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结构光光条中心亚像素快速提取方法 总被引:2,自引:1,他引:1
为准确获得结构光光条图像的光条中心,提出了一种新的光条中心亚像素提取方法。该方法通过光条截面能量中心和光条法线方向的迭代计算,实现了光条中心的亚像素精度快速提取。仿真实验结果表明,对于768×576piexl的图像,在噪声水平σ=36时,光条提取精度达到0.12piexi像素,光条提取速度约6.5ms。 相似文献
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结构光条纹中心线的鲁棒提取 总被引:2,自引:0,他引:2
结构光条纹中心位置的精确检测是影响结构光系统精度的关键问题之一。提出一种多步骤的鲁棒性提取方法,首先采用自适应阈值法剔除噪声点,然后采用光条膨胀和细化方法,得到初始的中心点,并利用此初始中心点的梯度,得到光条法线方向。最后,在法线方向求取灰度重心,得到光条亚像素中心线。该方法应用在基于线结构光检测原理的隧道轮廓变形监测装置中,实验结果表明,能准确提取光条纹中心。 相似文献
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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... 相似文献
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《中国激光》2017,(11)
为解决现有线结构光大尺度测量标定复杂、精度不高的问题,提出了一种基于多视觉线结构光传感器的大尺度、高精度测量方法。多视觉线结构光传感器含1个激光器和多个等间距并排的相机(一主多从),相互间有1/3左右重叠视场(OFOV),光束覆盖所有相机视宽。传感器标定只需简易的棋盘格靶标,按张氏标定法采集靶标图像、标定传统参数;此外,考虑相机视角的不变性,利用OFOV内标定图像的已知特征角点,经图像配准可预标定相邻相机图像拼接的变换矩阵。变换矩阵的逐步连乘得到任意从相机图像转换到主相机成像平面的透视变换模型(PTM)。该方法通过各相机同步采集大尺度物体的局部光条图像,再利用PTM将所有局部光条快速拼接成完整的光条图像,最终经光条坐标提取、换算得到光条位置的三维坐标。实验结果表明:与已有方法相比,该方法使用简便、精度更高,重构模型平均构造深度与真实模型仅差8.3%。 相似文献
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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。 相似文献
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为了在复杂的运动模糊情况下快速提取光条中心,提出了一种新的结构光光条中心快速提取算法。通过分析线结构光运动成像模糊的原因和图像中光条截面的灰度值分布规律,设计了基于理论光条成像宽度的P-tile阈值分割算法,以解决运动模糊情况下光条成像宽度不一、亮度无规则变化引起的光条区域提取困难问题。根据光条图像的特点,通过改进的区域生长算法提高光条定位速度,根据光条截面的灰度值分布特点提取结构光光条中心。实验结果表明,在运动模糊情况下,改进的P-tile阈值分割算法具有精度高、速度快的优点,相比极值法、大津法能更好地分割出有效光条区域,在结构光工业高速测量领域具有实用价值。 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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为实现大型航空零件三维测量过程中激光光条的快速高精度提取,提出了一种结合分层处理的激光光条亚像素中心提取方法。首先,根据序列图像的结构不变性将高分辨率图像压缩为低分辨图像。接着,通过二次拟合求解低分辨率图像中激光光条中心的法线斜率。然后,将低分辨图像求得的法线斜率还原到高分辨激光光条图像中。进而通过灰度重心判断准则,快速计算激光光条的亚像素中心。最后,采用所提出的方法分别在实验室和大型航空零件装配测试台上进行了复合材料标准样件和复杂零件的三维形貌测量。实验结果表明:该方法的单激光光条重建误差为0.269 mm,三维形面的重建误差为0.268 mm。该方法可有效提高工程零件快速测量过程中激光光条提取精度,满足大型航空零件现场测量的工程要求。 相似文献
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结构光光条提取的混合图像处理方法 总被引:3,自引:1,他引:2
将大模板高斯递归实现引入到结构光条纹中心提取中,提出了一种基于感兴趣区域(ROI)的结构光条纹中心混合图像处理方法.结合图像的阈值化和膨胀算法,自动分割出结构光条所在区域作为光条提取的ROI,利用高斯卷积递归实现获得ROI内光条纹各点的Hessian矩阵,并确定光条纹各点的法线方向,最后在法线方向利用泰勒级数展开求得ROI内光条纹中心的亚像素图像坐标.实验表明,基于ROI的结构光条纹中心混合图像处理方法具有精度高、鲁棒性好和自动化程度高等特点,所提出的算法大大地减少了结构光条纹提取的冗余计算,实现了光条纹中心线的快速高精度提取.在保证光条提取的精度和鲁棒性前提下,所提出的算法将光条提取速度提高了10多倍,为结构光视觉三维测量的实时应用奠定了基础. 相似文献
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为研究线结构光法在测量金属表面轮廓时所能达到的测量精度和影响因素,首先对线结构光测量仪的性能进行了分析,然后完成了对金属样块表面轮廓的测量实验,并与同属光三角测量原理的光切法进行了对比。结果表明:线结构光测量仪的线性度、分辨率和重复测量精度都比较高,能实现微米级的位移测量。但受激光散斑噪声和金属表面反光等因素的影响,该方法的轮廓测量精度大于10μm。而光切法的轮廓测量精度接近微米级。因此,结合光切法的优点,在保证测量范围和工作距离的前提下,设计能投射无散斑高质量光条的光路结构,可以进一步提高线结构光法的轮廓测量精度。 相似文献
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结构化光斑提取是线结构光三维视觉测量的重要基础。针对在复杂背景光环境下结构化光斑难以提取的问题,本文提出一种基于时域差动成像的结构化光斑提取方法。通过电路控制线结构光与成像单元的同步工作,使连续拍摄得到的两帧图像中一帧含有结构化光斑,另一帧不含结构化光斑,通过对两帧图像灰度值的相似性特征参数识别,提取光斑的潜在区域,再结合关联区域筛选处理,即可有效提取出结构化光斑。这一方法能够在复杂的背景环境中将低信噪比结构化光斑准确提取出来,对于线结构光三维视觉测量等结构化光斑的相关应用都具有很高的实用价值。 相似文献
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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。 相似文献
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矿石自动筛选是提高矿产资源加工效率的关键环节之一。针对矿石开采现场光照复杂多变,传送带矿石难以实时自动检测等问题,提出了一种基于红外线结构光的现场矿石3D视觉实时筛选方法。为了解决复杂光照条件下太阳辐射对矿石表面结构光成像干扰的问题,提出采用800 nm附近红外线结构光作为成像主动光源,在各种光照条件下获取稳定的矿石表面结构光图像;提出邻域累积差分特征分析方法,通过快速定位光条边界点来提取结构光光条中心,实时获取矿石3D坐标数据。对复杂光照条件下的大量现场矿石表面结构光图像采用多线程进行处理,实验结果表明,与现有方法相比,文中方法速度更快,稳定性更强,能适应线结构光形态和方向变化。对每幅矿石结构光图像筛选的时间为13.2 ms,满足现场矿石3D实时筛选需求。 相似文献
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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。 相似文献
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受环境干扰以及反射光影响,室外采集的多线激光光条图像含有光斑和断裂缺陷.为了准确地分割图像缺陷,本文提出了一个轻量的UT(U-shape Target,U代表U型编解码网络结构,T代表靶形视野)分割模型,模型由3×3卷积和靶形卷积堆叠而成.靶形卷积是针对激光光条图像特点提出的多视野卷积模块,模块中四个卷积分支构成靶形卷积视野,能够提取激光光条图像几何结构特征、局部细节特征以及环绕纹理特征.实验表明,UT模型在多线激光光条图像上的缺陷分割精度高于主流分割模型,而且实现了分割精度和参数量的平衡. 相似文献