Study on Laser Visual Measurement Method for Seamless Steel Pipe Straightness Error by Multiple Line- structured Laser Sensors

1　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　　Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ ,ｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅｓｔｒａｉｇｈｔｎｅｓｓｅｒｒｏｒｍｅｔｒｏｌｏｇｙｉｓｔｈｅｃｏｎｃｅｒｎｏｆｔｈｅｗｏｒｌｄ ,ｆｏｒｅｘａｍｐｌｅ,ｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｓｔｒａｉｇｈｔｎｅｓｓｅｒｒｏｒｏｆｏｖｅｒ ｔｅｎ ｍｅｔｅｒ ｌｏｎｇｓｅａｍｌｅｓｓｓｔｅｅｌｐｉｐｅ[1] .Ｗｉｔｈｒｅｇａｒｄｔｏｓｔｒａｉｇｈｔｎｅｓｓｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄ ,ｔｈｅｒｅａｒｅｍａｉｎｌｙｌａｓｅｒａｌｉｇｎｍｅｎｔ,ａｕｔｏ ａｌｉｇｎｍｅ…     

全频域下窄线宽激光器光谱线宽的分析

窄线宽激光器的线宽表征方式通常采用延时自外差法测量技术。该技术是通过延时光纤差拍产生一个与待测激光线宽相关的洛伦兹频谱,因此该频谱只具有单一的线宽表现形式。为了能够观察到激光器的线宽和频率噪声在其傅里叶频率分布下的完整特性,报道了一种基于β算法计算窄线宽激光器线宽的方法。该方法是结合频率噪声中的白噪声和1/f噪声分别诱导不同激光线型的理论,从而确定激光线宽。首先,对β算法的基本原理进行了详细的分析说明。通过基于维纳-辛钦定理,分析了窄线宽激光器不同频率范围内的频率噪声和激光线宽的依赖关系。阐明了在截止频率趋于0和无穷大的两个范围条件时,激光频谱特性从高斯线型向洛伦兹线型演变。同时推导出使两种线型转换的截止频率表达式,并将其转换为频率噪声函数,该函数定义为β分子线。此时频率噪声分量中高斯线型的总和即为激光线宽计算公式;其次,对窄线宽激光器的频率噪声和激光线型进行数值仿真。将通过OEwaves公司的OE4000互相关零差相位/频率噪声自动测试系统测得的频率噪声谱密度,带入β算法理论公式中。结果显示：1/f噪声导致激光呈现高斯线型,线宽随截止频率的增加而增大。而白噪声将导致洛伦兹线型,线宽不再随截止频率而改变。此外,在低频区域,频率噪声电平远大于其傅里叶频率,噪声调制系数较高,该部分噪声可以决定线宽大小。因此,高斯线型区域对应的频率噪声的积分,即为待测激光器的线宽;在高频区域,频率噪声电平与其傅里叶频率相差较小,频率波动较快,噪声对线宽影响可以忽略。并且频率带宽在截止频率范围内,计算的线宽误差较小。最后,实验上运用β算法对RIO公司的1 550 nm低噪声窄线宽激光器的频率噪声功率谱密度进行积分计算,成功获得了其不同傅里叶频率分布下对应的激光线宽值。其中β分子线将频率噪声中的白噪声和1/f噪声分隔两部分：当频率噪声谱密度大于β分子线时,激光即为高斯线型,线宽随频率积分带宽的增加而减少;而频率噪声谱密度小于β分子线时,激光呈现洛伦兹线型,线宽为定值不再改变。同时为了对β算法进行实验验证,搭建了延迟光纤为50 km、移频频率为60 MHz的延时自外差法测量系统。对注入电流为110 mA的RIO 1 550 nm低噪声窄线宽激光器的线宽进行实验测量,测量结果表明激光线宽为1.8 kHz,与上述β算法中2.8 kHz的频率带宽积分结果一致。充分证明了此算法的准确性。β算法可以对任意类型的窄线宽激光器进行线宽表征,对窄线宽激光器的研究具有重要意义。     

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.     

基于PDE的前视红外成像舰船目标检测

针对复杂环境下的海面目标提取问题,提出一种基于偏微分方程（PDE）的红外舰船检测算法。首先采用基于PDE理论的滤波模型对初始图像滤噪并进行背景估计,然后结合邻域差分进行背景抑制后分割提取目标。实验表明,该算法能够有效检测强杂波背景中的目标,方法适应性强。     

基于图像复原的高光谱图像前向像移补偿

为了提高高光谱图像空间维的图像分辨力,针对航空遥感器成像时由前向像移造成的图像模糊提出了像移补偿方法。分析了航空遥感器前向像移造成图像模糊的退化机制,对运动模糊图像进行了预处理;估计了点扩散函数和噪声功率,使用改进的维纳滤波算法对图像进行复原并以绝对平均误差、峰值信噪比作为评价标准进行了实验。在估计出模糊图像点扩散函数和噪声功率的情况下得到的结果显示:与传统的维纳滤波复原算法相比,改进的维纳滤波复原算法的图像绝对平均误差降低了9.31%,峰值信噪比提高了13.98%,表明提出的算法能够有效改善高光谱图像的像质。     

基于神经网络的低照度彩色图像增强算法

由于低照度彩色图像存在整体亮度低、对比度低、颜色偏暗和信噪比低等特点,所以经典图像增强算法对其增强效果非常有限。提出了一种利用BP神经网络进行彩色图像增强的算法,并将RGB图像转换成HSI图像,以保证增强处理不引起图像的色彩失真。实验证明:该方法显著地改善了低照度彩色图像的视觉效果,提高了图像整体亮度和图像的信噪比,可调节图像的动态范围,能增强图像的对比度和细节,可增加图像信息熵。     

基于PCF-LPG的差分算法实现对光纤传感器的噪音消除

为了有效消除光源抖动及系统不稳定因素给光纤传感器带来的噪音干扰,提高光纤传感器的准确度,本文提出了一种基于光子晶体光纤长周期光栅的差分算法.利用光子晶体光纤长周期光栅良好的温度稳定性及宽光谱滤波特性,同时监测位于光子晶体光纤长周期光栅透射谱正负斜率线性区域内的两个信号功率变化.这两个信号是经同一路径到监测设备的,包含光源抖动以及系统其它不稳定因素带来的噪音干扰,对这两个信号进行差分处理即可有效消除噪音干扰,并将其应用于光纤环镜温度传感器.结果表明:通过基于光子晶体光纤长周期光栅的差分处理,在光源功率变化±10%的情况下,差分值基本保持不变,由此获得的温度测量值与真实值相对误差分别为0.04和0.03|与未引入差分算法相比,传感器准确度从约76%提高到约97%.本文提出的基于光子晶体光纤长周期光栅的差分算法可以有效消除光纤传感器内功率抖动所带来的噪音干扰,大大提高系统的准确度.     

An image encryption scheme based on three-dimensional Brownian motion and chaotic system

At present, many chaos-based image encryption algorithms have proved to be unsafe, few encryption schemes permute the plain images as three-dimensional(3D) bit matrices, and thus bits cannot move to any position, the movement range of bits are limited, and based on them, in this paper we present a novel image encryption algorithm based on 3D Brownian motion and chaotic systems. The architecture of confusion and diffusion is adopted. Firstly, the plain image is converted into a 3D bit matrix and split into sub blocks. Secondly, block confusion based on 3D Brownian motion(BCB3DBM)is proposed to permute the position of the bits within the sub blocks, and the direction of particle movement is generated by logistic-tent system(LTS). Furthermore, block confusion based on position sequence group(BCBPSG) is introduced, a four-order memristive chaotic system is utilized to give random chaotic sequences, and the chaotic sequences are sorted and a position sequence group is chosen based on the plain image, then the sub blocks are confused. The proposed confusion strategy can change the positions of the bits and modify their weights, and effectively improve the statistical performance of the algorithm. Finally, a pixel level confusion is employed to enhance the encryption effect. The initial values and parameters of chaotic systems are produced by the SHA 256 hash function of the plain image. Simulation results and security analyses illustrate that our algorithm has excellent encryption performance in terms of security and speed.     

Optimum quantum state of light for gravitational-wave interferometry

The laser interferometric gravitational-wave detectors are sensitive to the quantum state of light employed in the dark port of interferometric system. In this paper a general quantum state for the dark input port is assumed. The quantum state of light is expanded versus the Fock states. The quantum noise of interferometric system is computed as a function of the quantum state of light. The variational method and the genetic algorithm are employed to determine the coefficients of the dark input port and the laser input power for the minimization of the quantum noise. Calculation shows that the optimum quantum state for the dark input port is very close to the vacuum squeezed state. For this optimum quantum state the quantum noise and optimum laser power reduces one order of magnitude relative to the conventional interferometer.     

水下激光目标的统计对消分割法

水下激光目标的识别是一个崭新的研究领域,有许多问题需要解决,其中,目标分割是关键.水下激光图像中夹杂着严重的散斑噪声,受其影响,要识别水下激光目标,就要对图像进行有效的消噪,然后进行目标分割.本文依据具有相似统计特征的噪声可抵消图像中的相应噪声这一基理,结合小波变换和统计法,提出了一种水下激光目标的统计对消分割法,以去除噪声,提取目标.实验结果表明该方法是有效可行的.     

激光相干场成像散斑噪声复合去噪方法

噪声是影响激光相干场高分辨成像系统像质的重要因素,激光相干场成像系统既受背景光加性噪声影响,又受激光乘性散斑噪声影响.为解决激光相干场成像系统受激光乘性散斑噪声和背景光加性噪声叠加引起的成像像质退化效应问题,从噪声抑制角度提高激光相干场系统高分辨成像像质,研究建立了激光散斑乘性噪声和背景光加性噪声对大气下行链路激光回波场信号影响干扰模型,并基于该模型提出了一种基于同态滤波和稀疏基追踪级联复合去噪算法.首先基于同态滤波理论将激光乘性散斑噪声转化为加性噪声,再由高通滤波器滤除散斑噪声,最后采用基追踪稀疏理论方法抑制背景光等加性噪声对像质的影响.研究表明,较现有单一去噪方法,该级联复合去噪方法可一次性消除激光乘性散斑噪声和背景加性噪声两种不同性质的噪声,有效改善了激光相干场成像质量.     

Signal-Dependent Noise Parameter Estimation of Hyperspectral Remote Sensing Images

In new-generation hyperspectral sensors, the electronic noise is not dominant and the photon noise has to be taken into account. Therefore, a parametric model that accounts for both signal-dependent and signal-independent noise on the useful signal is established. A novel algorithm to estimate the parameters of the model is proposed, which consists of two steps. First, the residual image is calculated by the multiple linear regression in spectral domain to decouple the strong spectral correlation. Then, local sample statistics of the hyperspectral image and its residual image are calculated, and the system of linear equations with respect to the signal-dependent and signal-independent noise variances is established. The least square solution of the equations is the estimation of the signal-dependent and signal-independent noise variances. Experiments on the simulated hyperspectral data analyze the accuracy of the method and experiments on the real-life data show its effectiveness.     

基于指导滤波的图像盲复原算法

作为图像处理领域的重要分支和研究热点之一, 图像复原方法 的研究始终具有重要理论意义和广泛的应用价值, 图像盲复原一直以来都 是图像复原中比较困难的问题之一. 针对相机与所拍摄景物之间由于相对 位置移动而使所获得图像发生运动模糊的情况, 本文提出了一种基于指导滤波 的图像盲复原算法. 我们首先通过频域迭代算法对点扩散函数 进行估计. 然后, 由于指导滤波具有较好的保持图像边缘的特性, 我们应用基于指导滤波的图像非盲复原算法恢复目标图像. 对以上两步进行反复迭代, 直到获得最终的清晰图像. 为了验证本文所提算法的有效性, 给出了多组对比实验. 实验结果表明, 本文所提算法能够在有效地抑制噪声和振铃 效应的同时, 还能够更好的保持图像的边缘和纹理细节. 因此, 本文算法可以获得更高质量的复原图像.     

Application of iterative path revision technique for laser cutting with controlled fracture

Laser cutting using the controlled fracture technique has great potential to be employed for the ceramic substrate machining. The heat produced on the surface of a ceramic substrate by the laser separates the substrate controllably along the moving path of the laser beam. Because the extension of the breaking frontier is lager than the movement of the laser spot, the actual fracture trajectory deviates from the desired trajectory when cutting a curve or cutting an asymmetrical straight line. To eliminate this deviation, the iterative learning control method is introduced to obtain the optimal laser beam movement path. The fracture contour image is grabbed by a CCD camera after laser cutting completion. A new image processing system is proposed to detect the deviation between the desired cutting path and the actual fracture trajectory. The laser-movement path for the next trial can then be determined according to the iterative path revision algorithm. The actual fracture trajectory converging to the desired cutting path is assured after a few path revisions. The experimental materials used in these experiments are alumina ceramics and the laser source is CO₂ laser. The proposed system can achieve a machining precision of about 0.1 mm.     

利用激光主动探测技术实现光电窥视设备检测

针对激光主动探测时光电设备表现出的猫眼效应,搭建了基于CCD的激光主动探测系统,提出了一套有效的光电窥视设备检测算法。该算法在激光脉冲的间隔,同时采集激光主被动图像,根据窥视目标与普通漫反射物体的回波强度差异,利用背景差法检测窥视目标。实验结果表明,在半径为5 m的作用范围内,该激光主动探测系统可有效、快速地将光电窥视目标从背景中检测出来,并且不受场景和光照的限制。通过对光学口径为2 mm的光电窥视设备在20个不同场景环境下进行实验,正确检测率达到95%,且每帧的检测时间在0.015~0.021 s内,满足了实时性需求,验证了本文系统搭建方案的正确性与软件处理算法的有效性。     

Morphological impulsive noise removal based on multi scale dual hit-or-miss transforms

Impulsive noise removal is an active research area in optical signal processing. Morphological operators have been tried for impulsive noise removal. However, the performance is not very effective. Dual hit-or-miss transforms could identify the protruding bright or dark pixels like impulsive noise pixels in image, which may be used to construct effective algorithm for impulsive noise removal. In this paper, an algorithm based on the multi scale dual hit-or-miss transforms is demonstrated. Firstly, the positive impulsive noise pixels, which are bright pixels, are identified by multi scale hit-or-miss transform. Then, the negative impulsive noise pixels, which are dark pixels, are identified by multi scale dual hit-or-miss transform. Finally, the identified impulsive noise pixels are removed and replaced by a reasonable value estimated by adaptive median filter. Experimental results show that, because the multi scale dual hit-or-miss transforms could effectively and correctly identify the impulsive noise pixels, the noise pixels are correctly removed and the real image details could be well maintained.     

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。     

基于FPGA的实时Bayer解马赛克算法与实现

Bayer阵列被广泛地应用于CMOS/CCD?(complementary?metal?oxide?semiconductor/charge-coupled device)等前端传感器中,用以对彩色图像进行压缩编码.通过解马赛克算法将Bayer阵列还原为红、绿、蓝彩色阵列,算法性能影响着成像有效分辨率和纹理细节.随着半...     

基于小波变换与卷积神经网络的图像去噪算法

图像在生成或传感过程中往往会受到噪声干扰,噪声干扰会给后续图像处理工作增加难度,甚至会给某些生产活动带来巨大的经济损失。结合平稳小波变换与卷积神经网络的优势,提出了一种有效的图像去噪算法。训练阶段,采用提出的算法对图像进行尺度为1的平稳小波分解后,分别把高、低频分量输入4个设计好的残差网络进行训练;在测试阶段使用小波逆变换来获得最终的预测图像。实验结果表明:在高斯白噪声水平达到σ=50时,去噪后图像的峰值信噪比（peak signal to noise ratio, PSNR）均值和结构相似性（structural similarity index method, SSIM）均值可以达到28.37 dB和0.808 0,提出的算法可以有效去除可见光图像中的高斯白噪声、自然噪声,以及遥感图像在传感过程中产生的噪声,并且在去除图像噪声的同时能较好地保留图像的边缘与纹理细节。     

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。