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为提高检测准确性,提出激光三角法高精度测量模型,由变阈值亚像素灰度重心提取算法和CCD倾角误差补偿模型两部分组成;光斑中心定位算法对激光检测准确度起关键作用,针对已有激光中心定位算法的缺陷,提出了变阈值亚像素灰度重心提取算法,通过梯度函数和高斯拟合算法设定阈值去除光斑边缘噪声区域对中心定位的影响,并利用多项式插值提高灰度重心法精度;同时为提高实际工业生产环境中的测量准确性,建立CCD倾角误差补偿模型;应用激光三角法高精度测量模型,以STM32F407为硬件核心建立系统,以锥螺纹为被测物进行实验;实验结果表明:该测量模型实现了对锥螺纹信息的准确采集,且精度明显高于传统的灰度重心法,可以将锥螺纹检测的误差控制在10 m内。 相似文献
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玻璃测厚系统中激光双光斑中心定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
双激光光斑中心定位是利用半导体激光和CCD组成的玻璃厚度测量系统中的重要步骤。双光斑中心测量中由于光斑之间相互干扰,易导致光斑分布不均匀和杂散斑干扰严重等问题。传统的定位算法应用在玻璃测厚系统中均存在精度较低、抗干扰能力差等缺点。提出一种基于高斯拟合法的改进算法。首先采用二维零均值高斯函数进行平滑滤波;然后利用高斯拟合法对光斑进行拟合,以获得表征光斑理想光强分布的高斯函数;最后根据理想光强分布将杂散斑滤除后再进行高斯拟合求得光斑中心坐标。仿真实验结果表明此方法可以提高中心定位的精确度和抗干扰能力,使定位误差小于0.1个像素。 相似文献
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在激光辅助的视觉测量系统中,高斯拟合法的拟合数据选取影响激光光束中心提取精度。针对不均匀光照下激光图像难以确定高斯拟合数据数量的问题,文中提出一种基于随机抽样一致性算法的自适应高斯拟合方法。根据激光图像背景区域灰度分布的变化特性,采用随机抽样一致性算法估计背景区域灰度分布模型;将该模型的局外点作为拟合数据,从而利用高斯拟合法获得激光光束中心点的亚像素坐标。实验结果表明,该方法选取激光图像的高斯拟合数据平均拟合系数达到0.934,与固定拟合数据长度的高斯拟合法相比,提高了激光中心提取精度。 相似文献
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远距离激光光斑位置高精度测量方法 总被引:5,自引:1,他引:5
为了提高激光光斑位置测量精度,考虑影响光斑测量精度的因素,并对若干关键技术进行研究。为了抑制由于气溶胶散射导致的激光后向散射,研究距离选通技术,提出一种基于四象限探测器的异步距离选通技术;为了削弱大气湍流的随机扰动对激光光斑成像的影响,提出一种改进的盲解卷积事后复原方法,并从数学上证明了该方法的收敛性;为了消除多传感器采集图像之间的差异,提出一种基于目标区域的图像配准算法;还原光斑图像并利用高斯曲面拟合法提取激光光斑的位置信息。实验结果表明,提取到的激光光斑位置精度不大于0.3pixel。 相似文献
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激光基准成像测量光斑图像的亚像素检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在激光基准下基于CCD成像身管轴线直线度测量系统中,对激光光斑图像的高精度检测和定位是影响系统测量精度的一个重要因素.为了提高激光光斑图像的检测和定位精度,提出了一种Sobel-Guass拟合算子的激光光斑亚像素边缘检测方法,同时结合最小二乘迭代圆拟合法设计了光斑中心的高精度定位.即:首先用Sobel算子细化边缘,进而在梯度方向上进行高斯函数拟合插值,进一步提高图像边缘位置的检测精度,最后经最小二乘圆迭代拟合后得到激光光斑的亚像素级几何参数,从而使测量系统的精度提高一个数量级.实验结果表明:像素细分后对像素点的定位精度可以达到0.1个像素,亚像素边缘对标志中心的定位精度优于0.03像素. 相似文献
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热物理激光光斑位置定位能够提高测量精度,设计一个基于圆定位算法的热物理激光光斑位置定位方法。分析激光图像的高斯分布情况,采用高斯函数描述脉冲激光,判定激光光斑空间分布形式,选择一个合适的阈值,对误差补偿,对光斑边缘检测,采用最小二乘圆的拟合准则对圆心拟合,采用圆来逼近激光光斑的轮廓,确定圆的中心点,实现基于圆定位算法的热物理激光光斑位置定位。实验结果表明,在主观分析与客观分析上,所提出的定位方法偏差都较小,能够准确获得激光光斑的中心位置,并且,在不同信噪比下,所提出的定位方法定位误差都较小,满足方法的设计需求。 相似文献
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飞秒激光在加工单晶硅过程中伴随着等离子体衍生发光现象,并以激光光斑形式表现出来,激光烧蚀效果受激光脉冲能量、光学设置、材料特性、环境参数等因素的影响,参数的选择是实现理想加工的关键,由此引入光斑质心的提取,研究光斑的变化规律以提高加工精度的目的。常用的质心提取算法有灰度质心法、高斯曲面拟合法等,但由于受到噪声的影响,光斑的灰度峰值可能发生偏差,提取的质心同真实质心相比误差较大,由此引入多元正态分布,在多个方向拟合高斯曲面,通过极大似然法估计质心,在精度方面得到了很大的改善。 相似文献
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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。 相似文献
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在三角法位移测量中散斑是一种噪声,当成像光斑过弱而湮没于散斑中时,抑制散斑已没有意义;但散斑同样是位移信息的载体。为此针对激光三角法位移测量系统,研究数字散斑相关法;对强散射、粗糙界面的位移进行了实测,且进行了数据分析。结果表明,在激光三角法位移测量中运用数字散斑相关法对强散射、粗糙界面进行位移测量是可行的,测量范围可达微米级,测量误差小于2%。此法可改善三角法位移测量系统在强散射、粗糙界面的情形下传统测量方法的缺陷,有效提高了测量精度,并扩展了激光三角法位移测量的实用范围。 相似文献