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。     

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。     

3D线激光相机的激光条纹中心提取方法

线激光条纹中心提取是实现线激光相机三维扫描的关键，根据激光三角测量法研制了线激光相机，基于传统Steger法对其进行优化并提出一种适用于提取线激光相机光条中心的方法。对图像进行预处理，结合Canny算子找出光条边缘，求取光条边缘极值并计算确定ROI区域，利用高斯滤波处理提取后的图像，利用Hessian矩阵求取光条中心法线方向，在法线方向进行二阶泰勒展开确定光条中心点，最后对中心点连接并平滑处理，实现中心线精确提取。实验表明，采用本方法能够准确找到不同背景与光源环境下的光条中心，不同条件下的光条中心均方根误差平均值小于0.4,并能够准确扫描出零件三维点云。     

光切法形貌测量中光条中心的亚像素提取

为了在光切法三维形貌测量中快速准确提取光条的中心位置,保证测量精度,研究了一种光条中心的亚像素提取方法。将图像的灰度视为关于坐标的二维函数,在CCD拍摄的激光光条图像中求取灰度的偏导数和梯度,图像中每一点的梯度代表此点的灰度变化方向,将此方向简化为光条上的点的法线方向。对梯度的大小设定阈值并结合该点的灰度信息,提取图像灰度变化最激烈的部分,即光条饱和带的像素位置。对光条饱和带的每个像素,按照不重复计算的原则在梯度方向上和规定邻域内求灰度中心,得到精确到亚像素级的光条中心位置。此方法将光条曲线的法线方向简化为灰度的梯度方向,省去了求海赛矩阵以确定法向的步骤。实验证明,同等条件下,该方法的计算耗时为常规亚像素提取方法的10%。利用该算法进行实际测量,在200mm×200mm测量范围下,误差(3σ)为0.057mm,满足了测量对精确性和实时性的要求。     

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.     

一种多结构光条纹亚像素中心提取方法

在使用结构光方法进行工件或物体的三维信息快速测量中,需要对工件或物体投射多条结构光条纹,快速准确地提取各投射光条的中心是实现精确检测的关键问题之一。文中提出了一种多结构光条纹亚像素中心提取方法,首先扫描整个图像确定光条数目;接着提取各光条的边缘坐标信息;最后利用高斯拟合求取各光线条纹的亚像素中心。实验表明,该方法能有效识别多结构光条纹并提取其亚像素中心。     

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.     

钢轨磨损视觉测量的轮廓精确快速提取

为保证钢轨磨损动态视觉测量的高精度,综合图像获取和图像处理技术,实现了清晰光条图像获取和光条中心点亚像素坐标精确提取。根据光条与背景环境亮度的高对比度,提出一种依据光条亮度的相机自动曝光法,用于获取清晰的光条图像;分析图像光条法线方向的亮度衰变特征,采用动态阈值分割法初步提取光条,滤除图像背景的同时保留光条法线方向的亮度衰减信息;根据图像过度曝光信息确定光条中心点像素大致位置,再对分割的光条图像相对应像素位置点计算Hessian矩阵,获取光条中心点的亚像素坐标。采用MFC编写应用程序进行试验,在不同光照环境和背景物的干扰下,该方法可精确地提取光条中心,与经典Steger算法相比提取精度偏差为0.05pixel,运算时间节约40%。试验结果验证了该方法稳定性好,有较强的抗干扰能力,较好地满足钢轨磨损测量的现场要求。     

粗糙金属表面光条中心提取方法

为了精确提取粗糙金属表面的光条中心,提出了一种基于光切法的光刀条纹中心提取方法.从图像形态学角度出发,分析了图像的噪声来源,利用图像增强处理将噪声转化成颗粒状形态,并保持有效光条的连续条纹状特征.然后,通过对图像连通区域面积计数,分割噪声和有效光条信息,将得到的二值化光条图像作为掩模板,与原图像相乘来复原光条图像的灰度...     

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。     

基于Gray码和线移条纹的结构光3D测量技术

结构光3D测量的线移条纹进行编码,以亚像素定位技术提取Gray码条纹边缘和线移条纹中心,将其上点作为图像采样点进行解码的方法.消除了Gray码固有的一位解码误差对投射角求取的影响,同时提高了采样密度.文中具体介绍该方法的编码解码原理,分析了编码图案正交投射对测量准确度的影响,给出了仿真实验结果.测量误差约为0.04%.     

可变环境光照条件下的结构光条纹检测

线结构光条纹在复杂光照条件下的快速检测是线结构光测量可以实际用于工业现场环境的一个关键技术.针对工业现场环境中光照变化范围大的特点,研究了结构光条纹中心的快速检测方法.首先基于结构光条纹的几何特性自动获取包含结构光条纹的感兴趣区域;然后采用嵌入置信度的边缘检测方法在感兴趣区域内检测结构光条纹边缘;在此基础上,利用结构光条纹边缘反向平行的特性,自动提取结构光条纹中心点;通过对条纹中心点进行直线跟踪得到表示结构光条纹直线段;最终基于直线段确定结构光条纹与被测件的交点以实现自动测量.工业现场采集的结构光条纹图像检测结果表明,该方法可以快速检测不同光照环境下的线结构光条纹中心以及条纹与被测钢板的交点.系统经标定后,实验结果表明在钢板长度变化范围为8～14 m的情况下,基于该条纹中心检测方法的自动测量结果与人工测量结果的标准偏差为3.6mm.该方法实现了工业现场环境下的实时测量,测量精度满足实用要求.     

基于局部阈值的激光拼焊焊缝条纹中心线快速检测方法研究

基于视觉的激光拼焊焊缝表面质量在线实时检测系统中,结构光条纹中心线能否快速、准确提取是影响检测系统性能的关键因素之一。传统的高斯拟合法和Hessian矩阵法虽然具有较高的亚像素提取精度,但其计算量非常大,无法满足实时性的要求。文中在分析激光拼焊焊缝质量检测系统中结构光条纹图像特点的基础上,将传统的几何中心法引入到结构光条纹中心线提取中,提出了一种精度介于像素级到亚像素级之间的局部阈值几何中心法。实验表明:该算法具有较高的精度和较强的抗干扰能力,实现了视觉检测系统中结构光条纹中心线的快速提取,为激光拼焊焊缝质量视觉检测系统在线实时检测奠定了基础。     

钢轨磨耗动态测量中激光光条中心的快速提取

针对钢轨磨耗动态测量中激光光条中心快速精确提取的问题,提出一种卡尔曼滤波和Hessian矩阵相结合的激光光条中心快速提取方法。首先,利用卡尔曼滤波实时预测钢轨磨耗动态测量中激光光条在图像中所在区域;然后,在预测的激光光条区域内,逐行搜索图像灰度最大点,将该灰度最大点作为激光光条图像中心的初始位置,在激光光条图像中心初始位置处利用Hessian矩阵计算得到光条中心的亚像素图像坐标;最终实现在激光光条区域内光条亚像素图像中心的快速提取。该方法显著减少了搜索区域及高斯卷积的数目,提高了激光光条中心提取的鲁棒性及速度。实验结果表明,在保证激光光条提取精度的前提下,每帧提取时间可达到1.6 ms。     

挖掘机动臂焊缝表面质量检测方法研究

针对挖掘机动臂焊缝表面质量检测的需求,设计了一种基于结构光视觉的焊缝表面质量检测系统。通过图像预处理技术,可以有效地去除动臂焊缝结构光条纹中的干扰信息,并利用灰度重心法提取单像素中心线。此外,根据单像素的结构光条纹中心线可以表征动臂焊缝几何轮廓的特征特点,建立一种基于斜率分析法和区域极值法来获取条纹特征点的焊缝尺寸测量模型。经过实际测试,结果表明该焊缝表面质量检测方法能够满足动臂焊缝的检测需求。     

焊缝成形线结构光视觉检测方法研究

针对焊缝尺寸测量和表面成形质量评估问题,研究一种基于线结构光的焊缝视觉成形检测系统。在详细论述结构光视觉传感器的组成结构以及标定过程的基础上,优化图像预处理流程,提出了基于边界限定的灰度重心法来提取激光条纹中心线。以单像素的激光条纹为信息源表征焊缝轮廓,融合多特征点提取算法实现激光条纹轮廓特征点的检测并基于特征点建立角焊缝的尺寸计算模型,最终实现焊缝尺寸测量。结果表明：该焊缝成形视觉检测系统能满足焊缝检测性能的要求。     

结合假边缘提取和直方图分析的图像灰度变换

光学刻划字符图像的前景通常由高灰度像素区域和低灰度像素区域组成,导致使用传统的基于梯度的边缘提取方法如Canny算子不能准确地获得字符的轮廓,为此本文提出了一种利用假边缘信息结合直方图分析的图像灰度变换方法,变换后的图像前景仅由低灰度像素构成。首先对Canny边缘点进行特征分析,提取其假边缘点;然后进行图像直方图分析,确定灰度变换范围以及灰度对应关系,并对假边缘两侧的边界区域施加光滑度约束来确定灰度变换参数;最后以此变换参数对非背景区域的高灰度像素进行灰度变换。实验证明,灰度变换后字符笔画仅由低灰度像素构成,原边界处的灰度变化足够光滑,可以使用基于梯度的方法来提取完整而准确的字符轮廓。     

基于激光三角法和嵌入式的微位移实时检测系统

基于激光三角法和嵌入式的微位移实时检测技术,采用激光三角法测距和灰度重心法提取激光条纹中心的原理,使线结构光、透镜、CCD位置信息满足Scheimpflug共轭清晰成像条件。通过图像处理获取像面坐标系位移信息,得到待测物体物面坐标系的位移,利用灰度重心法实时提取结构光条纹中心的特点,结合嵌入式系统尺寸小、稳定、便携的特性,实现对待测物体进行实时、非接触和微位移测量。     

基于邻域特性分析的小模数齿轮亚像素图像边缘检测

针对高分辨率小模数齿轮图像中边缘灰度梯度呈双峰或多峰分布的问题,提出一种基于邻域特性分析的小模数齿轮图像亚像素边缘检测算法。算法以邻域窗口的灰度均方差积表示边缘强度、灰度重心所在的方向表示灰度变化的方向;通过阈值化、非极大值抑制和边缘细化等获取初始边缘;在初始边缘的基础上将求取的灰度变化方向划分为八个区域,构建一维灰度矩模型解算亚像素边缘位置。为验证算法的有效性,分别以模拟图像与实际图像为对象进行亚像素边缘检测实验,根据齿轮边缘特性以最小二乘拟合法评价算法对齿轮图像的检测效果。实验结果表明,该算法具有曝光敏感度优、绝对定位精度高、重复性好的优点。     

基于线结构光的空间圆几何参数测量方法

在双目视觉测量中,针对工件圆孔边缘特征点难以寻找,提出了把线结构光与圆孔边缘的交点作为特征点的方法,有效避免了匹配困难的问题。首先提取圆孔边缘像素点,根据最小二乘法拟合椭圆方程,在圆孔边缘上打出多条线结构光,提取工件表面上的激光条纹中心,并拟合出直线方程,联立两个方程,得到圆孔边缘点的像素坐标,结合两相机的内外参求出该边缘点的空间三维坐标,最后利用空间圆的几何特性拟合出圆孔的中心坐标和半径值。通过实验验证了该方法简单易行,灵活性高,精度较高。