基于傅立叶变换轮廓术的物面相位提取

采用傅立叶变换轮廓术,针对基频提取的关键技术采用逐行傅立叶变换,准确提取基频信息的方法恢复相位信息.在此基础上,以未畸变条纹为基准,得出被测物体的真实位相值.该方法只需一幅条纹图,节约了测量时间.实验证明可实现无接触面型的自动传感.     

强背景光的高频目标物频谱分析及信息提取

为排除强背景光,分析说明了背景光和投影栅条纹的在空域和频域的分布特点,提出了空间滤波器的设计方案,并通过计算机模拟证明:以布莱克曼函数作边缘分布的带通滤波器,能有效地抑制"吉布斯效应",从而排除强背景光,提取清晰的光栅条纹.     

窗函数对光学空间滤波效果的影响分析

为改善光学空间滤波的效果，分析说明了低通滤波器窗函数对光学空间滤波效果的影响。提出了相同通频区域下选择窗函数的两个要求即更窄的频谱主瓣宽度和更小的旁瓣高度，并运用MATLAB模拟了基于4f系统的光学空间滤波。结果表明，窗函数频谱主瓣宽度直接影响滤波结果的轮廓可见度，频谱旁瓣直接影响着频域截断带来的吉布斯波纹的大小。为如何选择滤波器透过率分布提供了理论参考。     

基于图像二维小波多尺度分解傅里叶变换轮廓术

应用傅里叶变换轮廓术测量物体三维面形时,当被测物体形状复杂或是被噪声严重污染时,导致频谱分布展宽,发生频谱混叠现象,基频提取困难,无法准确恢复物体的三维面型.提出了基于小波分解的傅里叶变换轮廓术,采用小波变换的方法对变形条纹图进行二维多尺度分解,重构被测物的背景图像,滤出图像的零频成分,得到相对变形条纹.运用小波变换与傅里叶变换轮廓术相结合的方法,只需拍摄一幅变形条纹图,将被测物体与背景分离,不受背景成分的影响,且易于基频信息的提取,降低了对滤波器的要求.实验证明该方法较好地防止了频谱的混叠问题,提高了测量范围与解相精度.