起重机轨道测量激光光斑中心识别与定位算法

在轨道测量装置中,激光光斑中心检测算法的精度和速度直接影响轨道测量效果,传统的中心算法如灰度质心法、Hough变换等在检测精度或速度上存在不足。文中提出了一种基于高斯积分曲线拟合的光斑中心定位算法,在光斑降噪、特征增强的图像预处理基础上,插值拟合光斑灰度曲面,进行边缘计算、追踪及细化,得到光斑的像素级边缘点,计算其法向等距线及高斯积分拟合点,并通过贝塞尔曲面拟合其对应灰度值,再采用高斯积分曲线拟合得到亚像素级边缘点,对亚像素边缘点进行圆拟合方法最终确定光斑中心点。与灰度质心法、Hough变换椭圆中心法相比,此算法的拟合精度较高,抗干扰性好,达到了实验室环境下轨道测量的精度要求。     

深孔内轮廓尺寸光学测量系统

针对深孔类零件对内轮廓尺寸的检测要求较高,而目前所采用的测量方法不是分辨率太低就是测量效率较低的问题,研究了一种用于深孔内轮廓尺寸的光学测量系统,该系统主要由环形激光发生器、扩束锥镜、成像锥镜和CCD相机组成。环形激光发生器发出的环形激光照射到扩束锥镜上,经反射后投影到深孔内轮廓某断面处形成一个环形光斑,该环形光斑的形状反映了深孔内轮廓某一处断面的形貌,并经过扩束锥镜反射后在CCD相机的光敏面上成像,经过处理和计算可以得到深孔内轮廓的尺寸。试验证明,该系统可以有效快速地实现对深孔内轮廓尺寸的测量,并能够保证较高的测量精度,在改善误差影响因素和采取相应的误差补偿办法后,可以进一步提高测量精度。     

基于亚像素边缘检测的刀具几何参数测量

为了提高刀具几何参数图像测量精度,基于矩法理论,提出了一种亚像素边缘检测算法。该方法的基本思想是采用灰度空间矩,将图像边缘特征离散为亚像素级特征点,并用Matlab实现图像的处理。实验证明,基于亚像素特征点提取检测的刀具几何参数具有较高测量精度,且计算量小,具有很好的抗噪性能。     

理想边缘产生方法的研究

详细介绍了产生理想直线边缘的方法.在亚像素提取算法中,通常要考察算法两个方面的内容,一是在没有噪声的情况下算法本身的精度,二是在有噪声的条件下考察算法的抗噪声能力,这两个方面是分开的.本文所介绍的理想边缘就可以用来考察亚像素算法精度的两个方面.本方法以CCD成像原理为基础,根据方形孔径采样定理,给出了边缘点灰度值的计算方法,并以一种情况为例给出了边缘点灰度值的计算公式,利用此公式可直接编程产生理想边缘,产生的边缘可用于亚像素细分算法的评价.     

高精度光斑中心定位算法

光斑中心定位是光学测量中的关键技术之一,检测算法的精度和速度直接影响了测量的精度及速度,传统的检测算法如灰度质心法、Hough变换法等在检测精度或速度上存在不足。鉴于此,提出了一种高精度光斑中心定位算法,该算法不仅能定位光斑中心还能拟合出圆半径。用计算机生成的光斑和实验生成的光斑对该算法进行验证,并与其他传统算法进行比较,结果表明,该算法的误差小于0.5像素且比其他经典算法更精确。     

基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法

针对现有亚像素边缘定位算法存在精度不高、计算复杂的问题,提出一种基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法。根据单边阶跃状边缘特征,构建边缘法截线的高斯积分模型,在确定边缘过渡带的基础上,将拟合曲面区域内的像素点信息转化为边缘曲线的活动坐标,并对转化后的像素点坐标与灰度值按照高斯积分模型进行拟合,准确定位图像的亚像素边缘。采用所述视觉测量系统,用量块直线边缘进行实验,并与传统高斯曲面拟合亚像素边缘定位算法比较,证明基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法具有较高的定位精度,一等量块的直线度误差在1μm以内,计算速度提高一倍。采用该算法确定亚像素边缘时,可通过修正高斯积分模型的均值,有效补偿光源强度造成的误差。本算法可以应用于齿轮等高精度机械零件的测量。     

齿轮表面倾斜对测量精度的影响及校正

为了满足应用激光位移传感器进行位移测量时的精度要求,分析了齿轮表面倾斜对激光位移传感器测量精度的影响。根据探测器信噪比与输出灰度值成正比,提出了光斑分布非线性加权和线性插值联合的重心校正算法,使高灰度值像素在光斑重心定位的贡献总体增大,其增长规律具有非线性特征。经量块组合实验表明:当物面粗糙度Ra小于0.4μm时,本校正法相对于传统的灰度重心算法,在物面倾斜角小于35°时位移测量精度能提高40%以上,在物面倾斜角为47°~75°时位移测量精度能提高30%以上,有效地减小了物面倾斜引起的位移检测误差。     

基于改进的SUSAN算子的棋盘格亚像素角点检测算法

针对SUSAN算子在检测棋盘格角点这一特殊类型角点时出现的不足,提出了改进的SUSAN角点检测算子。改进的算子在分析原有算子仅考虑USAN区域的大小而不考虑USAN区域的形状这一局限性的基础上,通过在SUSAN圆模板内附加两个圆环模板来实现对所有棋盘格角点的有效检测。此外,鉴于棋盘格角点图像形状和灰度分布具有对称性以及灰度对比强烈的特点,采用灰度重心法对角点进行了亚像素定位。为了提高算法性能,具体操作时采用区域分离思想,将USAN区域分成内部像素区域和边缘像素区域两部分,通过对内部像素区域灰度的均值化,达到了抑制内部像素区域噪声的目的。实验结果表明,所提出的算法准确、有效,能达到亚像素级的精度。     

图像测量中快速边缘亚像素定位研究

研究了一种图像测量中边缘点的快速亚像素定位的方法,采用先阈值分割再边缘提取进行粗定位,确定边缘点的像素级精度位置和边缘的方向,沿边缘点的边缘方向拓展像素,得到一定长度的灰度值向量,对向量进行处理实现边缘的亚像素定位。分别采用三次多项式拟合法、二次曲线拟合法和灰度矩法三种亚像素定位算法进行了理论分析和实验对比,结果表明,灰度矩算法具有较短的运行时间和较高的定位精度。     

近景摄影测量中编码标志点解码方法研究

在近景摄影测量过程中,为提高特征点物体的精准匹配,降低匹配难度,对图像进行预处理,根据圆形标志点的几何特征识别标志点,用椭圆拟合法求解圆形标志点的圆心,并根据灰度变化寻找编码带的解码起点,利用环形编码带的圆心角进行解码。实验结果表明,该算法抵抗噪声能力强,圆形标志点圆心求解可达亚像素精度,解码正确率高。     

Investigation on shaping machining method for deep hole keyway based on on-line symmetry detection and compensation

Machining of deep hole keyway often suffers from low processing accuracy, low processing symmetry degree between keyway and the reference plane and is difficult to control. In order to enhance the processing quality, a mathematical model of space symmetry error was established based on space projection, orthogonal combination and linear fitting methods so as to study rotatable and shift-able space objects. The space symmetry error was separated into included angle error and displacement error between the fitting straight line and the benchmark line. Through included angle rotation and location measurement along with quantitative translation, the space symmetry error compensation was realized. On the basis of the proposed methods, a Double combined manual self-centering fixture (DCMSF) was designed to realize the radial self-centering and axial location for effective clamping of deep hole keyway, and the reference plane of built-in straight slot was derived out to make it detectable and controllable. Meanwhile, an Online multi-degree of freedom symmetry detection device (OMFSDD) and corresponding Numerical control (NC) programs were also designed for automatic detection and control of symmetry error. Subsequently, mass production of high symmetric deep hole keyway were realized by means of NC gear shaper servo control of rotating shaft angle compensation and bi-directional cutter back-off amount translation compensation, and combination of NC control of fixed angle processing. Deep hole keyway processing experiments indicate that the proposed method can steadily keep the symmetry within 0.03 mm. Thus, the rationality and accuracy of the proposed method was validated which provides a novel approach to high precision deep hole keyway processing.

     

基于支持向量回归的小尺寸零件精密测量

为提高小尺寸零件测量精度和速度,提出了基于支持向量回归(SVR)的小尺寸零件精密测量方法。系统以齿形链板为研究对象,对其主要参数进行测量。系统采用透射照明方式,使用A102FCCD数字摄像头采集齿形链板的图像,经过IEEE1394数字接口卡传输到计算机。对含有噪声的原始数字图像实施中值滤波降噪、二值化,轮廓提取及图像旋转等处理,使图像转变成易于检测的单像素宽边缘信息。然后根据齿形链板长度与宽度比例确定待检测区域,以待检测区域内的边缘轮廓上的各像素点构成对应线段的训练集,进行支持向量回归,获得具有亚像素表示的各检测线段的回归函数,并据此对齿形链板的主要参数进行测量。最后,对测量误差进行了分析。测量结果满足零件的公差要求,测量精度可达2 μm。理论分析及实验结果表明,该方法测量速度快,测量精度高,同时对图像平面内旋转、尺度变化、噪声等具有较强的鲁棒性。     

路面病害检测系统中的图像增强技术

为了提高路面病害检测系统的精度和自适应能力,研究了自动路面裂缝图像增强技术。针对图像每个像素建立由邻域一致性模糊熵测度、邻域模糊方差以及全局模糊隶属度组成的模糊特征模式对所有像素进行分类,实现对像素灰度渡越点位置的准确估计;在模糊隶属度函数设计上,利用修改控制顶点和权因子可局部地修改曲线形状的功能,通过非均匀有理B样条函数设计出一种双"S"形模糊隶属度函数作为灰度变换函数。提出的路面裂缝图像增强技术中的灰度变换函数不仅能和渡越点的位置很好地结合,而且其形状调节因子具备良好的灰度集中能力,仅需很少次数迭代增强就能达到突出路面裂纹的效果。实验结果显示,利用提出的图像增强技术可使路面裂缝病害像素正确检测率达到95%,该技术很大程度地提高了路面裂缝自动检测系统的可靠性和检测精度。     

硅片键合套刻偏差测量技术

硅片键合套刻偏差是影响三维垂向互连封装工艺的重要指标之一。利用红外光可以高效穿透硅基半导体材料的特性,设计了测量键合套刻偏差的红外检测系统。通过测试光源和相机得到的噪声大小和分布作为仿真误差来源;通过MATLAB对不同尺寸、不同类型的套刻标记成像仿真,得到的测量重复性随采样点增多而减小,并在150个采样点时套刻测量重复性趋于稳定的规律;通过仿真检测系统不同数值孔径和套刻标记线宽,得到了测量重复性随对比度增加而减小的特征。根据仿真结果设计了红外检测系统和套刻标记,测试结果接近仿真数据,得到了10 nm以下的测量重复性,证明了利用红外技术高精度检测硅片键合套刻偏差的可行性。     

深孔镗杆在推镗和拉镗时的ANSYS受力分析

深孔镗削是提高深孔加工精度的一种方法,它能校正己有孔上的缺陷,如圆度误差、直线度误差,从而获得良好的几何精度和表面粗糙度。深孔镗削的加工方式、运动形式、镗刀的轨迹方程和对镗削的受力分析是深孔镗削加工中各不稳定因素的渊源,在深孔镗削过程中,运用合适的镗削方式可以减小切削系统的振动。针对多刃均布式深孔镗刀,在推镗和拉镗方式下进行受力分析,并利用PRO/E建立镗杆几何模型并生成中性几何文件,通过ANSYS有限元法,计算出推镗和拉镗时镗杆产生的挠度以及最大应力应变曲线,将二者结果进行比较,证明在细长管时拉镗加工的优势。     

光笔式视觉坐标测量中控制点光斑图像的识别

介绍了一种光笔式单摄像机便携三维坐标视觉测量系统。在分析该系统成像特点的基础上,提出了一种控制点椭圆形光斑图像的数字识别方法。常用的方法是在CCD摄像机镜头上加滤光片来隔离背景干扰亮斑图像,该方法以光笔上被测控制点在摄像机CCD像平面上的光斑图像轮廓所占像素个数为基准, 剔除过大和过小的图像轮廓,进而采用基于椭圆线轮廓度误差的评定方法实现控制点椭圆形光斑图像的识别。给出了该方法的具体算法,实验结果表明该方法简单方便,易于实现,检测速度较快,适用于圆形被测控制点的视觉检测系统,具有一定的理论意义和工程实用价值。     

自适应参数优化EEMD机械故障特征提取方法

针对应用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)进行机械故障特征提取时两个重要参数k(白噪声幅值系数)和M(总体平均次数)的选取问题,分析了不同幅值系数的白噪声对信号极值点分布均匀性和EEMD分解精度的影响规律,提出了基于信号极值点分布均匀性的EEMD自适应参数优化方法。该方法根据信号本身特点,自适应选取使信号极值点分布最为均匀的白噪声幅值系数作为EEMD的k值,再通过设置期望分解误差计算得到M值。通过仿真分析和工程应用,验证了所提方法的可行性和有效性,与现有EEMD参数选取方法的对比结果表明了该方法的优势。     

基于STK的深空背景点目标红外序列图像生成方法

针对空间目标天基探测仿真系统需求,提出了一种基于STK＋MATLAB 的深空背景点目标红外序列图像生成方法。点目标表面温度计算采用了比以往节点网络法计算更高效的等温简化模型以提高仿真效率;深空背景模型采用了比以往LRS（低分辨率光谱仪）模型更完备的MSX（中段空间实验卫星）红外星表的建模方法,扩展了探测系统仿真应用领域;建立了以电子数表征的目标背景照度和图像灰度转换模型。图像仿真过程中加入了卫星扰动误差、相机测量误差和焦面电子学噪声,仿真生成的图像序列更接近真实物理过程。该仿真方法可以模拟任意时刻,任意指向和任意光学视场的4-26μm的点目标红外图像序列,图像生成实时性好,仿真结果更接近真实物理过程。文章最后给出了某空间目标的红外序列图像仿真实例。     

基于图像校正与灰度相关性的立体匹配算法研究

立体匹配是双目视觉系统中必不可少的环节,对特征点进行匹配求解过程复杂,而且误匹配率较高。外极线约束为立体匹配提供了便利条件,但由于实际系统中的外极线是弯曲的,使得沿外极线进行同名点搜索不仅非常耗时,而且计算过程受噪声影响大。给出一种基于图像校正与灰度相关性的立体匹配算法。首先采用图像校正方法将弯曲的外极线变为相互平行的水平外极线,简化了外极线的求取过程;再利用灰度相关性算法对同名点进行匹配。实验结果验证了本文方法的准确性和稳定性。