基于三维形貌重建的镗加工表面粗糙度检测

以计算机显微视觉为检测手段,采用明暗恢复形状方法重建加工表面微观形貌,进而检测加工表面粗糙度.根据微观金属表面反射特性,采用基于Torrance-Sparrow光照模型的明暗恢复形状算法,完成了镗加工表面图像三维形貌重构与表面粗糙度参数检测.     

基于计算机视觉的端铣表面粗糙度检测

明暗恢复形状（Shape From Shading,简称SFS）是计算机视觉中一个重要的研究课题,该算法应用于工件表面微观形貌重建,为快速检测表面质量奠定了基础。以计算机显微视觉为检测手段,采用明暗恢复形状方法,重建端铣加工表面微观形貌,进而检测表面粗糙度。根据微观金属表面反射特性,采用基于Cook-Torrance光照模型的明暗恢复形状算法,完成了端铣加工表面图像三维形貌重构与表面粗糙度参数检测。试验结果表明,该方法可以快速实现加工表面粗糙度参数的准确检测,为加工过程中粗糙度的在线检测提供了新的思路和方法。     

一种基于SFS方法的含高光表面三维重构系统

针对含高光表面三维形状重构的需求,设计了一种基于从明暗恢复形状(SFS)方法的三维重构系统。在正交投影条件下由CCD相机获取点光源照射下的物体表面图像,使用Ward反射模型描述含高光表面的反射特性,建立物体表面图像辐照度方程。系统软件将该方程转化为包含物体高度信息的H-J偏微分方程,并计算此偏微分方程的解,得到物体的高度函数,进而恢复出物体的表面形状。实验表明,该系统可以有效地重构含高光表面的三维形状。     

反求工程中基于图像的汽车零部件曲面的重建

从明暗恢复形状是计算机视觉中的一个重要的研究课题,其目的是利用单幅图像中明暗变化等信息来恢复其表面形状.本文提出的是一种基于汽车零部件曲面图像的三维数据模型重建方法,根据从明暗恢复形状原理实现汽车零部件灰度图像的深度信息提取,通过可视化编程实现建模过程.     

融合SFS和主动视觉技术的未知物体重建方法

针对未知三维物体自动重建问题,提出一种结合明暗恢复形状的被动视觉和主动视觉技术的新颖三维重建方法.首先利用摄像机分别获取初始位置及旋转180°位置下的未知物体图像信息,采用改进的Tsai-SFS算法恢复物体表面粗糙轮廓,从而获取未知物体的最大尺寸信息.然后结合单目线激光主动视觉系统沿Z轴旋转方向和绕X轴翻转方向上的可视空间模型,预测出物体未知区域信息.最终依据下一视点的可见性判据,将规划过程分为物体侧表面重建规划和上表面重建规划.其中将能获取最大可视曲面面积和最佳表面重建精度的位置定义为下一最优视点位置.并经过实体模型的三维重建验证所提方法的可行性及有效性.     

SFS三维重构技术的发展现状与趋势研究

从明暗恢复形状(SFS)是计算机视觉中三维重构问题的关键技术之一,其原理是利用单幅图像的明暗变化来恢复物体表面的三维形状,应用领域十分广泛.介绍了近些年来SFS方法的发展现状,将SFS算法划分为四种类型:演化和偏微分方程(PDE)方法、最优化方法、局部化方法以及线性化方法.同时,分析了各种SFS算法的特点,并对SFS技...     

基于SFS的加工表面三维形貌重建研究

明暗恢复形状(Shape From Shading,SFS)是计算机视觉中一个重要的研究课题,该算法应用于工件表面微观形貌重建,为快速检测表面质量奠定了基础.采用了SFS算法中的最小化方法,介绍了该算法的实现步骤和计算方法.首先利用合成图像对算法的准确度进行了验证,获得了较为准确的重建图像,继而利用工件表面显微图像对工...     

基于虚拟仪器的三维视觉检测系统设计

把计算机视觉领域中的明暗恢复形状(Shape From Shading,简称SFS)技术应用于工业产品的三维视觉检测,利用单幅产品图像的明暗灰度变化来得到物体表面形状信息,并采用全面像素不确定度进行检测分析。该检测系统采用Lab VIEW及其视觉开发工具来实现,可广泛应用于工业自动在线三维视觉形貌检测和质量控制。     

一种非朗伯表面SFS的快速粘性解算法

针对传统的非朗伯表面明暗恢复形状(SFS)算法存在运行时间长、精度不高的问题,提出了一种粘性意义下的明暗恢复形状快速算法。首先,非朗伯物体表面采用Oren-Nayar模型描述其表面反射属性,摄像机镜头使用适合于实际成像过程的透视投影模式,同时假设光源置于镜头像方主点附近,建立了上述情况下的图像辐照度方程,此方程蕴含着非朗伯表面的高度信息。其次,将辐照度方程转化为Hamilton-Jacobi(H-J)类偏微分方程,运用Legendre变换和最优控制理论得到H-J方程对应的Hamilton函数的控制形式。接着,建立了Hamilton函数的逼近算法,使用非线性规划原理构建Hamilton函数最优问题的等价约束问题,利用得到的最优控制并通过Newton法最终得到了H-J方程的粘性解,该粘性解即是非朗伯物体表面的高度。实验结果表明,提出的算法与典型的基于Lax-Friedrichs方法的算法相比,所需要的运行时间大幅度减少,重构的物体表面的高度平均误差与均方根误差也有较大幅度降低。     

反求工程中基于图像灰度信息的三维曲面重构

基于物体表面图像灰度信息的三维几何形状反求(由明暗恢复形状),已成为工业界和学术界研究的热点问题之一。首先给出描述该问题的数学物理模型,并利用变分原理将其转化为一个泛函的极小化问题,然后应用有限差分思想和非线性最小二乘方法,将该泛函极小化问题归结为求解线性方程组。最后利用该算法产生的迭代公式对合成图像进行计算,并应用曲面造型软件CAXA(制造工程师)进行曲面重构,从而验证了该方法的有效性和可行性。     

基于从明暗恢复形状的雕塑曲面三维形状重构

在从明暗恢复形状问题(由物体二维灰度图象提取其表面高度值的问题)的基本原理和数学模型的基础上,提出了一种求解该问题的算法,利用变分原理和有限差分方法得到了算法的迭代方程。这里将该算法应用于雕塑曲面的三维形状重构,通过对人工合成图象的计算及数控加工实验证明了该算法具有一定的实用价值。     

基于明暗恢复形状的三维重建改进算法

为达到利用照片重建物体的三维模型的目的,提出了一种基于明暗恢复形状的三维重建改进算法,该算法基于球面谐波原理,解除了重建过程中光源方向的约束,能够在未知光照条件的情况下对输入的单张照片进行三维重建。同时使用C++语言搭建了基于对话框的MFC应用程序,最终的实验结果证明了该算法的有效性。     

非Lambert表面从明暗恢复形状技术的研究进展

传统的从明暗恢复形状(Shape from Shading,SFS)技术通常假定物体表面为Lambert表面,然而对于实际的物体表面来说,上述简化造成了重构结果误差较大.近年来,许多学者开始关注于非Lambert表面下的SFS技术的研究.结合作者自身的研究,从成像过程建模、图像辐照度方程的建立及求解数值算法出发,介绍了非Lambert表面从明暗恢复形状技术的研究进展.首先,简要介绍了非Lambert表面下典型的SFS技术;其次,以OrenNayer模型为例详细说明了非Lambert表面SFS方法的关键技术;最后,对非Lambert表面SFS技术的发展趋势进行了探讨.     

基于变分光流的三维运动检测与稠密结构重建

提出了一种基于变分理论的由稠密光流检测图像中目标物体三维运动与结构的直接方法。首先在透视投影模型下将目标物体的三维运动参数与图像光流联系起来,构建了一个未知量是三维运动参数的能量函数,然后使用变分方法直接求出图像中目标运动物体的三维运动参数,最后由求出的三维运动参数恢复物体表面的三维稠密结构及图像光流。该方法在对目标物体进行三维运动检测时省略了"光流计算"这一中间过程,避免了图像光流计算给三维运动检测结果带来的误差影响和时间消耗。多组实验证明该算法具有较高的计算精度、较好的鲁棒性和较快的计算效率。     

利用Contourlet变换和方向Teager能量的图像融合

提出一种基于Contourlet变换和方向Teager能量的图像融合算法。首先采用Contourlet变换对图像进行分解,然后高频子带图像分别按行和列进行Teager能量计算,选取最大Teager能量作为融合算子,对于低频系数和方向高频系数采用最优加权系数算法来实现图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与小波分解算法相比不仅可以保留原始图像边缘和纹理信息,而且可取得良好的融合视觉效果。     

工业CT断层图像缺陷检测的可视化方法研究

针对工业CT断层图像缺陷检测中的传统二维图像处理方法,提出了将三维可视化技术应用于二维灰度图像缺陷检测领域的算法流程.应用该算法流程,系统能够充分利用CT断层灰度图像信息,获得清晰的三维视觉效果,从而显著增强了系统检测缺陷的能力.在大型工业CT图像重建与检查分系统中采用该算法流程取得了较为理想的效果.     

融合通用形变模型信息的面部三维重建

基于图像对的立体重建是用于获取人脸三维信息的通用方法,但根据图像数据和重建算法所得到的三维重建结果存在各种误差,本文对通用形变模型进行改进并与三维立体重建融合以得到更精确的重建结果。首先使用Max-Margin对象检测算法来获取面部边界框,其中回归树集合法能直接从像素强度的稀疏子集识别面部特征点。然后通过PCA颜色模型生成形状和颜色的三维面部统计模型,利用ISOMAP算法将三维网格转换为二维表面并提取纹理信息,得到面部模型。最后在源网格上进行两步非刚性表面配准的变形过程:先通过对源网格进行二次采样来选择少量网格点来表示源的全局变化,并选取径向基函数(RBF)进行非刚性全局变形;再对源顶点进行Procrustes分析获得非刚性变换,再通过加权方案来进行k-近邻变换,得到平滑的局部变形。将单图像重建的面部模型,立体重建的面部模型和本文的面部变形模型与高质量扫描云图进行对齐比较,得到面部变形模型的3个RMS值分别为2.795 2,2.102 8和2.153 4,相比于其他模型,面部变形模型更接近高质量扫描云图,即与原图像一致性更高,误差更小。面部变形模型的定性和定量分析表明,立体重建与人脸一般形状信息的组合在几何信息的表达上优于基于通用模型的单个图像重建以及未考虑通用模型的立体重建。     

基于单幅图像的三维视觉测量与缺陷检测技术研究

研究了一种基于明暗恢复形状的三维视觉测量方法,可以通过单幅灰度图像获取表面三维形貌信息,进而对工件表面加工质艇或缺陷进行检测.本文采用了轴承表面质量进行检测分析,实验证明该三维测量方法能够精确获取工件表面的深度信息,并可以检测出轴承工件的表面缺陷区域的深度信息.同时,该方法具有操作简单,硬件成本低,处理速度快,精度较高的特点,能够用于工业在线检测.     

基于Contourlet变换遥感图像增强

摘要：提出一种基于Contourlet变换的空间域增强和变换域增强相结合的遥感图像增强算法。首先对原图像进行拉普拉斯塔式变换（LP）得到原图像的细节图像并将它和原图像线性相加实现空间域增强;然后对空间域增强后的图像进行Contourlet变换得到不同尺度和不同方向上的变换系数,构造非线性增强函数对变换系数做增强处理实现变换域增强;最后对增强处理后的变换系数进行Contourlet反变换,实现最终的图像增强。试验结果表明：与应用于遥感图像传统增强算法相比,此算法可以得到更好的增强效果。     

基于明暗恢复形状的加工表面形貌重构与粗糙度检测

研究了采用明暗恢复形状法(SFS)对加工表面显微视觉图像的三维形貌重构,并实现了表面粗糙度检测.根据金属表面反射特性,采用简化的Oren-Nayar模型与Torrance-Sparrow模型中镜面反射分量叠加的方法,对光照模型进行了改进,并讨论了基于改进后光照模型的SFS最小化计算方法.利用该算法,实现了真实工件表面微...