光学测量中椭圆圆心定位算法研究

提出了一种椭圆圆心定位算法。先对图像中的椭圆目标进行粗定位,获取椭圆的粗定位信息,再用Canny算子对图像中的感兴趣区域进行边缘检测。根据椭圆的粗定位信息以及图像的边缘灰度分布特征,用高斯曲线拟合的方法求得精确的亚像素边缘点的坐标。针对亚像素边缘点中出现的“孤立点”以及噪声点,分别用曲率滤波和均值滤波的方法加以滤波,将滤波后的亚像素边缘点用最小二乘法加以拟合,求得精确的椭圆圆心数据。实验证明了该算法的定位精度和抑制噪声能力,通过测试算法运行时间,证明该算法具有很好的实时性。     

双目视觉测量系统特征点提取与匹配技术研究

自主研发了一种光笔式双目立体视觉大工件尺寸测量系统,对测量系统中特征点的提取及其匹配技术进行了研究。测量系统采用 Canny 算子和 Zernike 矩相结合的算法实现椭圆光斑的亚像素边缘提取,根据得到的亚像素边缘点,采用基于最小二乘的曲线拟合法得到椭圆光斑的中心坐标。针对特征点的匹配问题,提出了一种基于位置约束的快速匹配方法。实验结果显示:所提方法能提取到椭圆光斑亚像素边缘,可精确计算出椭圆光斑中心坐标,匹配率达到95%以上。     

改进的Zernike矩工业CT图像边缘检测

为提高工业计算机断层扫描(CT)图像亚像素边缘检测的精度和速度,研究了一种改进的Zernike矩边缘检测方法。该方法采用Sobel边缘算子快速检测出图像所有可能的边缘,通过Zernike矩算子对所有可能的边缘进行重新检测,最后,检测出图像的亚像素边缘并计算其精确位置。由于采用Sobel算子检测出可能的边缘使后续Zernike矩算子检测范围缩小,从而减小了运算量,提高了运算速度。对实际CT图像进行的实验结果表明:改进的Zernike矩工业CT图像边缘检测精度绝对误差<0.24 pixel,改进算法的运算速度提高了约70%。     

基于曲线拟合的亚像素边缘定位方法的研究

图像的边缘定位是图像测量的关键之一,随着测量精度要求的提高,已由早期的像素级边缘定位发展到了现在的亚像素级边缘定位。根据地球在地球敏感器CCD阵面中的成像特性,提出了一种基于曲线拟合的亚像素边缘定位方法以获取地球“灼热圆盘”的边缘。该方法利用曲线拟合获得的拟合斜率以及灰度值来提取图像的边缘。仿真结果表明,采用曲线拟合亚像素边缘定位法可使图像的边缘定位精度达到百分之几个像素,具有较高的精度。     

一种圆形标记点的快速提取算法

为实现快速、高精度的定位圆形标记点,提出了一种圆形标记点的识别与定位算法。在相机成像时,圆形标记点经过透视投影变换后,形态类似椭圆,用拟合椭圆的方法获取椭圆的圆心。快速获取椭圆的粗边缘点,利用高斯分布特征获取亚像素边缘点,对边缘点进行优化后利用最小二乘法拟合椭圆,可以得到最为精确的圆心坐标。实验证明,该算法用时约0.005s,椭圆圆心的位置精度在0.05pixel以内,具有很好的实用性。     

基于Zernike矩的亚像素边缘定位算法

亚像素软件处理技术可以在一定程度上补偿图像测量系统由硬件限制引起的边缘定位精度,提出了一种基于Zernike矩的亚像素边缘定位算法。该算法利用Zernike多项式的正交性与完备性以及复数矩幅度的旋转不变性计算出边缘的亚像素位置。计算出了像素为正方形与矩形(长宽比为4∶3)时的矩模板,使其应用范围进一步扩大。分析了由于矩模板产生的原理偏差,并提出了修正公式,使定位精度得到提高。进一步推导出了实际边缘模型的定位公式,导出了其存在的偏差,并进行了补偿。最终的实验结果表明,补偿后的算法对直线的定位精度达0.05像素,对曲线的定位精度可达0.07像素。     

基于Zernike矩的保持架直径测量方法

为了解决轴承保持架人工抽检费时费力等问题,同时提高工业生产自动化水平,简述了一种基于Zernike矩的保持架直径测量方法;以型号32007E的圆锥滚动轴承筐形保持架为例,提出了基于视觉的直径测量方法,分析CCD相机采集到的轴承保持架大小端面图像,进行图像预处理后,对Sobel算子边界点阈值进行重新设定,快速检测出保持架两端圆面可能存在的边缘点集,增加了有效圆检测算法,剔除部分偏离有效圆的点,再利用 Zernike 矩算子对有效的边缘点进行重新定位,检测出保持架两端圆面的亚像素边缘并计算其精确位置,最后对所得到的亚像素边缘点集进行最小二乘法拟合,获取保持架两端直径具体尺寸;实验表明,该方法测量结果与人工测量精度接近,甚至更高,具有良好的效果和实用价值。     

基于灰度矩的CCD图像亚像素边缘检测算法研究

根据灰度矩算子在目标成像前后的矩不变特性,利用Tabatabai等人提出的前三阶灰度矩建立了亚像素边缘检测算法的完备数学模型。通过实验对该算法的有效性和检测精度进行了研究,给出了工件的实测尺寸对比结果。实验表明:基于灰度矩算子的亚像素边缘检测算法比传统算子具有更高的检测定位精度,可满足图像目标高精度实时在线测量的要求。     

基于改进Zernike矩的远场激光高精度中心测量

针对远场激光光斑分布不均匀、形状不规则的特性，提出一种基于改进的Zernike矩的远场激光高精度中心测量方法。在传统Zernike矩亚像素边缘检测基础上，使用新型的logistic边缘检测模型和阶跃阈值自适应提取方法，在减少人工对阶跃阈值误判的同时，提高对实际边缘的识别精度，最后使用最小二乘法椭圆拟合得到高精度激光光斑中心。该方法在远场激光中心检测中，单帧误差在0.5 pixel左右，连续多帧中心偏差波动在1 pixel以内，拥有较高的精度和可靠的稳定性。     

基于局部区域灰度矩图像边缘定位方法的研究

在采用机器视觉测量零件尺寸的过程中,提出了一种基于局部区域灰度矩图像边缘定位方法。该方法先利用中值滤波对采集到的图像进行处理,然后通过Prewitt算子对边缘进行初步定位,在此基础上,对图像边缘附近的9个像素的灰度值进行一维灰度矩定位,最后采用误差分析和处理的方法,获得更精确的边缘位置。实验证明,该方法能有效提高边缘检测精度,在检测分辨率为1000DPI情况下,尺寸检测误差小于2um。     

Sub-pixel dimensional measurement with Logistic edge model

To separate substandard workpieces from products, sub-pixel edge location with Logistic edge model is proposed for dimensional measurement. In the first step, workpiece rotation is corrected with high precision image rotation to reduce the measurement error and simplify the edge model. Secondly, Logistic edge model is utilized for fitting the discrete edge data to locate the sub-pixel workpiece edge and model parameters are estimated through the objective function in terms of the difference between assumed model and real image data. Finally, an edge pixel compensation method is presented with edge pixel compensation value, which weakens the effect of edge transition zone effectively. Experimental results demonstrate that the proposed method is effective for dimensional measurement with the relative error less than 0.05%.     

基于CT序列图像的旋转体积测量方法

针对工程应用中常见的轴向变化剧烈工件,研究一种Zernike矩亚像素层间拟合轮廓旋转积分的高精度体积测量算法。首先用Zernike矩方法提取亚像素级轮廓,其次采用多项式拟合切片轮廓,并进行等相角间隔采样;然后对等相位的轮廓点采用多项式拟合并通过外插法自动预测工件顶端,将各拟合轮廓旋转一个相角,对旋转块积分并累加得到待测工件的体积。分别对体积相等的3个试块进行CT扫描测量实验,结果表明该算法的测量误差低于0.7%;对实际含内腔工件进行测量实验,结果表明该算法测量精度是Canny台体法的1.5倍。     

The high precision positioning algorithm of circular landmark center in visual measurement

For vision measurement in the center circle landmark location problem, an improved center of the ellipse based on Zernike moments sub-pixel positioning algorithm was proposed. First, using Sobel operator edge of the image pixel level positioning and then use the constructed Zernike moments to solve the model, combined with Zernike orthogonal polynomials and completeness and plural moment magnitude rotational invariance calculated edge sub-pixel position; followed by analysis of the principle deviation generated by the moments template and ideals model, a correction formula was proposed to compensate and improved edge criterion used to image sub-pixel edge positioning; finally, using the least-squares ellipse fitting algorithm fitting circle center, reverse edge point, filtered residuals larger point, and then precise positioning of the ellipse center. The experimental results show that this method has good stability and high positioning accuracy can be efficiently used in many applications.     

一种基于高斯拟合的衍射光斑峰值位置的定位方法

基于衍射理论的分块镜共相位误差检测中,衍射光斑最高峰峰值位置的定位精度直接影响最终的测量精度,峰值定位精度受限于CCD的像元尺寸。针对衍射光斑的特点及最高峰峰值位置亚像元的定位精度要求,提出了基于高斯拟合的最高峰峰值位置的定位方法。在采样间距为5μm,采样点在10个左右的情况下,定位精度高于600nm,与传统的质心法及Hilbert变换法相比,精度可以提高20%以上,且鲁棒性好。实验结果表明,该方法是一种有效的亚像元精度的峰值定位方法,为提高共相位误差的测量精度提供有效途径。     

基于亚像素定位和虚拟圆扫描的齿轮在线检测研究

采用图像识别技术对微小塑料齿轮进行质量检测,针对缺齿、齿歪、披峰等齿形误差的随机性,运用三点定圆心法实现塑料齿轮内圆的粗定位,试验数据说明其运行时间比传统Hough变换大大缩短,并为亚像素定位提供了原始数据;提出的降维灰度矩法与最小二乘圆法结合,实现内圆圆心的亚像素定位,同时运用3σ原则迭代法提高了亚像素定位精度;用"虚拟圆扫描法"实现大小轮齿的齿形检测。结果表明该方法可以满足齿轮的自动检测。     

一种基于现场定标的光电图像畸变校正算法

针对CCD摄像机所采集的图像存在畸变问题,提出了一种基于现场定标法的多项式变形技术和三元卷积算法,对其进行校正.灰阶Sobel算子通过引入衰减因子对图像进行边缘检测得到不失真的灰阶边缘图,然后将灰阶边缘图进行三次样条插值处理,使标准定标图案边缘的定位达到亚像素级,提高了图像边缘检测的精度.利用建立的校正畸变的函数关系式,实现空间几何坐标变换,既保证特殊环境下的图像测量具有足够高的精度,又使光电图像几何畸变校正达到很好的效果.     

针对标定图像中Harris伪角点的自动修正算法

针对Harris算子在提取标定图像中的特征点时可能出现的伪角点,提出了一种新的自动修正算法.通过对伪角点邻域内图像进行X和Y两个方向上的一维亚像素扫描,然后用基于正交距离的直线或曲线拟合算法计算两条边缘线条,最后用两边缘线条的交点来估计正确角点位置.本文对机器视觉标定中的棋盘格图像进行大量实验,结果证明该方法具有较好的鲁棒性,达到了预期的两个目的:1)修正图像中的伪角点;2)得到高准确度的亚像素角点.     

针对标定图像中Harris伪角点的自动修正算法

针对Harris算子在提取标定图像中的特征点时可能出现的伪角点,提出了一种新的自动修正算法.通过对伪角点邻域内图像进行X和Y两个方向上的一维亚像素扫描,然后用基于正交距离的直线或曲线拟合算法计算两条边缘线条,最后用两边缘线条的交点来估计正确角点位置.本文对机器视觉标定中的棋盘格图像进行大量实验,结果证明该方法具有较好的鲁棒性,达到了预期的两个目的:1)修正图像中的伪角点;2)得到高准确度的亚像素角点.