基于序列局部图像的高精度测量

研究了基于序列局部图像的视觉测量方法.分析了机械零件图像边缘的过渡分布特征,提出用边缘像素补偿法来消除实际边缘不能精确定位对测量精度的影响.以直线边缘距离测量为原型,提出了基于序列局部图像尺寸特征的测量方法:对零件进行微小区域成像,生成在空间上连续的序列局部图像;应用相关系数法和双线性插值法获得相邻序列图像的亚像素级尺寸特征线,从而得到各局部图像的尺寸特征;对这些尺寸进行求和与补偿,得到零件的总体尺寸.实验结果表明,对常规尺寸零件的单幅图像运用边缘像素补偿法,相对测量误差在0.008%以内;对大尺寸零件应用序列图像测量法,相对测量误差在0.01%以内,并具有误差积累小的优点.本文算法可基本满足板类零件的精密自动化测量要求.     

基于机器视觉的高精度小尺寸测量方法

随着精密器件需求的增加以及加工方法的进步,精密微小尺寸产品的应用越来越广泛,对于精微小尺寸的检验测量要求也逐渐提高.由于传统测量手段及普通三坐标测量方法在微小尺寸的测量及测量效率上有一定的局限性,为了适应大批量产品的快速测量,提出了基于机器视觉的高精度尺寸测量检验方法,给出了测量系统组成、图片处理方法及测试分析.通过测...     

基于机器视觉的尺寸测量方法研究

用CMOS摄像头搭建了简易的机器视觉系统,利用NI Vision Assistant软件实现了对试件线性尺寸和圆弧尺寸的测量,论证了低成本CMOS镜头用于尺寸测量的可行性。     

基于区域灰度梯度差异的摆片基片特征 尺寸视觉测量方法

石英摆片是石英挠性加速度计的核心器件,其关键特征尺寸的加工精度由摆片基片加工精度决定。常规使用工具显微镜对基片表面特征尺寸进行测量,此测量过程复杂、重复性精度弱且效率低。提出了基于区域灰度梯度差异的摆片基片特征尺寸测量方法。首先对视觉测量系统硬件结构进行了设计研制,然后建立了基于区域灰度梯度的摆片基片边缘检测算法,其次围绕摆片基片结构特点提出了其特征边缘点的搜索分类方法,最后开展了摆片基片特征尺寸测量实验。实验结果表明,提出边缘检测方法在摆片基片圆心拟合偏差小于3μm的情况下可替代Zernike矩方法以提高边缘检测效率;所研测量系统2 s内即可完成摆片基片特征尺寸测量且不同位姿下的摆片基片特征尺寸测量重复性精度优于8μm。相较于工具显微镜,测量结果可靠性及重复性均有所改善,测量效率显著提升。     

基于机器视觉的管孔类零件尺寸测量方法

管孔零件尺寸测量,是当前加工和装配中的一个难点.基于机器视觉的管孔零件尺寸自动测量系统,可以从根本上解决人工测量效率低、精度低的问题,而且还能对这些指标进行定量描述,对缺陷的形态、类型进行鉴别和统计,具有人工检测所无法比拟的优越性.应用机器视觉原理,设计了一套管孔类零件尺寸自动测量方法,先通过图像摄取装置把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元加以处理,包括图像滤波、图像边缘检测、图像分割和特征测量,最后将上述功能进行整合,搭建了管孔零件尺寸自动测量系统.     

基于时变图像序列的脉搏信息提取

为获取全面客观的脉诊信息,本文提出一种全新的脉搏信息检测方法-脉搏触觉图像化法。本系统模拟中医脉诊实际,采用软性薄膜加压探头,由单一CCD摄像头采集得到脉搏动态时变图像序列。在算法实现上,从图像整体灰度变化入手,应用图像相关性和图像灰度重心变化分别提取脉搏波形图,并利用图像重心法分析得出不同人在不同取脉压力下的部分脉搏特征。研究结果表明,基于时变图像序列的方法能够有效提取脉搏波的幅度、形态和脉搏频率、节律等信息,为脉搏信息的检测和表征提供了新的手段和方法。     

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。     

大尺寸机械零件的机器视觉高精度测量方法

为实现大尺寸机械零件的高精度视觉测量,研究了基于序列局部图像尺寸特征的测量方法,提出了基于纹理特征的序列局部图像校准技术以解决测量过程中相面旋转引起的局部图像尺寸方向变动问题;提出了图像边缘补偿测量技术以消除实际边缘不能精确定位而对测量精度的影响;论述了基于序列局部图像尺寸特征测量方法的算法实现过程。实验表明,对大尺寸零件应用序列图像测量法进行测量,其相对测量误差在0.012%以内,基本满足机械零件二维尺寸精密自动化测量要求。     

高精度图像测量系统

图像测量系统的测量原理是通过处理被测物体图像的边缘而获得物体的几何参数。为提高图像测量系统的测量精度,本文提出了一种具有保持特征和滤波功能的十字窗口边缘自动检测算法。该算法能有效地抑制图像边缘检测中的噪声,并且能对非均匀照明的图像进行自动变阈值设置,从而能准确地检测出图像边缘。并在此基础上,又提出了以多项式插值为原理的新的亚像元边缘检测算法,使图像测量系统的CCD摄像机的分辨率提高约60倍。     

基于几何特征匹配的截断塞门手把图像分割

货车故障轨边图像检测系统(TFDS)采用高速摄像与图像处理技术,对行进中的列车实施动态检测并及时发现故障。而截断塞门手把关闭是货车典型故障之一,故需识别手把工作状态以保障列车运行安全。利用VC++平台,针对截断塞门手把故障,研究了图像几何特征的提取方法,对二值化后的图像进行轮廓提取,并以轮廓外接矩形作为特征实现目标区域的分割和标识,且实验结果理想。     

基于彩色图像的高速目标单目位姿测量方法

针对风洞分离实验对于视觉测量系统的高精度、大视场、高速的测量要求,提出一种基于单目摄像机的风洞运动目标位姿测量方法。该方法利用单目摄像机进行运动目标位姿信息测量,相比于双目测量方法具有设备简单、视场大的优点。首先提出一种基于靶标特征点相互约束关系的参数优化方法,采用复合式靶标实现摄像机的快速高精度标定;针对目标运动图像处理,提出一种基于图像差叠法和标记点位置估计的图像快速分割与目标定位方法,实现图像特征的快速准确定位;针对单目测量要求及目标运动特性,提出一种基于方向估计标记点布局方式,实现合作标记点的快速识别和提取;最后利用单目视觉原理求解运动目标的位置和姿态信息,通过实验室模拟实验完成了测量系统的精度验证,在1 m×1 m视场范围内,其位移测量精度可达到0.19 mm,俯仰和偏航角测量精度可达到0.18°。     

基于线结构光的三维垂线位移测量方法

垂线测量法是观测大坝变形位移的一种简便而有效的方法,在实际大坝变形监测中得到广泛应用。 针对现有垂线坐标 仪大多只能测量垂线二维位移且结构复杂的问题,本文提出了一种基于线结构光的三维垂线测量方法。 基于垂线测量中垂线 方向不变,利用线结构光测量原理实现垂线三维位移测量。 首先,本文采用线结构光测量获取垂线二维位移,然后基于垂线上 固定标志点的成像光线和垂线相交于一点的事实,综合垂线二维测量结果和通过相机内参数恢复的固定标志点成像光线方程, 实现垂线三维位移测量。 实验结果表明,本方法在水平面内 Y 方向上的位移测量精度为±0. 1 mm,在水平面内 X 方向和竖直 Z 方向上的位移测量精度达到±0. 05 mm,测量范围为 0~ 80 mm。 相较目前垂线位移测量方法,本文方法垂线位移测量精度和测 量范围更高,且测量结构简单。     

基于IMAQ工件尺寸测量方法的研究

针对传统接触式测量方法的局限,本文提出一种基于IMAQ实现工件尺寸非接触在线实时测量的方法.介绍了尺寸的测量原理及软件实现测量的方法.     

基于机器视觉的高精度微纳光纤直径实时测量

针对传统微纳光纤直径测量方法操作复杂、重复性差且易于损伤光纤等问题,开发了一套基于机器视觉的微纳光纤直径测量系统。首先,对系统采集的图像进行预处理和二值化分割,其次,通过Canny边缘算子实现微纳光纤边缘初定位,最后,基于改进Zernike矩的亚像素检测方法精确定位了亚像素级边缘。此外还提出了结合Hough变换与最小二乘法的算法拟合亚像素级边缘点的方案,将系统微纳光纤直径测量精度提升至纳米级。实验测量结果表明,该系统可实现3.51%以内误差的自动化测量,运行时间为2.671 s,更适用于微纳光纤尺寸的高精度实时测量。     

基于边缘的模板匹配在零件检测中的应用

对机器视觉在工业零件检测中的应用做了研究。在大批量的工业生产中,某个细微零件的缺失如果不应用机器视觉系统,将会浪费很大的人力物力,因此根据现阶段工业零件检测对智能零件缺失检测的需求,运用图像处理技术,在检测对象的标准样本中截取模板,利用零件的边缘特征,进行零件的模板匹配,进而检测出零件是否缺失。     

基于立体视觉的大尺寸工业测量系统

针对工业制造领域普遍存在的大型物体全尺寸测量难题,提出并实现了一种基于立体视觉技术的便携式工业测量系统。该系统采用多个CCD视觉传感器,获取被测物体的多视图像序列,通过前方交会由二维像点坐标计算物体表面点的三维坐标。全局关键点测量由多目立体视觉系统完成,使用CCD相机从多个位置和方向拍摄物体,获得多目视差照片,由测量软件二维处理并完成三维重建。局部区域密集点云的测量由双目立体觉系统完成,左右两相机同步拍摄由投影机投向物体表面的编码条纹,测量软件自动进行立体匹配和三维重建后获得物体表面局部的密集点云。最后测量软件根据局部的关键点完成密集点云的坐标系转换。实验表明,该系统的测量精度达到0.1mm/3m,可以满足工业现场大尺寸测量对精度和效率的要求。     

基于Kirsch理论的彩色图像边缘检测

图像边缘是一种重要的视觉信息,是图像最基本的特征之一。所谓边缘是指图像中周围象素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些象素的集合。图像边缘化可以采用多种算子进行处理。例如Roberts算子、Sobel算子、Kirsch算子、Prewitt算子、Laplace算子和Canny算子等。这里采用的是Kirsch算子,它带有特定八方向边缘信息的图像增强模板。能对图形的八个方向作边缘提取．从检测结果中可以看出．基于Kirsch理论的彩色图像边缘检测能够较全面地提取边缘信息。这说明,用该方法检测彩色图像的边缘是有效的。     

多工程软件协作的测量用灰度图像的合成方法研究

为满足机器视觉测量基础算法研究需要大量素材的要求,提出用计算机模拟合成的方法获取测量用灰度图像的新方法。首先,对比分析常见三维造型软件的造型功能和摄像模块,确定采用三维造型软件造型与VRay插件配合提取图像;然后,具体研究VRay插件的参数设置与调整,获取用于测量的灰度图像;最后,用所获取的图像进行几何量的测量。实验结果表明,在保证物距相等前提下,测量精度可达1μm。合成的灰度图像能够满足机器视觉测量基础算法研究的需要。!