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。     

自由飞行昆虫运动变形测量中弱光条提取

通过分析昆虫自由飞行状态下结构光光条图像的特点,提出了一种用于提取昆虫运动变形测量中弱光条中心点的图像处理方法。该方法根据图像的灰度分布情况对图像进行分块,采用小波理论对图像消噪,利用模糊增强和小波同态滤波相结合的算法增强各图像的弱光条信号,再应用steger算法提取弱光条中心点的亚像素位置。给出几种算法实验结果的比较和分析,表明该方法成功实现了弱光条信号中心点的提取,并有效抑制了噪声和干扰。     

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.     

光条亮度对线结构光测量精度的影响

光条中心的提取精度直接影响线结构光传感器最后的测量精度,而光条亮度是影响提取精度的主要因素。提出了光条中心提取精度的评价方法,通过实验获得光条亮度与光条中心提取精度之间的关系曲线;为了在实际测量中能获得最佳光条亮度(对应最高的提取精度)设计了基于D/A转换的光条亮度自适应调节电路。实验结果表明:光条过暗或过亮都会使线结构光传感器的测量精度降低,在测量不同颜色的表面时通过光条亮度的自适应调节均可获得最高的提取精度。     

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.     

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。     

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。     

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。     

基于射线追踪的线结构光曲面网格标定

结构光视觉技术是一种光学三维表面测量技术,具有速度快、精度高、鲁棒性强等优点。在实际应用中,线结构光发射器的镜头失真会导致光平面发生弯曲,而现有的大多数标定方法无法对失真进行补偿,并且会限制线结构光的分布规则。为了避免透镜失真所造成的影响,提出了一种精确且鲁棒性强的线结构光标定方法,通过构建曲面网格模型将水平、竖直射线追踪相结合,克服了现有方法对结构光分布方向的限制,同时,利用微分后的空间网格平面与像素网格平面之间的单应性关系实现了亚像素级的光条中心点三维重建。实验结果表明,该方法可以降低线结构光平面弯曲对标定精度的影响,对间距为55 mm的任意相邻靶标进行距离测量的误差小于0.08 mm,对间距为1133.85 mm的任意相邻靶标进行距离测量的精度可达0.50 mm。     

基于光条信度评价的线结构光传感器曝光时间优化

研究了基于线结构光光条信度评价的相机曝光时间优化方法,将信度评价结果作为曝光时间优化的参考指标。结合光条切面服从高斯分布的特点,对已有光条信度评价模型进行改进,构建高斯信度评价模型;利用亚像素光条中心提取方法对不同曝光时间下采集到的光条图像进行光心提取,提取结果经高斯信度评价模型评价得到评价信度值C和灰度值R;分析曝光时间t对评价结果的影响机理,构建t-C、t-R变化模型,并通过分析变化模型得到了相机最优曝光时间。实验以230lx光强下的高精密齿条和水泥路面模型作为测量对象,结果表明:曝光时间优化后的测量更准确且效率更高,单光条测量的平均残差平方和约为0.03mm2,重构模型的平均构造深度与真实模型仅差9.8%。     

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。     

高噪声背景下激光条纹亚像素中心的提取

针对线结构光三维形貌测量中大量噪声易干扰激光条纹中心提取准确度的问题,提出了一种条纹亚像素中心提取方法。分析条纹图像中的噪声,采用平均法和中值滤波预处理图像;利用迭代阈值分割及形态学方法,获取条纹目标,引入距离变换提取条纹的像素级中心;根据像素级中心、二值信息及光强灰度,结合曲线拟合及重心法精确提取条纹的亚像素中心。仿真分析和实验验证下,相邻行条纹中心列坐标最大偏差值像素小于2 ,平均偏差像素值约为0.3,与传统方法相比,2项指标值更小。实验结果表明,算法有效利用条纹灰度分布规律,可降低噪声对中心定位精度的影响,更逼近条纹真实中心位置,抗噪能力极强。     

基于单目视觉和圆结构光的目标姿态测量方法

为解决实际工程中无法在被测目标表面设置固定特征来配合单目视觉系统实现目标姿态测量的难题,将圆结构光源引入单目视觉系统中。通过建立圆结构光的视觉姿态测量模型,提出了一种基于单目视觉和圆结构光的目标姿态测量方法。利用图像处理获取不同姿态下目标表面的结构光光条图像的数学参数;然后将其输入到姿态测量算法中,得到目标表面结构光光条的法向量;最后利用目标表面的参考点与结构光光条中心之间的距离约束关系确定唯一解。实验结果表明,该方法有效可行,测量误差平均在0.5°以内,更便于机器人抓取等工程领域的应用。     

基于图象亮度分布的环形干涉条纹判读法

提出了一种基于图象亮度分布的环形干涉条纹判读法,定义了干涉条纹亮度的水平分布和竖直分布,利用干涉条纹亮度的水平分布和竖直分布计算出干涉条纹中心,根据此中心,进一步提出了基于布莱森汉姆(Bresenham)圆弧生成法和正负圆弧生成法的条纹亮度分布,由此得到所需条纹宽度,即可计算出物体的精确位移.     

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...     

三维测量中空间编码技术的研究

针对三维测量中的关键技术——空间编码技术，介绍了空间编码技术对测量的精度、速度和可靠性方面所起的重要作用。阐述了基于三角法结构光投影的测量原理。对空间编码技术在三维测量中的功能进行了研究，介绍了编码原理，总结了编码方案所应满足的条件。列举了当前典型的几种编码方案和一种新的条纹边界编码方案，并对它们进行了分析和比较，指出了它们各自的优缺点和发展趋势。在此研究基础上对空间编码技术作了进一步的总结，指出该领域未来的发展方向将是彩色编码与已有编码的结合。     

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.