图像采集环节,提出了一种工件图像高速采集方法。分析了图像采集中定位精度、运动模糊、曝光时间和工件运行速度之间的定量关系,研究了传送机构与工件表面的振动对图像采集的影响,设计了图像采集时序。利用光电传感器实现工件的快速触发,使用高精度延时模块实现工件的准确定位,通过减小曝光时间控制运动模糊。基于高速采集方法设计了高速图像采集系统,定位精度小于0.1mm,运动模糊小于1pixel,保证了工件的准确定位和图像的清晰度,有效保证了工件表面质量检测。     

基于角点检测的图像匹配算法

针对红外图像与可见光图像之间特征点匹配难的问题,提出一种新的基于角点检测的图像匹配算法.首先基于曲率尺度空间检测图像在不同尺度下的角点,利用泰勒级数剔除伪角点以明确特征点的位置与数量;其次在构建特征点梯度向量时为避免红外与可见光图像梯度的翻转,对特征点邻域部分梯度方向进行角度限制修正并对梯度方向采用就近投影,进而统计梯度方向直方图以确定特征点的主方向,并构造一个64维的特征点描述子进行归一化处理;最后利用极线约束原则减少搜索范围,设计双向匹配方法实现特征点匹配.实验表明该算法能够有效进行红外与可见光图像的匹配,在旋转、噪声干扰、尺度缩放、亮度变化的情况下具有较好的匹配效果.