线结构光条纹中心的全分辨率精确提取

激光条纹中心的提取是线结构光坐标测量系统的关键技术之一,本文对条纹中心的高分辨率精确提取进行了研究.首先,基于阈值法全分辨率提取条纹初值中心;然后,在条纹初值中心域应用灰度梯度与Bazen方法计算条纹法向,最后在法线方向精确获取光条纹能量中心.采用分辨率为768×576的相机,应用V形检测块进行对比实验,结果表明:提取的中心点分辨率为1 086点,比传统方法增加了42.5%,且无冗余点;中心点到由中心点拟合的直线的平均距离最小,分别为0.294与0.306 7 pixel;条纹法向计算精确,计算时间为75.8 ms.该方法避免了被测体表面曲率变化大、提取中心密度小等问题,提取的精度与鲁棒性高,满足在线精确测量要求.     

线结构光条纹中心全分辩率精确提取方法

线结构光三维坐标测量中,激光条纹中心的提取直接影响测量的分辩率与精度。本文提出了基于灰度阈值法提取条纹全分辩率初值中心,在初值处应用灰度梯度计算光条纹法向,最后在条纹法线方向精确计算光条纹能量中心的方法。实验结果表明,该方法有效地避免了被测体曲率变化大反而提取数据密度小的问题,提高了光条纹受被测物体表面调制后,条纹中心提取的精度,实现了条纹中心的全分辩率精确提取。     

基于线结构光的冰箱门装配间隙在线检测方法

提出了一种基于线结构光的双门冰箱装配间隙在线检测方法.工业数字相机拍摄投射在冰箱门上的激光条纹;通过连通区域搜索,捕捉图像中条纹位置;采用高斯曲线拟合法提取条纹中心线;通过三角法获得中心线的偏移量对应的装配间隙.对测量数据进行倒数变换,使得检测方法的输入输出具有线性关系,方便工业现场标定.实验与现场测量数据表明该方法能够满足工业现场应用.     

金属表面 LED 线结构光条纹图像增强方法

为避免线结构光测量中的干涉散斑噪声的影响,提出采用相干性低的 LED 光源的线结构光测量法,并搭建了测量系统。通过分析该方法在测量金属工件表面的条纹图像特点,提出了采用基于拉普拉斯金字塔的曝光图像融合方法来增强条纹图像质量。实验室环境图像的融合实验验证了该图像增强方法的可行性。最后完成了条纹图像的增强实验,结果表明,经 2 幅曝光图像融合后的条纹图的质量得到了提高,光条区的光强分布均匀,不存在明显的信息缺失区。     

基于结构光的路面裂缝检测方法研究

路面裂缝检测是路面检测的重要组成部分。针对传统裂缝检测易受到路面纹理及光照条件等干扰因素影响问题,进行了线结构光三维检测系统在裂缝检测方面的应用研究。其中,针对当前路面三维形貌表示方法不能很好地分离实际路面中裂缝细节信号和道路本身复杂的波动信号,提出一种将轮廓线相对拟合直线的高度作为深度值拼接成裂缝深度图像的方法。这种方法很好地克服了获得路面数据中的路面复杂的波动信号影响,突出了裂缝信号,更有利于后续裂缝提取。     

彩色相移结构光的编解码研究

基于彩色结构光的三维测量技术是广泛使用的三维复杂曲面非接触式测量技术之一。文章首先选取色度空间中差异最大的6种颜色进行编码组成彩色条纹,且任意相邻的3个条纹的颜色排列顺序唯一。其次为了避免相邻彩色条纹之间的串扰,动态插入黑色条纹并通过相移对分辨率的下降进行补偿,即在时间上再进行编码,以补偿空间编码时造成的分辨率下降。实验结果和比较表明,所提出的方法易于解码,在实时性要求不高的场合可以取得非常好的效果。     

连铸坯三维测量多线结构光的中心条纹快速提取

在利用多线结构光系统对大尺度连铸坯进行三维测量的过程中,线结构光中心条纹的提取精度是影响三维测量精度的重要因素。提出了一种对传统灰度质心方法进行优化的多线结构光中心条纹提取方法。对连铸坯表面激光横截面不满足高斯分布的线结构光条纹,利用图像背景差分的方式去除环境噪声,并根据线结构光条纹与背景间的灰度变化信息确定线结构光的边界,同时提取线结构光的感兴趣区域。根据光条在梯度方向上的灰度积分比例计算灰度质心法的自适应灰度阈值,利用灰度质心方法处理感兴趣区域提取出光条中心点,最后结合附近半径为5个像素的邻域内所定位的中心点进行质心重提取,获得连铸坯表面光条的亚像素中心坐标。现场测量结果表明：对反射特性不均匀的连铸坯表面的激光条纹光条中心进行提取,最终连铸坯边缘轨迹点的三维测量结果标准偏差在2 mm以内,该方法具有精度高、速度快、鲁棒性强的特点。     

一种快速结构光条纹中心亚像素精度提取方法

本文将大模板高斯卷积的递归实现引入到结构光条纹中心提取中,提出了一种基于Hessian矩阵的亚像素精度结构光条纹中心提取的改进算法.利用高斯卷积递归实现获得光条纹各点的Hessian矩阵,以便确定光条纹各点的法线方向,然后在法线方向利用泰勒级数展开求得光条纹中心的亚像素位置.实验表明,该算法具有精度高、鲁棒性强等特点,提出的算法递归实现方法大大减小了算法的运算量,实现了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.     

基于遗传算法的结构光条纹中心检测方法

为提高结构光三维信息获取系统的精度,提出了一种激光条纹中心检测算法.该算法基于遗传算法并具有优化图像阈值选取的性能,可以很好地分割激光条纹.利用图像处理和方向模板的方法,在激光条纹的基础上进一步提取激光中心线.实验表明在合理选择遗传算法的交叉率和变异率的情况下,能够准确有效地获取结构光条纹中心,满足系统精度的要求.     

基于结构光的白车身面差三维测量方法

针对白车身测量面差特征存在人工测量精度差、效率低、难以满足工业应用领域中精密测量的需求等问题,提出了基于结构光的白车身面差三维测量方法.该方法通过线激光投影至被测区间并对采集的图像亚像素提取光条纹中心,得到解算后的三维点云,在面差特征点识别过程中将斜率差值极大值点作为面差特征点,采用RANSAC算法进行基准直线拟合.分...     

一种基于线结构光的表面形貌测量方法

本文介绍了一种非接触测量方法,通过建立线结构光测量解析几何模型和视觉透视投影模型对该方法进行分析,确立实际物点与探测像点的数值关系,并搭建应用平台进行实际测量试验,取得了理想的效果。     

Contour extraction of a laser stripe located on a microscope image from a stereo light microscope

A stereo light microscope has a special optical structure that consists of two optical paths. With two cameras fitted on its imaging planes, a microscopic binocular vision system can be constructed, and this system can be applied in three‐dimensional (3D) shape measurements of a microscopic object. A novel‐shape reconstruction system is developed in this article composed of laser fringe scanning and a stereo light microscope. A laser projector emits a thin light sheet and projects it onto the microscopic object's surface. The microscopic object is placed on a micro‐displacement mechanism and moved in a given direction. The entire surface of the object is scanned by the light sheet. This system captures a series of microscopic images of the laser stripe, which are used to restore the 3D shape of the object. In this article, we mainly focus on the study of the laser stripe detection method, which is derived based on the Canny rule. First, the Canny rule outputs pixels at the left and right edges of the laser stripe. Then, a subpixel edge extraction method is proposed based on polynomial fitting that outputs the center curve of the laser stripe. Finally, an edge filter is used to smooth the edge burrs, and the Hermite interpolation method is used to link the broken edges and construct continuous, smoothing edge contours. The results show that this method can effectively find the subpixel position of the laser stripe and output high‐quality edge contours. The method is suitable for extracting the contours of a laser stripe located in a microscope image.     

基于光刀图像的机器人示教纠偏方法

为了解决机器人辅助在线检测系统示教过程中效率低、人为干预多的问题,针对孔类特征,提出一种通过处理光刀图像获取机器人位姿纠正参数的方法.在该方法中,纠偏过程按照将图像光刀线调整为水平方向、将被测特征调整至图像中央、根据不同特征调整最优扫描方向3个步骤进行.根据光刀图像可以求出测量坐标系与被测特征的位姿关系,并得到该位姿与...     

基于线结构光视觉传感器的圆孔定位误差分析

针对空间圆（类圆）孔几何量测量,传统视觉测量方法一般采用双目立体模型,基于立体像对实现对圆孔空间位置的测量,由于传感器成本、体积、重量等的限制,在特殊视觉系统,尤其在发展迅速的基于工业机器人平台的柔性视觉检测系统中均凸显其不足。本文基于单摄像机架构的线结构光视觉传感器,提出圆（类圆）孔定位两步法,并对被测圆心x ,y ,z 向坐标测量误差进行了详细讨论和分析。通过对被测圆心定位误差的分析计算,在实际测量应用中,z 向测量精度可以优于±0.25mm,x, y 向测量精度优于±0.006mm。研究结果表明该方法切实可行,可以满足实际测量需求,极大地扩展了线结构光视觉传感器的应用范围。     

利用轮廓线多边形表示实时提取光带中心线

提出了一种亚像素光带中心线实时提取方法.首先,通过跟踪光带轮廓线并进行多边形表示将光带分段;然后,利用轮廓线的逆时针排序特性以及分段光带方向和横截面方向的正交关系,采用序号表示方法计算光带横截面扫描线方向;最后,在扫描线上设计了自适应光带横截面宽度变化的灰度重心法计算亚像素坐标.针对6传感器线激光人脚扫描仪采集的分辨率为640 pixel×480 pixel的典型位置光带位图进行了实验,结果显示,采用本方法提取光带中心线用时不超过3.1 ms.精度达到亚像素级,能够满足多传感器线激光扫描视觉系统对光带中心线提取的实时性和高精度的要求.     

基于大尺度三维几何视觉的货运列车超限检测方法研究

货运列车的超限是威胁铁路安全的重要因素之一。但是一直以来,我国货运列车超限检测都是采用落后的人工方式进行测量。提出了一种基于大尺度三维几何视觉的货运列车超限自动检测方法。该方法根据三维几何视觉确定被测物在世界坐标系下的坐标,并利用铁轨靶标得到铁轨坐标系和世界坐标系之间的转换关系,将被测物的坐标转换到铁轨坐标系中对货运列车是否超限做出判断。其中,外极线约束和结构光光条约束用来防止特征点的匹配错误,平面靶标用来计算相机的参数。外场实验结果表明,该方法可以快速、准确地对货运列车超限进行判断,具有很高的应用价值。     

基于结构光的身管膛线高度差检测

身管内膛表面几何特征参数的准确量化一直是身管疵病检测和寿命预测的一大难点,而身管膛线的高度差是其中最重要的几何参数之一。本文依托结构光三维检测手段,采用激光三角法对身管膛线高度差进行定量检测。首先将特定结构光栅投影到模拟身管内膛的标定圆筒内壁上,并采集经圆筒内表面散射后的变形结构光图像;然后利用图像边缘分割算法中的多个算子分别对标定圆筒内壁的结构光图像进行分割,同时引入灰度共生矩阵概念客观评价出最优的分割算子,对图像中结构光条的边缘分割进行优化;之后通过图像转换比例反推算法计算得到内壁图像高度差和实际凹槽高度差之间的转换关系,最终应用于身管膛线高度差的测量过程中。试验结果表明:绝对偏差控制在0.04mm内,满足系统的精度要求,同时该方法检测手段方便、快捷。本文方法为精确量化身管内膛疵病的几何参数奠定了坚实基础。     

基于多线结构光的弱纹理物体形貌测量方法

大多数现有的主流结构光测量装置在被测物体的表面上投射单条激光,通过移动装置实现物体表面的扫描重建。为了实现物体表面的在线快速重建,将多线结构光和双目立体视觉理论相结合,设计了一种新的三维测量方法。提出了一种结合形态滤波和Zhang-Suen细化算法的光条骨架提取方法和基于光条序列关系的光条匹配算法,并通过极线约束实现光条上特征点的精确匹配。通过实验验证了方法的有效性,相对误差在3%以内。     

基于正弦结构光激励的透明材质缺陷检测方法

透明材质广泛用于航空航天及光学设备等领域，但由于其镜面特性及透射、多重反射等光学性质，针对其微小缺陷的高效自动检测方法是领域难点，主要表现为缺陷成像对比度极低。为得到高缺陷对比度图像，现有方法需要采用复杂的系统结构或是反复的角度调试。本文基于缺陷形态对结构光的调制作用，提出结构简单的高缺陷对比度图像成像方法，且该方法对相机角度不敏感。在不同厚度缺陷试件中的实验结果表明，相较于当前的暗场照明方法，本文方法采集的图像对于冲击损伤、划痕、擦伤缺陷对比度有平均27.58%,最高37.41%的提升。本文方法从成像角度提高缺陷对比度，包含了更丰富的缺陷特征信息。在使用多种深度学习检测算法进行对比实验时，当前最佳的暗场照明方法的平均精度均值(mAP)最大仅为34%,而本文方法均接近80%,有显著的提升。