基于主成分分析的结构光条纹中心提取方法

条纹中心提取是线结构光表面形貌测量的关键问题,提出一种基于主成分分析方法实现结构光条纹中心提取的方法。利用大津阈值法提取图像的感兴趣区域(ROI),在经两次高斯卷积得到条纹的梯度分布的基础上确定条纹中心的初始位置,利用主成分分析来确定这些点上法线方向;以初始位置为基准点,对条纹的灰度分布函数在法线方向进行二阶泰勒展开求得条纹中心的精确位置。实验结果表明,该算法具有速度快、精度高等特点,相对Steger算法,均方误差(MSE)小于0.003 pixel,速度提高了近3倍。该方法能够实现结构光条纹中心线的快速高精度提取,为结构光视觉检测的实时应用奠定了基础。     

结构光光条提取的混合图像处理方法

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.     

一种基于曲线拟合提取干涉条纹中心点的新方法

介绍一种提取干涉条纹中心点的边界法向曲线拟合法。根据干涉条纹灰度分布规律，首先对干涉图像依次进行二值化处理和边缘提取，对所得到的条纹边缘进行曲线拟合，计算边缘上各点法线方向；再根据条纹灰度余弦分布特点，对法线方向上的条纹灰度数据进行最小二乘法拟合，求出极值点位置；进而获得条纹中心点坐标。该方法具有精度高、抗干扰的特点，不仅适用于平行直线型条纹图像，而且对含闭合条纹的复杂干涉图像同样适用。     

一种线结构光亚像素中心坐标提取方法

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。     

结构光条纹中心线的鲁棒提取

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。     

基于外接圆方法的点云法向量提取

在线结构光测量中,为快速准确地提取点云的法向量,提出了一种外接圆方法。通过图像细化法求得光条纹初值中心点集,然后判定相邻三点是否共线:若共线,该点初始法线垂直于该直线;否则,这三点可以确定一个外接圆,连接外接圆心坐标和该点坐标得到该点的初始法向量。为减震荡,需对相邻三条初始法向量做平均,得到最终法向量。通过与Hessian矩阵法和Sobel梯度法进行对比,表明该方法能够准确提取法向量,且处理一幅320 pixel×240 pixel的图像的时间低于8 ms,能够满足实时性要求。     

钢轨磨耗动态测量结构光条纹中心提取算法

针对钢轨磨耗结构光动态测量中结构光条纹中心提取的实时性问题,提出一种新的序列图像中结构光条纹中心的快速提取算法。以上一帧图像中提取的钢轨条纹中心作为条纹中心的初始位置,首先对初始位置进行校正,以补偿传感器振动所带来的图像中条纹纵向变化,然后在法向方向上使用灰度质心法计算得到条纹中心的近似值,通过在近似值点计算单点Hessian矩阵获得条纹中心的亚像素精确位置。实验表明,该方法速度快、精度高,有效解决了基于结构光视觉的钢轨磨耗动态测量中条纹中心的实时精确提取问题。     

基于改进灰度重心法的线结构光中心提取算法

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。     

基于光流场理论测量物体变形相位的新方法

基于光流场理论,提出一种由两幅条纹图像解调出 物体变形相位的新方法。首先根据光流场理论,获 得两帧连续图像之间的光流矢量场;然后运用双幅图像中初始图像的条纹频率与矢量场进行 计算,获得 物体的全场变形相位分布。模拟结果和实 验结果表明,本文算法将直观的运动矢量场和变形相位的提取相联系,能够解调出物体变形 相位信息, 不需要相位解包络运算,过程简单方便,并且在条纹越密集处提取的变形相位信息越准确。 本文方法为计算 物体全场变形相位分布和动态测量提供了新的途径。     

基于遗传算法的激光视觉焊缝特征点提取

提出了一种基于遗传算法的平面焊缝特征点提取方法。采用中值滤波、阈值分割法对焊缝图像进行预处理,以减少噪声;利用种子填充法进行图像分割,提取出激光条纹连通域,根据连通域特征抽象出激光条纹骨架提取的数学模型;重点研究基于遗传算法的骨架提取方法,并采用法向直线扫描法沿骨架方向提取中心点坐标;对骨架中心点进行直线拟合,并利用拉依达准则迭代剔除噪声点,获得激光条纹骨架的准确位置和焊缝特征点坐标。经试验验证可知,该方法能够有效消除焊缝图像中多种噪声及激光条纹宽度的干扰,快速准确地检测出焊缝特征点的位置。     

线结构光条纹中心亚像素自适应提取算法

为了解决传统条纹中心提取算法对物体材质及噪声敏感问题,采用自适应结构光条纹中心提取算法来提取条纹亚像素坐标.该算法首先对图像进行预处理,利用图像掩模操作提取条纹图像感兴趣区域,通过自适应卷积模板消除噪声干扰,得到条纹区域截面宽度及条纹中心坐标的像素集合;其次根据中心坐标的像素集合采用二次加权灰度重心法求取条纹中心初始坐...     

多场景下结构光三维测量激光中心线提取方法

结构光三维测量技术是获得物体三维信息的重要途径,激光条纹中心线提取是影响结构光三维测量精度和速度的关键因素。提出了一种适用于多场景下结构光三维测量的激光条纹中心线提取方法,充分利用图像中激光条纹的几何信息和相关性生成自适应卷积模板,实现激光条纹图像的滤波和增强处理,使激光条纹横截面灰度值满足高斯分布;经灰度加权法实现激光条纹中心线的亚像素精度定位与提取。实验测试结果表明:该方法可实现多场景下形状、材质各异物体的条纹中心线提取,有效克服了激光条纹亮度分布不均、噪声干扰等影响,单幅图像处理时间缩短为0.107 s且相对误差减少到0.076 5%,有效提高了激光条纹中心线的提取精度和速度。     

条纹图像瞬时频率的估计及其在相位展开中的应用

相位法是采用正弦投影光和移相技术的一种非接触测量方法。其中的关键总是是从主值相位恢复绝对相位,即相位展开问题。这是一个不适定问题。国内外的研究者进行了大量的研究工作,至今尚无满意的一般解决方法。本文利用相位法条纹图像的纹理特性,利用多频道Ｇａｂｏｒ小波滤波估计条纹图像的瞬时频率。通过检测瞬时频率幅值和方向的不连续来定位条纹纹理的边界,从而把相位场分割为一致的一区域。     

三维形貌测量中基于错位条纹的解相位方法

针对光栅投影法三维测量中的相位展开问题,提出一种用四步相移法求取折叠相位的解决方案.在相移图中,提取带有90°相移的4个单周期正弦条纹,对4个单周期正弦条纹进行编码组合,生成错位条纹.测量中,摄像机获取的错位条纹图像和相移图像按灰度值相减,得到4幅条纹差图,提取各差图中灰度值为零的条纹,依此确定错位条纹图像中各个单周期...     

一种基于激光视觉的焊缝实时检测技术研究

提出了一种基于激光视觉的焊缝实时检测技术,旨在提高焊缝检测的速度和精度。在实际的焊接过程中,由于大量噪声的干扰,焊接图像的采集一直是一个复杂的过程。 本文首先建立基于激光视觉的检测系统,以获得激光条纹的原始图像。在此基础上,将原始激光条纹图像灰度化,并提出一种改进的快速中值滤波算法,在去除图像中椒盐噪声的同时,缩短了程序运行时间。并通过Otsu阈值分割获得激光条纹的二值图像,提取感兴趣的激光条纹区域。接着结合方向模板法和脊线跟踪法提取激光条纹中心线,最后采用亚像素级角点法提取焊缝的特征点。 实验证明,本文提出的方法有效地克服了焊接环境的影响,不仅缩短了焊缝特征点检测的时间,而且具有较高的检测精度,符合实际焊接要求。     

基于单目主被动视觉结合的焊接偏差检测方法

针对管道全位置机器人自动焊,提出了一种基于单目主被动视觉结合的熔化极气体保护焊(gasmetal arc welding,GMAW)焊接偏差测定方法。设计出一种调光玻璃,使采集到的同一帧焊接图像中包含了激光条纹和焊丝尖端等信息。首先,根据焊接图像噪声类型呈高斯分布这一特性,针对性的采用LoG算子分别对电弧区域和激光条纹区域图像进行滤波处理;然后,设计图像处理算法分别提取出焊丝和焊缝坡口中心位置坐标;最后,计算出两坐标点在Y轴方向的偏差值。试验证明,此方法能在填充焊焊接图像中实时测定出焊接偏差量,焊接误差可以控制在02mm以内,可为实现管道焊接机器人自动焊缝跟踪控制提供可靠依据。     

结构光光条中心亚像素快速提取方法

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。     

基于激光扫描成像的机械零件加工缺陷识别方法

为保证机械零件质量和使用寿命,需全面完成机械零件加工缺陷识别,因此,提出基于激光扫描成像的机械零件加工缺陷识别方法。图像采集模块主要以激光扫描成像系统为核心,完成机械零件成像;利用差分算法和分辨率生成式对抗网络模型,重构采集的图像;采用核主成分分析方法,提取激光图像中的机械零件加工缺陷条纹特征值,将提取结果输入支持向量机中,识别机械零件加工缺陷。测试结果表明：该方法的识别精度最高为97%,识别误差最低为1%,识别效率最快为3 s,可有效处理图像中噪声点、提升图像清晰度,实现机械零件加工缺陷识别。     

特殊点的两步广义相移干涉相移值提取算法

提出了一种基于特殊点的两步广义相移干涉相移值提取算法。搜索干涉图中满足特殊要求的点位置并利用相移值和特殊点数据关系计算得到相移值。根据是否需要记录物光和参考光图像分为盲提取和非盲提取两种方式。进行了理论分析、模拟仿真及实验验证。实验结果表明,该算法在速度和精度上达到同类算法的水平,在干涉条纹数少于1时相移提取值精度优于同类算法。     

基于Gabor和灰度共生矩阵混合特征叶片泵装配质量检测

本文提出一种Gabor和灰度共生矩阵相结合的特征来检测叶片泵中叶片装配质量的方法。首先构建叶片图像数据集,用5种尺度的和4种方向的Gabor滤波器对图像滤波,根据滤波后的图像计算得到幅值特征图,然后提取幅值特征图的灰度共生矩阵特征,最后融合归一化各个幅值特征图提取到的特征,利用主成分分析法降维,并用这些特征向量训练支持向量机(SVM)分类器,实现对叶片装配质量的评估。将本文提出的混合特征与LBP特征、灰度共生矩阵分别进行了比较得到的分类效果约提高了约10%。基于Gabor和灰度共生矩阵混合特征的叶片装配质量检测准确率提升到了93%。实验结果表明Gabor特征和灰度共生矩阵结合后能够很好从多尺度、多方向上提取图像的纹理特征,并应用于图像分类取得了良好的效果,在一些图像识别上有很宽广的应用前景。