基于计算机微视觉的鲁棒多尺度平面微运动测量

提出一种将计算机微视觉与鲁棒多尺度运动估计算法相结合的测量微运动的方法.设计一种用于微运动测量的鲁棒多尺度运动估计算法.在该算法中,根据滤波器的不同特性,在多尺度金字塔的不同尺度层采用不同的滤波器估计运动.这种分层估计的方法不但可以提高测量精度,而且可以加快测量速度.分析计算机微视觉测量系统的组成,并对设计的微视觉测量系统进行标定.以精密定位平台为测量对象,采用计算机微视觉与鲁棒多尺度运动估计算法相结合的方法测量了精密定位平台的平面微运动.该方法用于测量2 000 nm左右的微运动时,最大测量偏差达到了12.5 nm.试验结果表明,这种将计算机微视觉与鲁棒多尺度运动估计算法相结合的方法能够实现高精度的平面微运动测量.     

基于梯度的鲁棒多尺度微运动测量算法

将鲁棒估计方法与多尺度方法相结合,给出了一种基于梯度的鲁棒分层估计多尺度运动估计算法。在该算法中,多尺度金字塔的不同尺度层采用不同的梯度滤波器来估计运动。在金字塔的每一层都使用鲁棒估计,这能够较好地解决估计中由于运动不连续和图像亮度变化引起的界外值问题,从而进一步提高运动估计精度。实验模拟表明提出的算法在测量MEMS噪声图像运动时不但估计精度高,而且执行速度快。     

Efficient work measurement system of manufacturing cells using speech recognition and digital image processing technology

Work measurement methods previously proposed require considerable time and effort by time study analysts because they have to measure the required time through direct observations. In this study, however, we propose a method which efficiently measures the standard times without involving human analysts by using speech recognition and digital image processing techniques. First, we implement a prototype system which can acquire the status of manufacturing cells through a speech recognition system. Second, using image processing, we suggest a method which consists of two main steps: motion representation and cycle segmentation. In the motion representation step, we first detect the motion of any object distinct from its background by differencing two consecutive images separated by a constant time interval. The images thus obtained then pass through an edge detector filter. Finally, the mean values of coordinates of significant pixels of the edge image are obtained. Through these processes, the motions of the observed worker are represented by two time series of data of worker location in horizontal and vertical axes. In the cycle segmentation step, we extract the frames which have maximum or minimum coordinates in one cycle, store them in a stack, and calculate each cycle time using these frames. In this step we also consider methods for detecting work delays due to unexpected events such as an operator’s movement out of the work area, or interruptions. To conclude, the experimental results show that the proposed method is very cost-effective and useful for measuring time standards for various work environments.     

基于量子力学的均值滤波

量子计算和量子信息是涉及物理学、计算机科学、数学以及信息科学等多个学科的新兴综合性交叉学科,有着广阔的前景。根据量子信息处理理论,提出了一种基于量子力学的自适应均值滤波方案。在提出的均值滤波中,移动的窗口图像像素采用量子叠加态表示,通过由窗内像素的特征生成的测量算子对窗口图像的作用来调整均值运算窗口的权值,进而实现基于量子力学的均值滤波。计算机仿真表明,所提出的均值滤波器与传统均值滤波器相比具有更好的滤波效果。     

适用于高精度同时定位与地图构建的均衡化亚像素ORB特征提取方法

在视觉同时定位与地图构建问题中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征由于其高效、稳定的优点而受到广泛关注。针对ORB特征提取过程中存在的像点量测精度较低、特征聚集现象明显等问题,提出了一种适用于高精度SLAM的均衡化亚像素ORB特征提取方法。分析了精确特征定位的原理,对误差方程进行合理的简化并采用一种基于模板窗口距离的权函数计算方法,大幅降低了计算负担;设计了一种基于四叉树结构的特征均衡化方案,对包含特征的像平面空间进行有限次数的迭代分割,然后选取具有最优响应的特征。试验表明,本文方法进行特征提取的额外计算负担小于2.5 ms,在运行TUM和KITTI数据集时,ORB特征的量测精度分别为0.84和0.62 Pixel,达到亚像素水平,可以降低误差初值,提高光束法平差效率,并能够在满足特征总体分布规律的情况下,显著改善特征聚集的现象,有利于后续问题的稳健、准确求解。     

高强钢薄板高温焊接变形的视觉测量

为了实现高强钢薄板高温焊接条件下屈曲变形的准确测量,基于数字图像处理技术、立体视觉原理及数字图像相关法,提出一种高强钢薄板全场动态焊接变形的视觉测量技术,并以规则散斑图像的高精度匹配方法研究为基础,将其应用到焊接图像中。针对焊接高温导致的散斑纹理的变色或脱落,采用高温漆与高温胶混合涂布的方式,获得了低成本、高稳定性的散斑纹理。选择薄板背侧进行测量以及在相机镜头前加装滤光片组的方法,抑制焊接过程中的强光、火花及烟雾的干扰。采用高斯平滑的数字图像处理技术,寻找最佳滤波参数并应用到焊接图像中,在保证测量精度的前提下提高了图像匹配的成功率及精度。实验结果表明,该方法能够有效地降低焊接图像匹配的均值误差、均方根误差及Z向静态均值误差,均值误差最大降幅为78.6%,均方误差最大降幅为47.7%,Z向静态均值误差降幅为37.9%。本文的方法和系统可以满足焊接高温条件下薄板屈曲变形的全场应变测量要求,散斑纹理稳定,散斑图像匹配成功率高、稳定性好,是薄板全场动态焊接变形检测的有效途径。     

基于菱形搜索块匹配技术的微机电系统微运动测量研究

首先,分析了块匹配运动模型和测量原理,采用最小总绝对差值设置块匹配准则,确立了菱形搜索算法的块匹配搜索路径。该算法通过大小模板块匹配进行粗定位和精定位,求解微运动最佳运动矢量。然后,设计了基于计算机微视觉的微机电系统图像获取方案,并以微机电系统谐振器为研究对象,获取24幅不同相位图像,用所提出的微运动测量方法进行分析和验证,结果表明：基于最小总绝对差值和菱形搜索算法的块匹配技术能较好地估计和测量微机电系统器件的微运动矢量。     

频域时空图像测速法的图像滤波器敏感性分析

时空图像测速法是以河流表面图像中测速线为分析区域、通过检测合成时空图像的纹理主方向计算得到一维时均流速的测量方法,具有空间分辨率高、实时性强的特点。在实际应用中纹理主方向的检测精度难免会受到水面紊流、倒影、耀光、障碍物、降雨等环境扰动的影响,导致测量出现粗大误差。频域滤波技术是一种抑制噪声的有效方法,能显著提高时空图像的纹理清晰度。但现有研究在滤波器参数的敏感性分析方面存在不足,使得该方法的适用性受限。对此通过在水文站搭建在线视频测流系统采集了不同条件的河流水面视频数据,分析了6种典型场景下时空图像的空域及频域特性,进而开展了频域扇形滤波器方向角、通带夹角及半径参数的敏感性分析实验。实验结果表明：采用提出的椭圆形积分区域检测方向角优于现有的单像素宽直线;当设置通带夹角为±5.3°且半径为R/2时,滤波器在上述场景下均能有效地滤除噪声干扰。使得时空图像纹理主方向的检测精度在正常场景下达到0.1°,在复杂含噪场景下控制在0.5°以内,表面流速测量的相对误差小于6.2%。     

基于同态滤波的鲁棒多尺度微运动测量算法

针对光照变化、噪声、运动不连续及大位移量等影响基于计算机微视觉的微运动测量精度的问题,提出一种基于同态滤波的鲁棒多尺度微运动测量算法.首先采用同态滤波增强方法对显微视觉图像亮度不均匀进行了校正,并增强对比度,然后利用双权重函数,自动调节不同残差数据点的权重,去除残差过大的数据点,并采用多尺度金字塔由粗到精逐层迭代,精确地估计运动矢量.实验结果显示,新算法鲁棒性好,能有效地减弱光照不均匀的干扰,同时减少噪声和运动不连续而引起的界外值的影响,微运动测量精度达到0.01个像素.     

火箭弹离轨参数测量中的图像处理方法

根据高速摄像系统在火箭弹离轨参数测量中的应用,介绍了火箭弹离轨参数测量原理,提出了帧相减、相关滤波定位、轴线自动提取等多种图像处理方法,并将这些方法应用于工程实际.实践表明,在利用帧相减和边缘跟踪技术进行粗定位的基础上,采用相关滤波技术在小区域进行定位可以减少计算量,使定位精度达到0.2个像元,而在轴线自动提取中,用灰度图像形态学边缘检测方法,可使姿态角测量精度优于0.5°.     

一种有效的去除图像混合噪声的滤波算法

依据噪声特点以及图像的像素关联性,提出了一种有效的数字图像混合噪声滤波算法。该算法首先对图像像素进行检测,依据受脉冲噪声污染的图像像素与其周围邻域多数像素在亮度上具有显著差异的特点准确检测出脉冲噪声,然后以检测到的脉冲噪声为被处理像素,用其邻域内未被脉冲噪声污染的图像像素对其进行中值滤波,由于当前脉冲噪声点以及邻域脉冲噪声点均未参与滤波运算,从而较好地保护了图像的细节。对图像中的高斯噪声,提出了一种改进的加权均值滤波算法,该算法在定义相关度函数时,既考虑了像素的灰度相关性,又考虑了像素的位置相关性。实验结果表明:提出的混合噪声滤波算法不仅可以有效滤除图像中的混合噪声,而且还可以较好地保护图像的细节。     

高温温度场彩色测量系统的设计

本文根据彩色图像温度反演的原理，建立了色度-温度数据库，提出彩色测温系统的设计方案。针对实际测温中部分像素色度分布位于理论测温分布区域之外的现象，分析了产生的原因，并利用邻域运算等图像处理技术对测温系统进行了改进。在此基础上开发了CMS-2006彩色温度测量系统。     

视觉测量中圆形标志两种提取方法的比较

针对靶场视觉测量相机标定中圆形标志在复杂背景图像上的提取和定位问题,研究了两种不同的圆形标志提取方法,一种是基于感兴趣区域的交互式提取方法,另一种是基于图像灰度和几何形态学的提取方法。对两种方法的圆形标志提取过程进行了研究,并分别采用两种方法对视觉测量图像中的圆形标志进行提取实验,对两种方法的边缘提取效果和定位结果进行了对比,分析了两种方法的优势和不足。圆形标志的提取结果表明,第一种方法能够平滑地提取出圆形标志的边缘,但受圆形标志的成像情况影响较大,第二种方法边缘提取效果受圆形标志的成像情况影响较小,但提取出的边缘为锯齿形,部分圆形标志的像素点被误判为背景,与圆形标志的实际成像有一定误差。     

基于显微视觉的亚像素压电陶瓷驱动特性测量

为了得到纳米操作压电陶瓷驱动器高精度的驱动特性,提出一种基于显微视觉的亚像素位移测量方法。本文采用Harris角点初始定位,对标准的栅格图像序列进行角点匹配,获得模板匹配的初始区域。并提出了二元拉格朗日插值与二元非线性Newton-Raphson迭代算法的亚像素位移测量方法,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。最后使用改进的亚像素图像块匹配方法对实际的压电陶瓷驱动器的驱动特性进行了测量,并与真实结果和理论模型描述结果进行了对比。实验结果表明,该算法位移测量精度高、稳定性好,得到的压电陶瓷驱动特性曲线符合物理分析结果,能够满足高精度的微纳米测量要求。     

Multi-probe method for straightness profile measurement based on least uncertainty propagation (1st report): Two-point method considering cross-axis translational motion and sensor's random error

In the straightness profile measurement of a mechanical workpiece, hardware datums have been the traditional standard. However, error separation techniques of the surface profile from parasitic motions have been developed. These are known as software datums, which separate the surface profile from the parasitic motions using multiple sensors and/or multiple orientations and realize higher accuracy than that of the hardware datum. However, the conventional software datum cannot measure a large-scale workpiece because the large sampling number causes random error amplification. Furthermore, the conventional software datum assumes that sensor's random noise is small enough in comparison with the parasitic motions. But, the accuracy of the hardware datum has become high. Then, the accuracy of the sensor's random noise is not so small, relatively. In this paper, a next-generation software datum, the two-point method based on the least uncertainty propagation, is proposed. The proposed two-point method consists of weighting and inverse filtering, resulting in the least uncertainty of the estimated surface profile by choosing suitable weighting.     

The distortion elimination of an optical microscope based on optimized windowed Fourier transform

An image distortion elimination method based on optimized windowed Fourier transform processing is proposed in this paper. Simulation testing was performed beforehand to find the optimal window size and grating pitch (in pixels), which are crucial for the distortion calibration accuracy. With the optimized parameters, gratings with different frequencies were fabricated by photolithography as standard plates to calibrate the aberration of the optical microscope. The influence induced by the misalignment of the grating lines and the viewing field axis on the distortion calibration was addressed and eliminated by the proposed method in this paper. With the proposed method, the image distortion of the optical microscope under various magnifications was calibrated successfully.     

粒子滤波算法在ECT图像重建中的应用

针对电容层析成像技术(ECT)的图像重建质量精度较低的问题,提出了一种基于粒子滤波的ECT图像重建方法。首先,分析了ECT图像重建基本原理,以系统状态估计的方式描述了ECT图像重建最优解的搜索过程,并建立了状态空间模型。然后,以线性反投影(LBP)算法的图像重建结果作为初始状态,利用测量信息对从状态空间中获取的随机样本进行最优加权,以获得重建图像的最小方差估计。最后,对5种不同的流型进行了仿真实验。实验结果表明,利用本文方法获得的重建图像误差平均值为42.93%,相关系数平均值为0.813 9,比LBP算法、Landweber迭代算法和IMN-SNOF算法得到的相应指标要好。本文方法是一种有效、精度较高的ECT图像重建方法,为ECT图像重建技术提供了新的途径和手段。     

基于图像特征提取的地铁客流量自动统计系统

由于地铁客流具有动态流动性,采集的视频图像间的灰度值易发生突变,造成传统识别算法的统计误差较大。通过在传统特征提取方法的基础上,增加小波变换预处理算法,对视频图像进行多层分解及图像灰度阈值预处理,剔除灰度突变的干扰像素点,以提升特征提取精度。实验结果表明,改进型客流识别与统计算法可以很好地滤除部分干扰像素点,统计误差仅为传统方法的39.8%。     

光纤端面参数自动化测量系统的研究

为快速、准确、方便地进行光纤端面几何参数的测量,在数字图像采集和处理的基础上,研究和设计了光纤端面参数自动化测量系统。介绍了采用图像处理方式进行光纤端面几何参数自动测量的基本原理。对比了Canny边缘检测法和高通滤波法对光纤图像进行边缘检测的效果,体现出高通滤波在光纤端面图像处理中的优势。针对普通光纤、保偏光纤和光子晶体光纤不同的端面形状,设计出利用图像处理方法自动测量各种光纤端面几何参数的软件系统。结果表明该系统可有效地测量出各类光纤端面的几何参数。     

光针轮廓扫描技术测量内螺纹曲面

分析了激光光针扫描在测量内螺纹曲面时的特性及影响精度的因素。根据光斑在被测面的噪声分布特点,采用中值滤波与小波阈值去噪相结合的综合滤波算法对光斑图像进行了去噪处理,其中中值滤波可以有效地消除光斑图像中的脉冲噪声,而基于小波变换的阈值去噪算法可以消除图像中的高斯噪声。通过综合滤波算法对光斑图像进行处理,可以有效消除激光光斑噪声,消除图像噪声对测量精度的影响,同时保持了光斑图像的细部特征。根据激光光斑图像在倾斜被测物体表面光强分布特点,设计了近似圆拟合算法来确定光斑中心,该算法相对传统算法具有计算量小、计算效率高,适合在线检测的特点,可以克服测量面倾斜对激光光斑中心的影响。利用采用上述方法的坐标机激光光针扫描系统,对标准内螺纹量规进行测量,对比应用前后的测量结果,螺距精度提高了0.48 mm,中径测量精度提高了0.44 mm,牙型角精度提高0.57°。