基于邻域贡献权值细化的圆心亚像素定位算法

针对传统的圆心算法过程复杂、定位精度受初始边缘提取效果影响较大等问题,提出了一种基于邻域贡献权值细化的圆心亚像素定位算法。首先引入邻域贡献权值系数,改进传统非极大值抑制法,细化边缘;然后在边缘点的梯度方向对灰度值进行高斯拟合,确定亚像素边缘位置;最后针对边缘突变点提出了基于随机抽样一致的最小二乘法来拟合圆心。实验结果表明,该算法具有较好的精度和稳定性,圆心的提取精度可以达到0.1个像素。     

深孔内表面结构光三维重构

为实现针对深孔内表面几何形状的高精度三维重构,搭建了一套基于结构光的三维检测系统。首先,介绍了该检测系统的构成及相关测量原理,并验证了在某一确定范围内图像距离与实际距离近似呈线性关系,该论断为后续检测奠定了坚实的理论基础;然后,针对深孔模型实物以及对应的内表面展开成平面模型分别进行结构光检测,从而验证了检测方案的可行性以及检测系统的实际效果。结果表明:该检测方案在理论上可行,在实际应用中系统的检测精度能够达到亚像素水平,绝对偏差控制在0.034 7 mm的范围内;最后,在实际应用于深孔类零部件内表面检测的过程中,实现了针对该零部件内表面几何形状的高精度三维重构。     

完全基于边缘信息的目标靶快速分割算法

为了快速准确地分割提取目标靶,实现实时处理要求,提出了完全基于边缘信息的目标靶快速分割算法。首先采用基于邻域权值的非极大值抑制法细化Canny算子检测的边缘,并引入断点检测思想,通过构建追踪区域实现断点边缘追踪及连接,而后通过设置四向扫描长度总阈值,对边缘像点实行四向同步扫描填充,最终实现目标区域的准确分割。实验结果表明:相比其他分割算法,本文算法在分割正确率上具有较大优势,且采用较强的并行运行策略,提高了运行效率,达到了目标靶分割提取的实时性要求。     

基于标定模块的多线结构光测量系统的直接标定

多线结构光测量系统的标定精度直接影响到测量 结果的精确度,但传统标定方法存在着标定模型过 于复杂且计算量过大的不足。同时在针对深孔类零部件内表面几何形状进行结构光测量过程 中,由于特征 点的缺失,传统标定方法难以直接应用。因此提出了一种基于标定模块的直接标定法,无需 建立标定模型, 直接通过查找索引表完成标定任务。实验结果表明该标定方法的标定误差低于单个像素,即 0.037 mm,能够满足测量系统的精度要求,并且操作简便、易于实现 。     

复杂深孔内轮廓结构光图像畸变矫正算法

为实现针对复杂深孔内轮廓表面几何参数的高精度测量,建立了基于结构光的内轮廓检测系统,但由于深孔内轮廓的曲面特性,相机采集到的图像相比于内轮廓展开后的平面图像存在较大的几何畸变,直接影响到内壁几何参数的量化精度。首先针对深孔内轮廓和内轮廓展开结构进行无差别建模,分析两者之间的空间坐标转换关系;然后综合考虑畸变矫正的精度和速度,借鉴三次样条插值函数、离散映射等理念提出了基于离散映射的深孔内轮廓矫正算法,实现针对深孔内轮廓的畸变在线矫正,检测精度达到亚像素水平,低于0.1 mm。     

基于TEDS和矩阵开关技术的自动测试系统

为了解决现有测试系统测试周期长,测试效率低的不足,在自动测试系统(automatic test system,ATS)的基础上,将电子数据表格(transducer electronic data sheets,TEDS)和改进的矩阵开关技术应用于系统中,对现有操作模式中存在的不足进行弥补,实现了传感器特征参数信息的自动读取以及测试资源和被测对象(unit under test,UUT)之间的高效匹配;给出了改进后系统的体系架构,研究了构建系统所需的关键技术,并进行了仿真试验;结果表明,改进后的系统有效解决了现有测试系统中存在的突出问题。     

基于云测试的自动测试系统体系架构研究

为了解决面临保障任务时,我军现有保障设备对武器装备故障检测周期过长以及测试资源在测试周期中被单个故障装备长时间占用的问题,对基于云测试(Cloud Testing)的自动测试系统(ATS,Automatic Test System)的体系架构进行了研究。以软件可移植性、硬件可互换性和系统互操作性为设计原则,对面向信号测试领域的云测试系统的体系架构进行了分析;在充分研究现有ATS的体系架构及其存在的突出问题的基础上,提出了基于云测试的ATS的软、硬件模型。为构建基于云测试的自动测试系统的开发和相关关键技术的研究提供了以有益的借鉴并打下了坚实的基础。