激光干涉条纹中心精确定位方法

干涉条纹中心的定位精度对于干涉法的测量精度至关重要。对于背景复杂的干涉条纹图像,噪声严重影响了条纹中心的定位。激光干涉图像中主要噪声为激光散斑噪声和背景亮度不均匀,采用Butterworth低通滤波和背景补偿对图像预处理以抑制噪声的影响,再进行区域分割得到二值化条纹,细化二值条纹得到初步的条纹中心,在细化条纹的周边区域通过多项式拟合求极值的方法计算条纹中心。最后用该定位方法计算了模拟条纹图像的条纹中心,计算结果表明该方法比直接细化条纹的方法更精确。     

结构光条纹图像分割方法

结构光视觉三维重建中,结构光条纹分割与提取是关键。提出一种结构光条纹分割方法,该方法首先采用多尺度Retinex算法对条纹图像暗部细节进行增强,然后使用K均值聚类算法对图像的高光区域进行检测,并在图像高光区域约束下提出基于最小偏态分布指标的图像分割技术,计算出高光区域和非高光区域两个分割阈值;最后对处理后的图像进行双阈值分割,获得最终的条纹图像分割结果。实验结果表明该方法能够有效处理结构光条纹图像的分割。     

激光条纹图像处理算法的研究

概述了数字图像处理的基本理论知识以及发展趋势,介绍了三维人体激光条纹图像的特点,并重点讲述了所选取的图像处理算法及其实现过程,对非接触式三维人体尺寸的获取有一定的参考意义。     

基于信度评估的线结构光多重曝光条纹提取

在单线结构光三角测量法的实际应用中,图像中条纹截面灰度分布的可靠性是保证条纹中心提取精度的重要基础。在物体表面反射特性不均匀的测量场景中,受欠曝光与过曝光的双重影响,造成条纹截面灰度分布不均匀、条纹中心可信度低等问题。基于上述问题,对复杂反射特性表面的单线结构光条纹提取技术进行了研究。提出了一种基于信度评估的条纹提取方法。创新性地应用了条纹能量密度与条纹宽度相结合的双参数评价标准,有效避免了单一能量信度标准下约束力不够的问题。该方法依据信度阈值识别多重曝光图像中的可信条纹,并将可信条纹拼接重建成最终条纹图像。试验结果表明,重建图像具有全局可信度,有效提升了条纹中心计算精度。该方法能够为复杂场景下三维测量技术的发展提供一定参考。     

基于干涉条纹的激光准直仪的研究

在所研究的直线度激光测量系统中,以激光干涉光作为准直测量的基准,CCD作为光电转换元件,进行导轨直线度误差的测量与计算。通过系统的重复性实验以及与光电自准直仪的比对实验表明:测量系统的测量距离可达10m以上,可检测x轴方向上30 mm以内的位移变化量,分辩力可达0.001 mm。其性能指标基本达到了预定目标。     

一种快速检测干涉条纹的方法

提出了一种准确、快速地检测出图像中干涉条纹的位置的算法,该算法首先将图像划分成小区域,然后以小区域为单位,对图像进行中值滤波、阈值分割,最后用差分的方法获取干涉条纹的位置。实验证明这种方法是有效的。     

彩色结构光系统高低强度条纹的颜色聚类方法

基于De Bruijn序列的彩色结构光编码作为空间编码的一种,具有测量速度快的特点。其中,彩色条纹的识别是关键问题之一。针对高低强度相间的4色De Bruijn序列条纹投射模式的特点,在L*a*b*颜色空间中,通过L值的线性二次差分滤波实现了对捕获的彩色结构光高低强度条纹的分割。利用主成分分析和K均值聚类思想,设计了自适应颜色聚类方法,实现了对4种高低强度颜色的识别。实验结果表明,该方法对环境光等因素具有较好的鲁棒性,满足彩色结构光视觉测量对精度要求高以及信息提取简单的要求。     

三维轮廓光切法测量的图像获取及处理

介绍了基于光切法的脚型三维轮廓测量原理，针对多CCD光切测量系统组成，提出一种使用中轴跟踪和改进测偏原理相结合的高精度提取轮廓光带中心线的新方法，详述了光切面轮廓图像的提取及处理过程，并通过对提取中心线的坐标变换，获得了完整的脚型断面轮廓数据。实验结果表明该方法处理效果令人满意。     

基于线阵CCD的激光干涉条纹信号处理系统

激光干涉测量系统在非接触精密测量领域占有重要地位,其中对干涉条纹的测量是激光干涉测量的核心。针对这种情况,提出利用线阵CCD将激光垂直照射在劈尖表面时所产成的干涉条纹光学图像转换成电信号并转移输出,通过视频信号预处理电路,模数转换后得到关于干涉条纹宽度的方度信号,完成了对CCD输出干涉条纹信号的处理,实现了对等间距干涉条纹的自动检测。     

基于空频域联合闭值分割的轮廓检测方法

传统的边缘检测算子仅在空域上对梯度图像进行阈值分割来计算二值边缘图像,当应用在自然场景图像中时,检测结果中往往含有大量的干扰边缘。为了消除干扰边缘,提高传统边缘算子的轮廓检测性能,提出了基于空频域联合阈值分割的轮廓检测方法:首先对梯度图像进行频域阈值分割消除干扰边缘,然后进行空域阈值分割得到最终的二值边缘图。结合Canny算子,利用自然场景图像对该方法进行了性能评估,结果表明,该方法大大减少了干扰边缘,有效提高了Canny算子在复杂自然场景图像中的轮廓检测性能。     

激光光条中心线提取研究综述

激光光条中心线提取在视觉测量、三维重建等领域具有重要的作用.介绍了不同类型的中心线提取模型,并且回顾了这些模型的转变和创新.具体来说,根据模型采用的核心算法,将中心线提取模型分为传统提取模型和基于深度学习的提取模型;传统中心线提取模型又分为极值模型、灰度重心模型、曲线拟合模型、基于Hessian矩阵的Steger模型和...     

基于线结构光视觉传感的焊缝跟踪系统研究

为了解决焊接时产生的强弧光、烟尘等对图像特征提取的干扰,提高焊缝检测的实时性与稳定性,采用基于二维图像的三维物体运动估计来提高图像特征提取速度,同时引入了可变窗口来提高图像处理的稳定性;应用焊缝特征类型库对提取出来的图像特征信息进行判断来提高图像处理的稳定性.     

一种基于IST的板形参数测量方法的研究与应用

将板形参数测量方法应用于工业测量智能控制过程中,不仅降低了板形测量的成本,而且提高了测量的精度和效率。结合实际应用的板材测量过程,研究了板形图像目标提取方法,提出了图像阂值分割和图像区域细化相结合的基于IST算法(Image Segmentation and Thinning)的板形参数测量方法。该方法在保证测量精度的前提下,可以有效地消除噪声和运动因素的干扰,同时能够满足实时性需求。     

基于平晶的非线性激光扫描直径测量系统

设计了一种基于平晶扫描的轴类零件直径测量系统.激光透射旋转的平晶产生扫描平行光,扫描光偏移光轴的距离是入射角及平晶自身参数的非线性函数,光电检测及计时电路获得测量周期和对应被测工件边缘的信号跳变时间,根据时间与转动角度的比例关系将所得时间量换算成入射角度,最终实现直径测量.利用刀口法进行标定实验,分别采用参数拟合法和RBF神经网络法确定实际非线性测量方程,完成了各测头的标定,进一步实现多测头系统标定,在100 mm的测量范围内,3σ重复性误差为0.006 mm,测量误差为±0.010 mm.     

基于颅颌骨三维测量的图形图像处理系统研究

论文详细介绍了颅颌骨三维测量图形图像处理系统的研制过程,包括三维测量、系统构成、图形图像处理和基于人工神经网络的图像变换算法。该系统为口腔正畸医学的诊断和研究提供科学的分析依据。     

基于图像处理技术的浮游生物自动分类研究

目前利用图象处理和模式识别技术进行浮游生物的自动分类与计数是一个研究热点,该文根据浮游蚤类图像的特点,设计了一种自动分类计数算法。该算法首先通过有效的分割手段将蚤类个体从背景区域中提取出来;然后计算与其生物学特征相关的形状和纹理特征参量;最后选择特征参量输入神经网络分类器对不同蚤类进行分类和计数。样本主要采集自胶州湾海域,图像通过zeiss显微图像采集系统获取。实验证明,由于研究目标明确,算法简单有效,取得了很好的分类计数效果,很大程度上减轻了人工分类计数的工作量。     

基于RBF神经网络在图像分割参数估计的应用

论文提出了基于RBF神经网络图像分割参数估计的方法。该方法利用RBF神经网络良好的函数逼近性能,通过RBF神经网络对预处理后的图像有关参数进行估计,得到计算最优分割阈值所需的图像参数。该方法经过实验证明完全能达到图像分割要求。     

基于线结构光传感器的公路平整度测量系统

研制了基于线结构光传感器的公路平整度测量系统,用于测量铺设完成但未凝固之前的水泥路面平整度。该系统利用四套线结构光传感器来测量路面特定点的三维数据,通过激光测距仪获得距离信息,提出了一种测量系统运动颠簸误差修正方法,设计并研制了颠簸误差传感器。设计了一种新型全局平面靶标,可一步同时完成多个传感器摄像机内、外部参数和光平面位置参数的快速标定与坐标系统一。对系统进行了标定实验、精度验证实验及实际测量实验,实验结果证明该系统测量精度可达到0.2mm以上。     

GA-BP网络在去除MODIS遥感影像条带噪声中的应用

由于卫星传感器光、电器件在反复扫描地物的成像过程中受扫描探测单元正反扫描响应差异、传感器机械运动和温度变化等因素的影响,使MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)遥感影像产生一定的条带噪声。影像条带噪声的去除在改善MODIS数据的质量和提高其利用率上具有重要的意义。在BP神经网络去除MODIS遥感影像条带噪声方法的基础上,运用遗传算法GA优化BP神经网络,有效地提高了神经网络的学习、训练速度和精准度,去除了影像的条带噪声,取得良好的实验结果。     

基于激光雷达的猪只体重测量系统开发与研究

随着养殖业规模化的不断发展,自动化养猪已成为目前猪只养殖业的一种趋势。针对传统猪只体重测量过程中出现一系列应激性行为问题,本文开发研究了一款基于激光雷达猪只体重测量系统,该系统通过以激光雷达为核心的硬件设备与软件系统相结合,实现了猪只二维模型建立;在此基础上采用QT3D框架构建视窗,并对视窗进行水平垂直布局并构建猪只三维模型视窗。采用Delaunay三角划分的方式叠加得到猪只体积,利用系统获得体积数据与猪只真实体重构建体积与体重数学模型,拟合精度R2为0.92535。对该模型验证分析得知体重误差在±8%范围内。该系统扫描速度快、建模效果良好、体重计算精确,为猪只非接触式测重和相关领域的点云数据三维建模应用提供了新的技术研究方法。