复杂物体线结构光中心线提取方法研究

针对复杂物体动态三维测量中条纹图像过曝光、欠曝光以及环境光照干扰引起激光中心线提取速度慢、提取不准确的问题，提出一种基于深度学习语义分割技术的光条中心线提取方法，该方法使用改进的UNet++模型进行图像分割，粗提光条中心区域，得到1～2个像素宽度的光条中心线，再利用灰度重心法精确提取亚像素中心。经实验证明，该方法能够有效克服因光条图像曝光不均以及外部干扰噪声带来的不良影响，准确、快速地提取出了复杂物体完整、光滑的亚像素光条中心线，满足工业中动态三维测量的要求。     

基于线结构光的空间圆高精度测量算法

分析了空间圆透视投影的数学模型,由于透视投影畸变的存在,提出了基于线结构光的空间圆几何参数的非接触测量方法,利用光条中心和圆孔边缘图像,筛选出圆孔的图像坐标,进而获取圆孔上的三维坐标,并采用将三维数据转换成二维数据处理的方法来拟合出圆孔的几何参数.实验结果表明,该方法减小了空间圆透视投影形状畸变引起的测量误差,能快速采...     

二维搜索与梯度重心相结合的光条提取方法

为了在线结构光三维形貌测量中快速准确提取光条的中心位置,保证测量精度,研究了一种基于二维搜索与梯度重心相结合的光条中心提取方法。首先,分析了图像中光条的几何特征和灰度分布特点,采用二维搜索的方法对光条中心进行初步定位;然后,采用自适应阈值法确定光条边界的精确位置;最后,采用梯度重心法对光条中心进行精确定位,得到光条中心的精确位置。该方法单幅图像光条提取时间控制在0.03 s以内,提取误差(3σ)为0.1 pixel,在60 mm×60 mm的测量范围内,测量精度优于30μm,满足了测量对精确性和实时性的要求,解决了实验中存在的局部过曝的问题,具有较强的适应能力。     

基于结构光的深孔零件内表面单视角三维重建

针对深孔类零件内表面三维测量问题,本文提出了一种新型深孔类零件内表面三维重建算法。该方法使用远心镜头和多线结构光发生器获取深孔类零件内表面的结构光图像,结合深孔零件的形态特征,建立了基于柱坐标系的远心镜头三维投影模型,并利用图像的偏移量计算测量点的半径,并在此模型上获取测量图像的三维重建点云。实验结果表明,该方法在155mm直径的深孔测量中均方根误差在0.03mm以内,测量精度满足系统要求,为精确分析深孔零件内表面状态提供了数据基础。     

光艺术的价值：从公共空间到共享空间

公共空间是城市中重要的空间资源,只有打破固有的“占有”思维,降低使用门槛,提高空间的共享能力才能产生更高的使用价值。随着共享经济时代的到来,城市公共空间将不再局限于单一的空间形式、固定的场所、特定的时间,未来的城市公共空间应具有多种空间机制。在夜经济火热的当下,光艺术创作的价值开始崭露头角,为城市夜景空间争相赋能,利用好光艺术的空间可塑性不仅可以创造更优质的城市公共空间,还具有链接情感、促进交往、刺激消费、激发活力等多重功效,还有望提高公共空间的服务频率,增加空间使用者的参与机制,开发城市公共空间的隐性社会价值。     

光与空间艺术运动的形式与特征

本文简单梳理了光与空间艺术运动的发展线索,对其形式材料与观念特征进行了简要的分析,光与空间运动不但强化了光艺术的物质性和材料性,而且体现了光作为感官媒介与空间的现象学感知特征,极大地推动了当代光艺术的发展,对于粤港澳大湾区光艺术与光环境设计的发展,具有重要的研究价值与实践意义。     

基于CWT灰度矩的水电机组振动征兆提取

连续小波变换（CWT）能有效地对水电机组非平稳信号进行细化分析,经过CWT后,蕴涵的状态信息能够在尺度域很好地体现出来,通过小波系数图像素的亮度可分析各个频率成分所占能量比例,引入的灰度矩可体现系数图特征,实例计算验证了灰度矩可作为一个蕴涵机组振动特征的征兆量,可定量地对机组振动情况进行评价,为水电机组分析诊断提供了一种新的征兆量。     

基于改进Steger算法流程的线激光中心提取

在三维测量与重建过程中，线激光条纹中心的提取尤为重要，Steger算法由于运算量巨大，无法满足工业中实时性的要求。为了解决Steger算法运算量大、提取效率低的问题，本文提出了基于改进Steger算法流程的线激光中心提取方法，主要用于提高光条中心提取效率。首先通过滤波和形态学方法对图片进行预处理去除噪声。其次，将灰度化图像进行阈值分割，降低图像复杂度。最后，通过提取感兴趣区域、粗略估算光条宽度降低算法冗余度，再运用Steger算法对感兴趣区域内光条进行中心提取。通过实验数据分析，改进后的Steger算法流程与传统Steger算法相比较，不仅继承了传统Steger算法优良的稳定性，而且有效地提高了光条纹中心提取效率，为实时进行三维重建与测量打下了基础。     

基于光生物效应的办公空间采光研究初探

该文将办公室天然采光与光生物效应相结合,通过分析在不同光气候、季节时段、采光口朝向、亮度水平的天然采光条件下,人眼瞳孔大小、主观感受等变化规律,研究在光生物效应作用下,天然光的光色（光谱分布）、光照强度（亮度）与人的视觉心理生理变化之间的关系,整理在不同光色下瞳孔变化与亮度水平函数关系式,以期能提出符合节能要求、有利于办公人员身心健康及提高工作效率的办公空间采光环境方案,完善办公空间天然采光的健康模式,从而进一步促进绿色照明和健康照明。     

基于结构光测量技术的 DMD 自适应掩膜生成

为解决强反射表面物体测量过程中易发生局部镜面反射,影响测量精度的问题。将数字微镜添加到结构光测量光路中并设计搭建测量系统,包括数字微镜、CCD相机、投影仪等器件。完成了系统的匹配、相机和投影仪的参数标定以及相位计算,采用麻雀搜索算法优化BP神经网络的方法建立数字微镜单元和相机像素单元之间的坐标映射关系,映射误差为0.583 pixels。基于PID控制器提出一种自适应掩膜生成方法,并对具有强反射表面的量块进行了测量实验,实验表明该方法能有效降低过曝光区域的灰度,实现了高动态范围成像。提出的方法可为强反射表面的三维测量提供理论支撑。     

基于二值离焦的双目结构光三维测量方法

为提高光学三维测量系统的条纹投影效率和测量精度,提出使用二值离焦方法快速投影编码条纹并结合双目立体匹配算法得到视差信息。首先采用Bayer抖动技术将投射的灰度条纹转化为二值条纹,降低投影仪离焦造成对比度、景深下降的影响。然后借助多频外差方法将包裹相位展开为绝对相位,利用视差约束关系和平均误差平方和代价计算来获取最佳相位匹配点。最后经三角测量原理和双目标定获取被测物体的深度信息和三维信息。通过实验对精密小球和雕像进行测量,表明本文提出的方法测量精度和传统十二步相移测量精度接近,比传统三步相移提高了52.8%。     

一种基于面结构光的刀具三维测量系统

提出一种基于面结构光的刀具三维测量系统。该系统由计算机、CCD摄像机、投影仪以及刀具转台组成。采用多频外差相移法对刀具包裹相位进行展开,并得出刀具的绝对相位。基于张正友标定法,提出采用50%灰度棋盘格和黑白棋盘格对CCD摄像机-投影仪标定的方法。在系统标定的基础上对刀具进行三维测量实验,得出刀具的三维点云,并重建出刀具的三维模型。实验结果表明,该系统能够准确的对刀具进行三维测量,为其他复杂刀具的测量奠定基础。     

基于DSP的直线特征快速提取算法研究

标准Hough变换用以检测直线特征需要较大的时间/空间消耗,难以适用于实时图像处理.提出了一种适用于DSP的快速直线检测方法,并研究了其在轨道特性分析中的应用.结合插值采样的方法构建低级图像,利用方向滤波滤除目标特征外的特征点,降低目标特征外直线的干扰.同时针对DSP结构采用了一种后向映射策略,直接对图像进行逐个像素的参数变换,减少了空间消耗.实验数据分析表明,可以大幅提高直线特征检测效率,大幅提高实时图像处理速度.     

基于线性CCD的智能车路径提取与寻迹

基于线性CCD提取赛道信息和按照赛道信息控制智能车寻迹是光电组智能车制作中的关键环节。本文首先介绍了线性CCD ,以及使用过程中应该注意的事项,然后介绍了黑白边界提取算法,采用腐蚀算法消除了赛道上污垢或阴影对边界提取的影响,提出了3种赛道寻迹方法,分别为中心线寻迹法、单边寻迹法、赛道预估法,详细比较了3种方法的优缺点,单边寻迹法不仅适用于各种赛道情况,而且处理信息少,占用CPU空间小。最后利用单边寻迹法完成智能车制作,使用飞思卡尔单片机有限的资源保证在不冲出跑道的前提下完成了比赛。     

基于RSSI的改进质心定位算法

为提高无线传感器网络三角形质心定位算法的精度,提出一种基于RSSI的改进质心定位算法.首先,分析传统基于RSSI的三角形质心定位模型,发现单个锚节点测距误差较大会导致盲节点的定位精度受到影响,因此采用4点进行定位来降低单个锚节点权重;其次,改进的质心定位算法选择根轴相交组成的区域作为定位参考区域,将该区域的质心位置作为待测盲节点位置;最后,采用仿真实验对比算法的精确度和稳定性,实验结果表明,相比于传统算法,改进算法定位精度更高,而且定位误差波动更小.     

基于RSSI-距离区间映射的加权质心定位算法

考虑到室内传播中RSSI的不稳定因素使得基于RSSI与位置(距离)一一对应关系的定位算法误差较大,在对RSSI统计分析后,提出了在离线采样阶段先建立符合实际环境的基于RSSI-距离区间映射的数据库,再在在线测量阶段根据待定位点RSSI在粗略位置区域中采用加权质心算法确定具体位置.从性能测试结果看出各测试点位置估计偏差略有不同,但平均偏差不高,表明在一定程度上改善了信号因多径效应、非视距传播等波动引起的定位偏差较大问题,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于修正 RSSI 值的四边形加权质心定位算法

在利用接收信号强度指示(RSSI)对无线传感器网络中的未知节点进行定位时,RSSI 值易受环境的影响导致定位误差, 为此提出基于 RSSI 测距修正的四边形加权质心定位算法(QWCRC)。 先对来自同一锚节点的多个 RSSI 值进行卡尔曼滤波,得 到修正的 RSSI 值,致使测距尽可能的接近真实距离;再采用四边形加权定位对未知节点进行定位,同时利用最小二乘法进行辅 助定位,此算法对于相邻锚节点圆不相交的情况给出新的解决方案。 实验结果对比表明,改进的算法相比较于四边形加权质心 算法(QWC)和 RSSI 测距修正的三角形加权算法(TWCRC),在锚节点数目 5×5 和噪声强度为 0 dbm 时,定位精度可分别提升 87. 14%和 35. 51%。