超分辨率图像重构技术在航天器相对位置测量中的应用

以两颗航天器间相对位置参数测量为研究对象,确定了基于单目计算机视觉及目标特征的测量方案,提出了基于超分辩率图像重构技术的航天器间相对位置的高精度测量方法。分析讨论了图像传感器的观察模型、图像传感器及光学测量系统的点扩散函数、配准方法、重构原理及方法。利用地面试验验证了该方法的正确性。试验结果表明:该方法与基于单帧图像及目标特征的方法、基于插值的方法相比较,在测量精度及稳定性等方面都有了较大的提高;与基于单帧图像及目标特征的方法相结合,不仅可以保证在不同作用距离上相对位置的高精度测量,而且具有较高的测量稳定性和可靠性。     

爆炸过程相关参量的计算机图像测量方法

提出了一种基于计算机图像学的爆炸速度和爆炸作用时间的图像测量方法.分析了爆炸速度测量图像和爆炸作用时间测量图像的特点,用计算机自动从爆炸图像中提取出特征点,并自动完成爆炸时间、爆炸速度的测量、计算.实验结果表明,该方法可以准确地实现自动判读测量.     

基于双目视觉的薄壁零件变形量测量（英文）

针对薄壁零件变形量测量困难且过程繁琐的问题,提出了一种基于双目视觉的薄壁零件变形量测量方法 .对于零件表面变形量的测量,将具有基准坐标系标记点的刚性金属块安装在被测零件上,并在零件表面粘贴多个设计的编码标志点和彩色圆形定位点.利用彩色标记点分割出基准坐标系和编码标记点的有效图像区域,排除干扰图像特征.进行基准坐标系标记点和编码标记点的识别和检测,利用设计的角点结构实现标记点圆心的精确定位,并计算得到测量点的三维坐标.在基准坐标系下,通过计算零件变形前后表面关键点的三维坐标变化得到工件表面变形量.对于零件边缘变形,采用改进Canny边缘检测算法提取零件边缘的有效轮廓信息,并利用极线几何约束和灰度相似性对边缘特征进行了立体匹配和三维重建.薄壁零件变形量测量实验和测量精度验证实验表明该测量方法合理有效且测量精度满足要求.     

目标落点的视觉测量方法研究

 针对传统视觉测量方法不能用于远距离和大场域目标测量的问题,提出了一种简单的视觉测量方法,可精确地测量远距离、大场域内目标落点的位置。利用简单的现场标校方法,使两相机的横向核平面水平且重合。在此基础上,根据视觉测量原理,建立了简化的落点坐标视觉测量模型。利用该模型,在250 m×350 m的测量区域内对遍布相机视场的44个目标点进行了视觉测量实验。实验数据显示:各点的综合相对测量误差小于0.3%,达到了较高的测量精度,完全适用于远距离、大视场的目标落点测量。     

空间非合作目标的三目立体视觉测量方法

针对在轨服务任务如何在近距离处获取空间非合作目标的相对位置和姿态的难题,提出一种三目立体视觉测量方法。首先利用三台呈等边三角形布置的大视场可见光相机获取图像;然后采用所提方法对特征点进行匹配;接着采用RANSAC方法解算被测目标在世界坐标系下的位姿参数;最后通过对非合作卫星模型的静止、位置移动和姿态转动进行实验。实验结果表明,静止状态下的相对位置精度优于2.2 mm,相对角度测量精度优于0.3°;当模型位置移动时,绝对位置精度优于3 mm;当模型姿态转动时,相对位置精度优于5.6 mm,相对角度测量精度优于1.7°,说明所提方法可以改善双目立体视觉技术在测量角度大的区域易出现测量盲区、特征点定位误匹配和测量视场有限的不足。     

一种基于先验模板的图像面积特征测量方法

针对显微视觉中需要反复自动聚焦与自动照明调节以获取高质量图像,降低了微操作效率,提出一种图像特征测量方法.该方法建立在二值图像标准互相关计算模型的基础上.首先,通过设计特殊模板图像,简化该计算模型;通过反推该计算模型,可以在不作预处理基础上,得到目标图像的面积特征参量.利用误差补偿原理,设计两种模板求解两次面积参量,而后求平均值,提高了算法对比度及鲁棒性.强噪音仿真图像实验结果表明:改进方法的测量正确度比常规方法高约20倍;强离焦退化仿真实验表明:改进方法的测量正确度可提高一个数量级.实际图像实验中,改进方法可以在严重离焦以及弱照明条件下有效对图像面积特征进行测量,测量精密度比常规方法高3～5倍.结果表明,该方法在低质量图像面积特征测量中具有实用价值.     

一种即时平面标定的二维视觉测量方法

在二维视觉测量过程中,测量平面与标定平面的重合度是影响测量精度的重要因素。现有的二维视觉测量方法将平面标定过程及测量过程分步进行,测量平面与标定平面存在离面位移,通常需要精密的约束装置对标定靶标及待测物进行校准操作。为简化二维视觉测量过程并抑制离面位移,提出一种即时平面标定的二维视觉测量方法,通过在待测物上直接投射标定的激光点阵,建立待测平面与成像平面的映射关系,再根据该映射关系对待测物表面的特征点进行测量计算。该方法仅需对系统参数进行一次标定,与无离面误差校正的传统二维视觉测量方法相比,提高了测量精度,简化了测量过程。     

基于机器视觉的细水雾液滴尺寸测量与分析

为了满足科研与工程中对细水雾液滴尺寸测量的高精度低成本要求,对雾滴尺寸的机器视觉测量方法进行了深入研究.在自行建立的高压喷雾系统与雾滴采集装置上对细水雾液滴进行了采样,用显微镜及其CCD相机对雾滴样本进行了图像采集,用图像处理软件对采集的雾滴图像进行了处理与分析,测量并统计了5966个雾滴,得到了雾滴尺寸的频谱分布和累积分布以及雾滴平均直径和特征直径,将测量结果与相位多普勒粒子分析仪(PDPA)的测量结果进行了比较.结果表明,机器视觉方法町测量的最小雾滴直径约4.39 μm;机器视觉测量结果与PDPA测最结果相当接近,两种方法测得的细水雾液滴平均直径和特征直径的相对误差均在5%以内,雾滴尺寸均匀度指数的相对误差为0.27%.     

逆向工程中基于共轴立体视觉的曲面边界测量

针对逆向工程中引导性曲面边界信息的快速获取问题,系统地研究了共轴立体视觉测量方法,建立该方法的数学模型,详细分析了摄像机焦距、基线距等系统结构参数及被测点空间位置对测量精度的影响,通过数学分析确定摄像机基线距的最佳取值范围,研究共轴立体视觉测量系统特殊的极线几何关系.提出基于共轴立体视觉的曲面边界快速测量方法,利用三坐标测量机的精密机械系统及精确的空间定位能力,用单个摄像机以两次共轴定位摄取图像的方式实现共轴立体视觉测量功能,然后利用共轴立体视觉外极线相互平行且通过各自像平面主点的特殊极线几何关系简化同源像点匹配过程,从而快速获取被测曲面的边界信息.实验结果表明:用基于三坐标测量机的单摄像机共轴立体视觉测量方法获取的曲面边界平均误差为0.268 mm,基本满足逆向工程中对引导性曲面边界的测量精度要求.     

双目视觉用于鱼苗尺寸测量

为了有效地提高鱼苗尺寸测量的效率及精度,搭建了平行式双目立体视觉系统。根据双目视觉原理,首先基于改进后的由多组同心圆构成的标定板对双目视觉测量系统进行定标;然后利用Harris角点提取算法获取鱼苗图像的关键特征点,并基于归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)立体匹配算法对关键特征点进行匹配,提取坐标数据;最后根据坐标数据进行计算,得到鱼苗的空间坐标,实现对鱼苗尺寸的精确测量。结果表明,由所搭建的平行式双目立体视觉系统测量的相对误差在8%以内,为双目视觉应用于鱼类养殖业的可行性提供了依据。     

逆向工程中基于共轴立体视觉的曲面边界测量（英文）

针对逆向工程中引导性曲面边界信息的快速获取问题,系统地研究了共轴立体视觉测量方法,建立该方法的数学模型,详细分析了摄像机焦距、基线距等系统结构参数及被测点空间位置对测量精度的影响,通过数学分析确定摄像机基线距的最佳取值范围,研究共轴立体视觉测量系统特殊的极线几何关系.提出基于共轴立体视觉的曲面边界快速测量方法,利用三坐标测量机的精密机械系统及精确的空间定位能力,用单个摄像机以两次共轴定位摄取图像的方式实现共轴立体视觉测量功能,然后利用共轴立体视觉外极线相互平行且通过各自像平面主点的特殊极线几何关系简化同源像点匹配过程,从而快速获取被测曲面的边界信息.实验结果表明:用基于三坐标测量机的单摄像机共轴立体视觉测量方法获取的曲面边界平均误差为0.268mm,基本满足逆向工程中对引导性曲面边界的测量精度要求.     

单目显微视觉测头动态测量技术的研究

为了解决现有坐标测量机中的单目显微视觉测头视场小和景深小的缺点,提出了显微视觉测头的动态测量方法。建立了运动模糊图像的复原模型以及序列图像的全景组合模型,并提出了测量系统的自标定方法,标定重复性精度优于0.5nm。实验证明:该系统在以6mm/s的速度扫描测量时,测量重复性精度可达到5μm。     

一种汽车锁扣铆点的视觉检测方法

汽车锁扣是保证汽车安全运行的重要部件,针对传统方法测量锁扣铆点不稳定、精度低的缺点,提出了一种基于机器视觉的检测方法;首先进行相机标定,通过预处理消除拍摄影响,接着提取锁扣的几何特征以建立测量坐标系,并对其进行仿射变换以消除图像几何失真;然后标定铆点所在区域,设置ROI(regions of interest)使铆点从检测背景中分离出来成为一个独立的图像单元,对其进行梯度锐化以增强图像边缘,并依据ROI自身特点对传统锐化方法进行了改进;最后,采用随机Hough变换分别提取改进前后图像铆点的轮廓,测量铆点直径并进行对比;实验表明,改进后图像铆点直径的测量值更加准确,精度达到0.035 mm,满足检测要求。该方法适用于铆点在线高精度检测,具有重要的应用价值。     

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。     

基于边缘拟合的双目视觉定位与测量方法

针对双目视觉定位与测量中某些被测物体角点不明显导致检测精度不高的问题,提出一种基于亚像素边缘拟合的双目视觉定位与测量方法。利用双目系统标定的结果对拍摄的图像进行去畸变和立体校正处理;使用Zernike矩方法对预处理的图像进行亚像素边缘检测,对获得的亚像素点进行聚类和拟合,计算拟合曲线的交点;根据对极几何原理来完成左右图像中的交点的立体匹配,利用视差及三角测距原理获得被测物体的位置信息及其尺寸。实验结果表明,新的方法能较好地解决角点不明显导致双目视觉立体匹配和定位精度问题,并能提高检测效率。     

光电成像探测中目标方位测量方法

为了在光电成像探测目标的同时给出目标相对探测器的方位信息,探讨了一种基于单目视觉的运动目标方位测量方法。根据投射成像原理,推算出二维目标像点坐标与目标的空间三维位置之间的映射关系,建立了单目视觉测量目标方位的数学模型。结合帧间差分法和KLT方法检测静止背景下和变化背景下的运动目标,并对目标特征点进行亚像素定位。试验和仿真结果分析表明,该方法能够有效提取目标的特征点,可对目标较为准确地定位,并通过单目视觉测量出目标方位信息,误差控制在8%的范围内。     

基于去离群点策略提高目标位姿测量精度

针对在单目视觉目标位姿测量过程中,特征点提取出现离群点的情况,提出一种基于去除离群点策略的位姿测量方法(ORPE).建立了以特征点误差极大极小为原则的最优化目标函数,通过确定特征点最大观测误差值边界,判定并去除离群点,由此可消除离群点误差对位姿测量的影响.仿真实验使用ORPE对1 m×1 m × 1 m的立方体目标进行位姿测量,验证了算法的正确性;使用ORPE测量Boeing飞机模型的位姿,平均姿态角误差2.07°,平均位移误差1.6%.通过和最小二乘测姿法(LSPE)结果对比分析可得ORPE法误差小于LSPE法误差.表明ORPE能有效去除离群点,同时提高佗姿测量精度.     

基于立体视觉的空间运动分析

利用摄影测量方法和计算机视觉技术得出了一套完整的、由双目立体序列图像确定场景中目标运动信息的方法与步骤。讨论了双目立体视觉系统的在任检校,相关系数和松弛法相结合基于点特征的物体运动、立体匹配,运动前后三维特征点的对应,以及利用能减少待定变量、降低计算复杂性、提高算法精确性的反对称矩阵分解算法求解运动参数(R和T)等问题。给出了从一组真实图像中获取目标运动参数的计算结果。     

基于机器视觉的马体尺测量系统设计与研究

传统马体尺的人工测量方法工作量大且存在安全隐患,对此提出基于线性回归理论和机器视觉技术的马体尺测量方法,旨在测量马体的基本数据如体高、体长、胸围、管围;首先,在Matlab中利用图像腐蚀方法得到马体轮廓,并在2D图像上精确定位马体坐标,获得体高、体长指标;然后,自定义胸径、管径指标,代入线性回归方程预测胸围、管围;最后利用Matlab GUI工具设计系统可视化界面,并初步完成系统的仿真测试;仿真结果表明,利用线性相关及线性回归理论解决3D指标的预测问题,具备测量依据和借鉴意义。     

基于单应性矩阵的大尺寸零件视觉测量图像拼接方法

针对视觉检测技术对大尺寸复杂零件测量精度低的问题,提出一种基于单应性矩阵的大尺寸零件视觉测量图像拼接方法。首先建立世界坐标系→相机坐标系→投影坐标系→图像坐标系之间的归一化模型,提炼出简单易懂的坐标变换表达式H;然后对摄像机进行多次标定,确定像素当量、拍摄视场及焦距;再获取零件图像,利用前面得到的最简坐标表达式H得到拼接图像之间的配准,最后完成若干副图像的拼接,把拼接结果和SURF特征点方法及向后映射模型归一化的拼接结果进行比较。结果表明,该方法可以大大减少大尺寸零件拼接的时间,较SURF特征点方法和向后映射拼接用时分别降低86.55%和67.30%,拼接精度远高于SURF特征点方法和向后映射方法,分别提高了50.95%和25.08%,测量精度满足大尺寸零件检测精度要求。