基于法线引导的激光中心线提取方法

在线结构光三维测量系统中,高精度激光条纹中心线提取是提高测量精度的关键。针对现有激光中心线存在提取精度不高、保留细节差等问题,提出了一种基于法线引导的激光中心线提取算法。该算法具体实现步骤为:首先,对图像进行预处理,结合边缘检测和几何中心法对激光线初步提取;然后,用主成分分析法(principal component analysis,PCA)求取其法线,在激光中心点处划分角度八邻域,通过法线角度引导搜寻有效点集;最后,利用灰度重心法对点集进行亚像素提取。实验结果表明:该算法均方根误差与灰度重心法相比提高了0.233 9像素,比Steger算法、方向模板法更好地保留了光条细节,可以更精确地提取光条中心,达到亚像素级的精度。     

行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心的提取方法

研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割;通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向,并构造了相应的方向模板;利用分区域多模板匹配的灰度重心法实现了光条中心的亚像素坐标提取。研究结果表明,该方法可以有效克服室外行车环境中各类干扰信息对光条中心提取的影响,单幅钢轨轮廓图像的光条提取时间仅为2.1 ms,误差均值约为0.082 pixel,标准差为0.047 pixel,兼顾了光条中心提取的时效性和准确率。     

金属表面非相干线结构光条纹中心提取方法

采用线结构光法测量金属表面形貌时,由于受到金属表面光学特性和散斑噪声的影响,条纹中心的提取误差往往较大。为此,提出了一种非相干线结构光形貌测量方法,避免了散斑噪声的影响。通过分析该方法测量金属表面形貌时的条纹图像特点,提出一种适合非相干线结构光条纹的中心提取方法。该方法首先采用结合积分图像原理的自适应阈值分割算法,对原条纹图像进行分割。采用灰度重心法粗提取原条纹中心坐标,以该坐标为基准向条纹宽度方向延伸,从而确定阈值分割后条纹图的感兴趣区和背景区,并去除背景区的噪声。经中值滤波后,采用几何中心法提取条纹中心。实验结果表明:采用该方法提取粗糙度样块表面非相干光条纹中心的平均误差为1.5 μm,提取齿轮渐开线样板表面非相干光条纹中心的平均误差为0.9 μm,均比其线激光条纹中心的提取误差小。所提方法能实现金属表面非相干线结构光条纹中心的精确提取。     

一种快速高精度激光CCD自准直仪圆目标中心的定位方法

为满足高精度测量和瞄准跟踪系统中对激光CCD自准直仪的测量精度和实时性的要求,提出一种快速高精度激光CCD自准直仪圆目标中心的定位方法。首先利用变结构元广义形态学边缘检测算法,充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响,然后采用多项式插值算法对圆目标轮廓进行快速亚像素定位,最后利用最小二乘拟合方法实现了圆目标中心的精确定位。实验结果表明,该定位方法稳定性好,定位精度高且实时性强,应用该方法改进后激光CCD自准直仪的测量精度由2″提高到±0.25″,且单次测量时间小于0.23s,可满足激光CCD自准直仪在小角度测量和瞄准跟踪等领域的高精度实时测量需求。     

平顶线结构光的中心检测算法及光刀平面标定

针对传统线结构光光刀平面标定方法测量精度不高,应用范围小的问题,提出基于平面标靶的线结构光系统光刀平面标定,对无激光的标靶图片进行迭代摄像机标定,有激光的标靶图片进行光刀平面标定.提出光强符合均匀分布的平顶激光检测中心算法,将平顶激光建模为矩形的台阶函数,估计背景亮度和前景亮度,确定亮条纹宽度,再将窗口内的有效像素参与重心计算,得到光条纹中心.用该算法对不同噪声及不同量块的图片进行处理,结果表明,处理后图像的均方根误差分别在0.149pixel和0.176pixel内,表明该算法抗噪声能力强、精度高.用该算法提取光条中心,计算光条在标靶上的位置,根据至少两个姿态下的光条中心三维点,基于最小二乘法拟合光刀平面.通过迭代摄像机标定和光刀平面标定,利用三角测量法,在立体视觉模型下获取物体的三维点云数据.实验测量两个距离为100.5mm的标准球,相机与标准球距离为500mm,比较两球心距离与标准距离,测得平均误差为0.236mm.表明平顶激光检测中心算法切实可行,光刀平面标定方法基本满足要求.     

超大尺度线结构光传感器内外参数同时标定

为实现大型自由曲面工件的高精度快速三维测量,设计了一种由超大尺度结构光传感器和两轴导轨构成的三维测量系统。结构光传感器在两轴导轨的带动下获取图像,通过计算得到目标工件的三维坐标。为了将二维图像坐标转换到三维相机坐标,提出一种线结构光传感器内外参数同时标定的方法。该方法使用准一维靶标进行标定,通过获取运动机构平移过程中靶标与激光光条的图像,计算得到线结构光传感器内外参数。实验结果表明,该标定结果可靠,系统的测量误差在0.6mm以内,满足设计需求。标定过程操作简便,靶标制作简单,适合于工业现场标定使用。     

无衍射光莫尔条纹的中心定位方法

无衍射光莫尔条纹被广泛应用在精密测量领域中，实现无衍射光莫尔条纹中心的精确定位是高精度测量的关键。通过对无衍射光莫尔条纹图像特征进行分析，提出了一种无衍射光莫尔条纹的中心定位方法。该方法首先根据光强分布特征，提取莫尔条纹图像中两光斑中心局部同心圆区域；然后进行局部同心圆环检测，确定初始圆心集；再对初始圆心集进行聚类分析确定两光斑中心的初始位置；最后删除异常点并迭代求取两光斑中心较精确的位置，实现无衍射光莫尔条纹两光斑中心的定位目的。理论和实验结果表明该方法能快速、准确地同时确定两光斑中心位置，且误差小于1 pixel。     

基于B样条迭代法的激光光条噪声去除技术研究

在基于线结构光的视觉测量系统中,激光光条中心的提取精度是影响系统最后精度的关键因素。目前常用的光条中心提取方法都没有去除光条上的干扰噪声,在分析现有方法的基础上提出了一种利用B样条迭代去除光条噪声的方法。以光条上的点作为控制顶点拟合B样条曲线,在同一位置下用B样条曲线上的点取代噪声点,这样反复修改噪声点的位置使其逐渐逼近实际曲线,从而达到去除噪声的目的。利用重心法提取去噪后光条的中心,着重分析了参与运算的像素的取值范围。通过对比实验证明该方法的提取精度远高于其它方法,从而验证了去除噪声的有效性。     

舵面角度测量中结构光光条图像自动定位方法

本文提出了一种在舵面角度测量中多平面结构光光条的自动定位方法.该方法首先基于Steger方法提取舵面中多个平面的光条图像中心;然后基于直线约束和距离约束提取出各小直线段,并根据各直线段的直线方向将各小直线段归类为最后的光条直线;最后根据光条直线的位置判断各光条直线所在光平面及所在舵平面.经实验验证,本文方法切实有效,具有较高的鲁棒性.     

大视场下线结构光光条中心的快速提取

在线结构光三维测量中,线结构光光条中心的提取是关键的一步。针对强背景光大视场下线结构光光条(长度约2m)中心的提取,提出了一种基于感兴趣区域(ROI)的光条中心提取方法。首先用统计的方法确定图像处理的ROI,再在此区域内用最大类间方差法进行阈值分割并用灰度重心法提取中心。结果表明:在VisualC++6.0平台上,处理一帧1280×1024大小的线结构光条图像大约用时47ms,且光条中心提取精度高。这种提取中心的方法很好地减弱了大视场下强背景光的干扰,提高了光条中心提取速度。     

高精度激光告警参数提取算法

激光告警系统通过提取来袭激光的相关参数进行告警定位，其角度定位精度直接与战场生存能力相关。为了有效提高激光告警系统的角度定位精度，基于光栅衍射型激光告警原理，提出一种高精度测量来袭激光参数的算法。对激光告警系统进行标定，用高斯拟合法精确提取出衍射光斑标定图片的0级光斑中心，将来袭激光角度与对应角度的光斑中心进行拟合，根据拟合结果确定任意角度的光斑衍射图像对应的来袭激光角度参数。实验结果表明，方位角测量误差优于0.29°，俯仰角测量误差优于0.38°。该算法有效提高了激光告警系统的测算精度。     

轨道车辆车体外形尺寸测量系统

为了实现对轨道车辆车体自动化测量,提出了基于激光线结构光的车体外形宽度尺寸测量系统,并对系统的原理模型、图像处理方法、系统标定进行了研究,完成了实际车辆的现场测量实验,并进行试运行。测验结果表明:单个相机在1 000mm左右的测量范围内能达到±0.5mm的精度,满足工业测量的高精度要求。     

轨道车辆车体外形尺寸测量系统

为了实现对轨道车辆车体自动化测量,提出了基于激光线结构光的车体外形宽度尺寸测量系统,并对系统的原理模型、图像处理方法、系统标定进行了研究,完成了实际车辆的现场测量实验,并进行试运行。测验结果表明:单个相机在1 000mm左右的测量范围内能达到±0.5mm的精度,满足工业测量的高精度要求。     

线激光辅助的皮带撕裂视觉检测方法

为了快速、准确地检测出输送机皮带工作时发生的纵向撕裂事故,提出了一种基于线激光的视觉检测方法.“一”字线激光器向皮带底面投射直线激光条纹,使用CCD相机获取图像并提取出光条中心,通过分析光条中心畸变特征来判断皮带表面是否存在撕裂.首先采用阈值法对激光条纹进行分割;然后在光条区域上利用重心法实现光条中心的粗略提取;最后利...     

汽车焊缝密封胶条的光条中心提取算法研究

汽车焊缝涂胶能够提高车身密封水平, 需要对胶条进行检测并且获得三维信息。激光三角法是应用广泛的检测方法, 其关键技术之一是准确提取光条中心。但针对黑色被检胶体, 光条中心提取鲁棒性差, 因此提出了一种基于光条分割的Hessian矩阵定位和高斯曲线拟合的算法。首先, 将整体图像对比度提高, 运用去噪算法消除干扰的噪声; 然后用极值法初步定位光条, 结合Hessian矩阵对激光条的中心进行定位; 最后利用高斯曲线准确拟合出激光条的中心。实验研究表明, 在对光条图像添加噪声幅度为100的白噪声之后进行处理, 同样能够将精度控制在亚像素级别, 能够提高黑色被检测物体的光条的稳定性。     

基于线结构光的双目三维体积测量系统

针对工业应用中工件的体积测量问题,设计了一个基于双目立体视觉原理的体积测量系统。线结构光投射到被测物表面产生变形的激光条纹,精确提取光条中心线,利用极线约束实现左右图像特征点匹配;根据双目视觉原理,由光条图像坐标计算出其在相机坐标系下的三维坐标,完成三维重建;将相机坐标系下的三维点云转换到理想的世界坐标系下,经过积分计算得到被测物体积。采用该系统对不规则棱锥实现三维重建,并完成体积测量。实验结果表明该方法具有一定的可行性和有效性,在工业检测领域有较好的应用前景。     

核燃料棒反光表面条纹自适应中心提取方法

针对水下检测中激光条纹中心难以准确提取的问题,提出了一种适用于水下核燃料棒反光表面的条纹自适应中心提取方法。根据检测环境中存在水体散射及物体表面高反光的特点,去除水下噪点、反光噪点,实现激光条纹分割提取;充分利用BP神经网络曲线拟合及由光条几何信息生成的自适应卷积模板,实现反光区域的轮廓与灰度分布修正,使光条截面灰度分布符合高斯分布;经灰度重心法在光条截面方向实现激光条纹中心的亚像素精度定位与提取。实验结果表明:该方法有效地解决了被测物体反光表面光条中心线不连续、噪点多的问题,点云三维重建误差在0.2 mm以内,保证了条纹中心提取的精度与稳定性,满足核燃料棒水下检测工程要求。     

基于直线的射影不变性和极线约束标定摄像机参数

提出一种用图像对标定摄像机参数的新方法。传统自标定方法需要先由图像特征计算基础矩阵,该方法则是从图像中提取一组未知长度和长度比的平行直线,以图像中心坐标为主点初值,利用直线的射影不变性先求得摄像机焦距、旋转矩阵和平移向量的初值;再由图像对固有的极线约束来优化摄像机的参数,从而得到高精度的主点、焦距、旋转矩阵和平移向量。使用该方法对图像目标进行三维重建,仿真实验表明：该方法对场景要求较少,原理简单,方法易行,标定摄像机参数精度较高。     

CCD摄像头圆目标中心定位方法

在大型设备自动对接系统中,需要CCD摄像头对一设备截面的圆目标进行图像获取,并找出图像的中心点坐标,用于两设备的中心对准。为了满足实时性测量和高精度定位要求,提出一种CCD摄像头圆目标中心定位方法。先对图像使用中值滤波方法进行图像增强,利用广义数字形态学中的多结构抗噪膨胀腐蚀型算子提取单像素宽图像边缘,用多项式插值法对图像边缘进行亚像素定位,用半径约束最小二乘圆拟合法对圆中心进行精确定位。实验测量结果表明,该方法测量时间短、精度高、稳定性好,亚像素定位精度优于1/20像素,中心点总标准偏差小于0.01,可满足设备自动对接系统要求。     

一种用于计算三维视觉测量中线结构光平面的新型算法

介绍了一种基于线结构光的机器视觉测量系统的光平面计算方法.该方法采用图像减影来获取光条图像,利用Steger算法提取图像中的亚像素光条中心点,再用正交直线拟合法计算图像坐标系下的光条直线方程.通过靶标特征点的世界坐标和交比不变性,计算线结构光在靶标平面上的世界坐标点,并将这些坐标点用正交平面拟合法计算得到光平面方程.为了提高整体准确度,本文对算法进行了细节优化,给出了标定系统的设计方案和实验过程.实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的准确度.