基于贝叶斯模型和数字图像相关的视觉测量

为了能够快速准确地实现3维测量,提出了一种基于贝叶斯模型和数字图像相关的视觉测量方法。该方法采用数字图像相关法对校正后的图像进行立体匹配,克服了传统立体匹配方法精度不高的问题;采用贝叶斯模型估计图像视差,并将其作为数字图像相关法非线性迭代优化的视差初值,克服粗搜索方法寻找视差初值计算量大、精度低的缺点;基于校正后图像与原图像之间的投影关系,由最小二乘法计算出匹配点的3维坐标。结果表明,基于贝叶斯模型和数字图像相关的视觉测量算法,能够快速准确地实现3维视觉测量。     

基于改进灰度重心法的线结构光中心提取算法

针对传统算法无法准确提取线结构光条中曲率变化较大区域中心线的缺陷,提出了一种基于改进灰度重心法的线结构光中心线提取算法。基于阈值法提取感兴趣区域和开闭运算滤除图像中的噪声点,获取质量相对较高的待处理图像;利用灰度重心法提取光条中心点,得到初始坐标并设置一个矩形计算区域,根据最小二乘法计算每个初始点的方向向量和法向量;在设定的矩形区域内计算初始点在其法线方向上的偏移量,得到精确的中心点坐标。实验结果表明：提出的算法能在线结构光中心中曲率变化较大区域精确提取中心线,提取精度均值为0.096 pixels,精度比率为44.2%,平均提取速度为0.082 s。     

基于密度聚类的光条中心线提取方法

为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响，采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成，预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取，最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段，对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理，并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明，该方法与传统灰度重心法相比，在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel，15.12pixel和83.36pixel，时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度，且对噪声光斑具有较好鲁棒性，可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。     

基于极线校正的亚像素相位立体匹配方法

针对双目结构投影光栅相位法三维测量系统中立体匹配的效率与精度问题,提出了基于极线校正的亚像素相位立体匹配方法。首先,通过外极线校正算法将双目立体视觉几何结构校正为平视双目标准几何结构,使匹配点对在左右相机上的成像点位于同一水平线上。然后,采用双线性内插法获取校正后新相位图像对,并提出一种基于相位区域匹配的立体匹配算法,获得初始匹配点。最后,提出采用最小二乘拟合将初始匹配点附近3×3邻域内的相似度量拟合为一个二次曲面,然后求解得到该曲面的局部最小值,得到与待匹配点相位相同的右摄像机匹配点坐标。通过对标准平板平面度进行测量与精度分析,表明该方法能够快速、准确的实现立体匹配。     

一种线结构光亚像素中心坐标提取方法

为了提高光条中心点提取的精度和速度，提出了一种新的线结构光条纹中心亚像素提取方法。首先对图像进行中值滤波，采用轮廓跟踪算法避免扫描光条纹区域外的像素，以此提高计算速度，结合灰度重心法对光条纹中心进行初提取；通过均方灰度梯度法计算光条纹的法线方向并以初提取点为中心进行双线性插值；以提取到的初始点和插值点采用加权灰度重心法计算光条纹中心的亚像素位置。实验结果表明，所提方法的标准误差在0.140 0 pixel左右，运算时间约为0.067 0 s。     

线结构光条纹中心提取方法

针对线结构光条纹中心提取的效率和精度影响测量结果的问题,提出一种主成分分析与灰度重心相结合的方法.首先对图像进行高斯卷积并采用阈值分割法初步提取图像中有效的光条纹信息;然后计算光条纹图像的梯度分布和幅值,选取幅值为零的点作为初始点;接着采用主成分分析法得到点的法线方向,沿法线方向在初始点两侧以幅值最大的两点作为边界点;...     

时间连续帧信息复用条纹中心快速提取方法

线结构光三维测量技术通过逐行扫描工件,计算工件连续轮廓线三维坐标,最终拼接各轮廓线形成完整的三维形貌。为了研究扫描过程中图像连续帧之间的相似性关系,提出一种时间连续帧信息复用的条纹中心快速提取方法,进一步提升线激光光条中心线提取速度。首先,采用自适应光条分割重心提取算法对首帧激光条纹进行中心线坐标计算;然后,在时间连续帧中心线坐标信息的基础上,对当前帧光条图案进行快速光条粗定位;最后,对光条中心线进行亚像素精度计算。该方法根据时间连续帧图像的相似性,进行连续帧光条中心线坐标信息复用,减小重复计算,提高算法速度。实验结果表明,该方法可实现高达133 frame/s的中心线计算速度,大幅提高了结构光三维扫描速度,可应用于其他大型工件的三维重建。     

基于结构光的轮胎花纹深度测量系统研究

针对人工测量轮胎花纹磨损度效率低、精度差的问题,设计了一套基于线结构光的轮胎花纹深度测量系统.介绍了利用线结构光测量轮胎花纹深度的原理和系统结构,完成了摄像机内外参数、光平面和移动位姿标定.通过工业摄像机对光条图像进行采集,并采用灰度重心法提取光条中心,运用Halcon软件对光条图像进行三维重建,获得胎面的三维点云数据...     

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。     

多场景下结构光三维测量激光中心线提取方法

结构光三维测量技术是获得物体三维信息的重要途径,激光条纹中心线提取是影响结构光三维测量精度和速度的关键因素。提出了一种适用于多场景下结构光三维测量的激光条纹中心线提取方法,充分利用图像中激光条纹的几何信息和相关性生成自适应卷积模板,实现激光条纹图像的滤波和增强处理,使激光条纹横截面灰度值满足高斯分布;经灰度加权法实现激光条纹中心线的亚像素精度定位与提取。实验测试结果表明:该方法可实现多场景下形状、材质各异物体的条纹中心线提取,有效克服了激光条纹亮度分布不均、噪声干扰等影响,单幅图像处理时间缩短为0.107 s且相对误差减少到0.076 5%,有效提高了激光条纹中心线的提取精度和速度。     

极线和级次双约束的光栅投影测量方法

利用结构光辅助立体视觉技术在三维测量领域可以很好地解决被测物特征稀疏的问题,从而实现对物体几何尺寸的高精度测量。提出了利用极线和条纹级次双约束的方式,通过双目相机中的极线约束原理和多频外差法得到的光栅条纹级次进行混合约束,降低了立体匹配的待匹配区域。立体匹配过程中设计了一种带权值的窗口模板,利用相位信息配合模板匹配的方式确定初始匹配点,并通过初始匹配点与附近点的相位差值利用二次曲线拟合方法实现亚像素级匹配。实验表明:该方法在较小视场测量中应用良好,对直径10 mm大小的球体可以实现快速、准确的测量。     

一种极线约束修正数字图像相关匹配的立体视觉测量方法

为了提高立体视觉方法的测量精度,提出一种极线约束修正数字图像相关(DIC)匹配的立体视觉测量方法。该方法通过DIC方法获得立体匹配的初值,应用极线约束对匹配计算结果进行修正,取位于右极线上距DIC匹配结果最近的点作为新的匹配点,并将该种匹配修正方法推广到右图像时序匹配。在材料实验机上完成304不锈钢试件单向拉伸实验,以引伸计的测量结果为真值,对比极线约束修正前后的双目立体视觉的测量误差。实验结果表明,极线约束修正以后,双目立体视觉测量误差的最大值、平均值及均方值均减小,说明极线约束修正后的匹配方法可以提高立体视觉方法的测量精度。     

红外搜索跟踪系统中实时图像配准的研究和实现

为实现在红外探测器运动的条件下地面弱小目标的快速搜索与跟踪,提出了一种基于相位相关法配准和角点法配准相结合的红外图像配准方法实现对红外图像的运动补偿。根据相位相关法配准和角点法配准的特点,首先利用相位相关法对运动中的红外图像进行粗配准,然后利用相位相关法配准的结果作为角点法配准的先验信息实现图像的高精度配准。实验结果表明该算法能够在不降低配准精度的条件下,实时地为红外搜索跟踪系统提供红外图像的位移信息,有效地提高了红外搜索跟踪系统对弱小目标的检测率和检测精度。     

基于主成分分析的结构光条纹中心提取方法

条纹中心提取是线结构光表面形貌测量的关键问题,提出一种基于主成分分析方法实现结构光条纹中心提取的方法。利用大津阈值法提取图像的感兴趣区域(ROI),在经两次高斯卷积得到条纹的梯度分布的基础上确定条纹中心的初始位置,利用主成分分析来确定这些点上法线方向;以初始位置为基准点,对条纹的灰度分布函数在法线方向进行二阶泰勒展开求得条纹中心的精确位置。实验结果表明,该算法具有速度快、精度高等特点,相对Steger算法,均方误差(MSE)小于0.003 pixel,速度提高了近3倍。该方法能够实现结构光条纹中心线的快速高精度提取,为结构光视觉检测的实时应用奠定了基础。     

全场测量高分子材料超大变形的研究

针对传统的数字图像相关法因相关性较低而难以测量高分子材料的超大变形问题,提出了一种修正的数字图像相关法进行全场全过程测量高分子材料应变。首先,提出一种基于多核点的初值匹配方法,提高了匹配点对的鲁棒性及高效性;然后,介绍一种多基准匹配方法,极大提高了数字图像相关法相关性;最后,根据以上关键技术研发的超大变形测量系统对单向拉伸的高密度聚乙烯试件进行测量。试验结果表明,本文方法能实时、动态、全场测量应变分布大于500%的高分子材料变形状态,为全场测量超大应变高分子材料应变提供了一种有效的非接触测量手段。     

基于FPGA的光条中心线实时提取方法

随着高铁的普及,列车螺钉松动、车身变形等安全问题渐渐引起了人们的重视,如何检测高铁车身是本文要研究的问题。本文采用激光三角法测量模型,当线结构光扫描高铁车身时,可以根据激光条纹的畸变程度,判断高铁列车是否存在安全隐患,而如何快速、精确地提取激光条纹中心线是首先要解决的问题。在考虑了光源选择、环境噪声、被测物反射等因素的基础上,首先对图像进行预处理,选择中值滤波去除噪声,然后用最大类间方差法将目标区域与背景区域分割;最后,用改进的灰度重心法对目标区域进行中心线提取。本文在FPGA上实现了对分辨率为1 024 pixel×200 pixel图像的处理,实验结果表明,提取光带中心线用时不超过0.97 ms,能够满足高铁检测系统对光带中心线提取实时性和准确性的要求。     

基于图像特征融合的无人机位姿测量方法

针对实际无人机位姿测量过程中可能出现的特征数不够、测量精度不高等问题,提出了基于图像特征融合的无人机位姿测量方法及系统。测量过程中充分利用提取得到的无人机图像角点、机翼线以及对称轴特征。利用线-线交会最小二乘求解得到无人机图像中同名特征角点的世界坐标;根据各摄像机间的关系及检测到的直线特征,利用奇异值分解方法解算得到机翼线及对称轴在世界系中的单位方向向量;融合检测得到的角点特征、机翼线以及对称轴特征解算得到无人机的位姿参数。仿真试验结果表明:采用2台数字摄像机的合理布站,噪声标准差为1、无人机距离约为1200 m时,位置精度小于0.05 m,姿态测量精度小于0.5°,且摄像机的台数增加有助于提高位姿测量精度,精度对比验证了所提测量方法的正确性、可行性和高精度。     

基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法

为获得高精度亚像素级视差以满足小基高比摄影测量需求,提出一种基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法.该方法采用分步式策略,首先利用自适应窗口匹配法计算整像素级视差,然后在整像素级视差的指导下建立同名像点之间的对应关系,再分别以左右同名像点为中心截取子图像,最后利用扩展相位相关匹配法对子图像进行亚像素级匹配,获得亚像素级视差.采用小基高比立体像对和带有亚像素级视差的模拟立体像对进行实验,结果表明基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法在精度和效率方面具有优越性能.     

基于外接圆方法的点云法向量提取

在线结构光测量中,为快速准确地提取点云的法向量,提出了一种外接圆方法。通过图像细化法求得光条纹初值中心点集,然后判定相邻三点是否共线:若共线,该点初始法线垂直于该直线;否则,这三点可以确定一个外接圆,连接外接圆心坐标和该点坐标得到该点的初始法向量。为减震荡,需对相邻三条初始法向量做平均,得到最终法向量。通过与Hessian矩阵法和Sobel梯度法进行对比,表明该方法能够准确提取法向量,且处理一幅320 pixel×240 pixel的图像的时间低于8 ms,能够满足实时性要求。     

玻璃厚度检测图像特点及其识别算法的研究

结合线阵CCD扫描二维图像工作原理,分析了玻璃厚度检测图像特点.精确提取光条纹图像中心是提高玻璃厚度测量精度的关键,提出一种改进的灰度重心法进行中心提取.先用Canny算子进行边缘检测,确定目标区域,再用加权灰度重心法提取玻璃厚度图像条纹中心.该算法可较好地抑制背景噪声,中心定位可达亚像素级,定位精度提高了0.2像素.基于上述算法,通过计算中心坐标差可得到玻璃厚度值.实验结果表明,该算法正确有效,玻璃厚度测量系统分辨率可达1μm,系统测量误差小于0.1%,实现了高精度、高稳定性的玻璃厚度在线检测.