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。     

基于多激光传感器装配的自由曲面法线找正方法研究

在国产化、技术自主化的大型飞机项目上,对孔位精度的标准正逐步升高,钻头的垂直度又是这一标准中最受关注的条件。机器人自动钻铆系统工作时,所产生的装配误差、磕碰、偏移等状况,不仅降低了制造及检测的准确度,还影响了整个结构件的疲劳性能。针对这一问题,提出了基于多激光传感器装配的自适应自由曲面法线检测技术,搭建了以该方法进行姿态找正的数学模型,并研究了检测装置的标定方法及流程。同时,着重讨论了在自适应方法检测时,利用电子经纬仪等装置进行误差补偿的相关技术。该方法的验证实验结果显示,多组实验数据均达到了法向精度<±0.5°的关键技术指标要求,找正后的法线平均偏差值为0.0667°。该方法能有效补偿在制孔工作中所产生的相关误差,进一步提高机器人的定位精度及法线方向检测精度。     

基于相位测量偏折术的非球面法线向量测量

非球面可以由其法线汇来表征,即可以由法线距和法线角的关系来描述.提出了一种基于相位测量偏折术(PMD)的非球面反射镜法线向量检测方法.在PMD测量系统中,将待测镜沿光轴方向作相对移动.在移动过程中,由CCD相机扫描待测镜,观察并记录下随待测镜移动而发生变化的条纹图,通过相位分布计算得到非球面法线距和法线角的关系,即非球...     

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1.5μm,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0.9μm,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。     

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。     

基于线结构光的视频内窥镜测量技术

针对视频内窥镜的测量需求,提出了一种基于线结构激光照射的测量技术。采用线激光作为定标光照射物体表面,建立了线结构光成像模型,标定了不同物距时的放大率和图像中线位置间的比例系数。通过构建测量平台计算了物体的几何参数,实验结果表明测量误差在10%以内,能够满足视频内窥镜观测和测量要求。     

基于多尺度分析的激光光条中心点坐标提取方法

在线结构光测量系统中,激光光条图像中心准确提取是影响整个测量系统精度的关键因素之一。针对高反光等复杂环境下光学测量中激光光条图像中心提取问题,提出了一种基于多尺度分析的激光光条图像中心高精度定位方法。该方法利用骨骼化图像处理方法确定激光光条图像中心的初值,根据每一个光条中心初值处的光条宽度确定该位置处对应的高斯核均方差σ的初值。对图像进行多尺度卷积,确定最优的σ值,并求得光条亚像素级中心点,最后完成光条链接。结果表明该算法抗噪声能力强,可实现光条宽度变化较大的激光光条图像中心的高精度提取。     

基于激光诱导击穿光谱技术的土壤快速分类方法研究

为实现不同种类土壤的快速分类鉴别,实验研究了基于激光诱导击穿光谱技术的土壤快速分类方法。由于不同类型的土壤在元素组成上会存在较大差异,所以利用激光诱导击穿光谱技术进行土壤分类具有可行性。不同土壤在相同实验条件下产生的等离子体温度会存在较大差异,可以作为分类的重要依据,所选择的7类土壤中,赤红壤的等离子体温度最高。选取土壤中6种常量元素Si,Fe,Al,Mg,Ca和Ti的光谱强度作为分类指标,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对7种土类的25个样品进行了分类,其中砖红壤和赤红壤分类出现了交叠,而不同高山草甸土样品之间元素差异较大,并没有实现较好的聚类。利用反向传播神经网络(back-propagation artificial neural network)结合土壤的LIBS光谱对土壤进行了分类,分类结果与PCA结果相近,赤红壤与砖红壤出现了识别错误。当用PCA分析获得三个主成分值作为BP神经网络的输入量时,获得了较好的分类结果,因为简化了输入量,降低了BP神经网络的误差,此时只有一个高山草甸土被识别成褐土,而高山草甸土的等离子体温度显著低于褐土,所以结合不同土壤类型的等离子体温度差异,能够实现不同土壤的分类识别。实验证明激光诱导击穿光谱技术可以应用于土壤分类,为土壤普查和合理利用提高了一种新的技术。     

基于激光透射法测量平板玻璃的厚度

为实现平板玻璃厚度的非接触检测,采用透射法由线激光光源组成双向对称的测量光路,以线阵CCD作为传感器,采用USB图像采集卡实时提取图像,根据自适应边界阈值定位,通过灰度重心法提取目标像素中心.结果表明该方法厚度测量值在误差允许范围内,满足测量要求.     

基于主成分分析重建图像的互信息视觉伺服

基于互信息的视觉伺服使用图像全局信息来实现伺服控制,避免了对传统几何特征的提取、匹配和跟踪,并且对光照变化、部分遮挡具有鲁棒性,但由于其任务函数的高非线性,该方法具有收敛域较小的缺点。提出了基于主成分分析(PCA)重建图像的互信息视觉伺服方法,有效降低了任务函数的非线性。通过实验比较了基于PCA重建图像的互信息视觉伺服和基于原始图像的互信息视觉伺服收敛域大小及收敛速度,并考虑了PCA中主成分个数的影响,结果表明基于PCA重建图像的互信息视觉伺服有效地扩大了互信息视觉伺服的收敛域,且具有更快的收敛速度。     

基于小波变换的激光主动成像图像去噪方法

针对激光主动成像图像的特点,提出了将小波变换和中值滤波相结合的图像去噪方法。在对小波分解后的水平、垂直和对角3个方向高频细节图像进行处理时,我们采用3种不同形状的模板进行均值滤波,为了保护图像的边缘和细节信息,采用边缘检测法来将高频中的边缘细节与噪声分开。实验结果表明:该方法在降低图像噪声的同时又较好地保留了图像的细节,去噪效果比较理想。     

Laser stripe extraction in additive manufacturing based on spatiotemporal noise regularization

Optical Review - The optical three-dimensional (3D) measurement technique based on the laser stripe has become increasingly important in additive manufacturing, which is necessary to extract the...     

基于光路追踪方法的激光交叉束能量转移模型

提出一种基于几何光路追踪方法并可在流体模拟程序中实现在线计算的激光交叉束能量转移（CBET）耦合模型。借助由激光逆轫致吸收公式引入的泵浦激光功率密度在流体网格尺度上的计算公式,该模型可计算探针激光束中每根光线所携带的能量经过与泵浦激光场相互作用带来的损失（或增加）,从而实现激光能量在束间的转移。反复迭代的计算方法解决了由于激光束间能量转移与光线历史相关并且束间强耦合带来的方程求解困难。模型很容易推广到多束激光束两两能量交换的情形,也可用于研究逆轫致吸收和激光等离子体相互作用等物理内容。     

基于光纤阵列的激光光斑测量方法

提出一种基于光纤阵列的激光光斑时空分布测量方法,采用在多层石英平板上制作V型槽并层叠石英光纤阵列的方法,获得了具有较高抗激光损伤能力和空间分辨力的光纤阵列取样器,实现了激光光斑的空间分布取样。给出了光纤阵列的取样原理、取样器结构和大倍数光强衰减的设计。实验结果表明:光纤阵列抗激光损伤能力优于10 kW/cm2(50 s),系统空间分辨力优于3 mm,测量误差小于3%。     

基于光纤阵列的激光光斑测量方法

提出一种基于光纤阵列的激光光斑时空分布测量方法,采用在多层石英平板上制作V型槽并层叠石英光纤阵列的方法,获得了具有较高抗激光损伤能力和空间分辨力的光纤阵列取样器,实现了激光光斑的空间分布取样。给出了光纤阵列的取样原理、取样器结构和大倍数光强衰减的设计。实验结果表明：光纤阵列抗激光损伤能力优于10 kW/cm2(50 s),系统空间分辨力优于3 mm,测量误差小于3%。     

基于光路追踪方法的激光交叉束能量转移模型

提出一种基于几何光路追踪方法并可在流体模拟程序中实现在线计算的激光交叉束能量转移(CBET)耦合模型。借助由激光逆轫致吸收公式引入的泵浦激光功率密度在流体网格尺度上的计算公式,该模型可计算探针激光束中每根光线所携带的能量经过与泵浦激光场相互作用带来的损失(或增加),从而实现激光能量在束间的转移。反复迭代的计算方法解决了由于激光束间能量转移与光线历史相关并且束间强耦合带来的方程求解困难。模型很容易推广到多束激光束两两能量交换的情形,也可用于研究逆轫致吸收和激光等离子体相互作用等物理内容。     

基于分形几何边界提取的图像跟踪方法

为了满足现代武器装备对图像跟踪系统的实时性和跟踪可靠性的双重要求，针对武器装备所跟踪目标的特点，将基于分形几何的边界提取方法用于图像跟踪系统，提出了一种基于运动区域和边界图像的目标跟踪方案。文中的边界提取方法不仅能提取出目标的轮廓，还能较好地保留其内部细节，这样通过模板匹配得到的最佳匹配位置更加可靠。同时，基于运动区域的边界提取，尤其是对于远景的目标跟踪大大减少了计算量。此外，在利用边界图像进行匹配的基础上，采用了自适应模板更新策略，目的是尽可能地克服形变、光照等影响，使跟踪过程准确可靠。仿真实验表明，该方法运算量小，能满足武器装备实时性要求。     

Rapid ultraspectral matching method based on crosscut feature extraction

A rapid matching method for ultraspectral data is proposed in this paper. We have expanded the concept of the histogram in image processing to spectral matching, and the sampled spectrum histogram is presented. On the basis of the sampled spectrum histogram, a spectral feature named the crosscut feature (CF) is developed. Specifically, we make a number of equally spaced horizontal lines on the ultraspectral curve, and count the number of intersections of each line with the spectral curve to obtain the CF vector. This process is simple and the dimensions of the CF vector can be adjusted to obtain better performance. The CF vector is extracted as the feature to implement the spectral matching procedure. Experimental results show that the CF method reduces the operation time significantly while maintaining a high matching accuracy, and is suitable for different ultraspectral matching applications.     

一种基于HSI颜色模型的目标提取方法

在工业、农业、军事以及医疗等领域中,目标识别是一个关键技术,近年来在图像处理方面已成为一个重要的研究课题。提出了一种用于除草机器人的基于HSI(色调、明度和饱和度)颜色模型的彩色图像目标提取方法。该方法首先将具有某种色彩信息的杂草与农作物从背景土壤中分离出来,然后再根据杂草与农作物形状的不同,采用腐蚀和膨胀的方法进一步将杂草与农作物分离。该方法除了用于除草机器人以外,还可用于水果采摘等。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于聚焦物镜与PSD的激光对中测量方法研究

针对传统激光对中方法数学模型复杂、求解困难的不足,提出一种基于聚焦物镜与PSD的激光对中测量方法。该方法利用光学系统中视场与焦距的关系以及相似三角形的原理得到不对中的角度偏差和平行偏差,测量原理简单,求解方便。实验结果表明,当平行偏量和角度偏量的测量范围分别为0.5 mm~1.5 mm,0.047 7°~0.143 2°时,平行偏量测量误差范围为0.035 mm~0.207 mm,角度测量误差范围为0.000 2°~0.012 8°。最后对系统测量误差进行分析并提出一种消除安装误差影响的方法,给出了计算公式。