基于图像处理的电梯导轨高精度测量的研究

结合激光测量技术和图像处理技术,文章提出了一种基于图像处理的高速电梯导轨横向变形的检测方法。通过最大值滤波、图像腐蚀、图像膨胀、OTSU二值化、Canny变换寻找轮廓、最小二乘法椭圆最小二乘拟合与优选等方法,完全可以确定激光光斑的中心位置,然后就可以对导轨的垂直度进行调整,从而大大提高了电梯导轨检测的范围和精度。实验结果表明:该方法具有较高的精度和效率。     

基于机器视觉的圆定位技术研究

针对视觉处理中常见的圆形目标检测,提出了结合Blob分析与最小二乘法圆拟合的定位检测方法,利用Blob分析算法实现粗定位,根据粗定位的输出检测目标圆的边界点,将其作为输入参数给最小二乘法圆拟合进行精定位;实现了在视场范围内对圆形区域自动检测及中心定位,在DSP视觉系统上以钢琴弦柱加工为检测背景对算法进行验证,实验结果表明算法满足工业应用中的实时性和精确性要求。     

激光光斑中心定位算法的实用性改进

研究了重心法、Hough变换、圆拟合算法及空间矩算法,通过理论分析与实验测试,找到一种能有效提高激光光斑中心检测抗干扰性能和定位精度的算法,该算法适用于对测量精度要求高的实时自动测量,并被成功地用于渝黔高速公路太平庄大桥和安稳大桥的自动激光挠度测量系统中。     

用带约束的最小二乘法拟合平面圆曲线

研究各种拟合圆的方法，提出了一个圆的代数距离表示法的系数约束条件，在此约束条件下讨论圆的几何特征参数的估计问题，并给出了特征参数在约束条件下的最小二乘估计．实例验证表明，文中算法比一般最小二乘法具有更高的拟合精度．     

提取林木胸径的F-LS算法北大核心CSCD

为解决复杂林区环境中低矮灌丛和单木枝干对胸径提取带来的影响,提高基于地基激光雷达点云数据的树木胸径提取的精度与稳定性,提出一种最小二乘法二次筛选算法(filter-least square,F-LS)提取林木胸径。该算法通过利用最小二乘法在胸径切片位置得到拟合圆后,对所有拟合圆进行误检检验,对圆上的点云和圆内的点云数量进行比对,以剔除误检的圆,最终保留真正的胸径拟合圆,并测量胸径的大小。结果表明,使用该方法提取胸径的绝对误差绝对值最大为2.63 cm,RMSE为1.16 cm,R~2为0.976 8,胸径提取精度高于其他现有提取方法,具有一定的稳定性和可靠性。     

基于动态梯度的激光光斑中心定位算法

为提高激光光斑中心检测的长期稳定性、抗干扰性能和定位精度,在对相关圆心定位算法进行研究的基础上,通过理论分析与实验测试,提出一种基于动态梯度的激光光斑中心定位算法.该算法根据激光光斑特点,利用图像梯度对光斑进行标识与定位.实验结果表明,该算法定位精度高,有效提高了激光光斑中心检测的抗干扰性能和长期稳定性,适合对测量精度要求高的长期在线测量.这种新方法已被成功用于自动激光挠度测量系统中.     

基于机器视觉的光斑中心高精度实时检测

激光光癍的实时采集和光斑中心精确定位是激光应用和机器视觉检测领域一个关键问题.本文采用DirectShow技术实时获取并处理光斑图像,先使用Sobel算子处理得到像素级图像边缘,再使用二阶空间矩算子进一步细化从而得到亚像素边缘数据,最后通过最小二乘法拟合从而得到光斑中心0.1像素级坐标.实验结果表明该方法处理速度能满足实时系统需求,鲁棒性好,定位精度高,在定位运动光斑的中心和激光受不同环境影响情况的偏离状况方面有较好的应用.     

基于卡尔曼滤波算法的最小二乘拟合及应用

图像处理或在工业控制中经常要用到最小二乘直线拟合,对于有奇异点的直线拟合,传统的最小二乘法拟合误差较大,难以满足较高精度的要求。卡尔曼滤波算法具有最小无偏方差性,能够去除测量系统中的随机误差,将卡尔曼滤波算法与传统最小二乘法结合,建立了一种基于卡尔曼滤波预处理的最小二乘估计的新方法,获得了比传统最小二乘法效果更好的估计结果。试验证明了该方法的有效性和高精度性。     

双目机器人工具末端姿态自动测量算法研究

针对标定过程中工业机器人工具末端姿态测量精度低的问题,提出了一种基于改进最小二乘法的双目机器人工具末端姿态测量算法。为了减少噪声对拟合收敛性的影响,提高拟合的精度和速度,该算法融合“邻域加权平均法”的去噪原理,结合空间解析几何理论和最小二乘法,对双目相机测量得到的点云数据进行筛选和特征提取。利用拟合模型完成点云数据的轴线拟合,实现对末端姿态的自动测量。实验表明,该算法相比传统姿态标定算法的测量精度提高 0.2°,保证了工业机器人的标定精度,在工业上具有较强的应用价值。     

一种改进的激光光斑中心检测算法在路基沉降测量中的实现

通过检测激光光斑中心位置偏移的方法来监测路基沉降,是一种便携易布设的方法。而激光光斑中心的检测可以使用重心法、圆拟合、椭圆拟合、高斯曲面拟合。采用重心法运算简单精度低,而采用拟合法精度更高,由于光轴与靶面间存在夹角,光斑更近似看作一椭圆,应用椭圆拟合,辅之以亚像素精度分割,Canny边缘提取后获得了较为理想的沉降监测精度。     

基于气门油封的亚像素边缘检测

针对气门油封的尺寸检测问题, 本文提出了一种基于Zernike矩改进算法的亚像素边缘检测方法. 首先, 对比分析了高斯滤波和双边滤波的预处理效果, 结果表明双边滤波在滤波和保留边缘信息方面具有更好的表现. 然后, 采用Canny算子进行边缘粗定位, 并利用自适应的Zernike矩过度模型进行亚像素级定位. 最后, 采用最小二乘拟合圆法获取圆心坐标和半径. 经试验证明, 优化后算法的边缘定位平均误差更小, 精度更加准确.     

大口径光学元件面形检测中重叠激光光斑的分离

在大口径光学元件面形检测系统中,激光光斑的检测及后续处理是基础,直接影响面形检测的精度;针对光学元件面形检测中激光光斑重叠的问题,提出了一种激光光斑重叠分离算法;该算法首先用一种减背景与乘法滤波相结合的方法对光斑图像进行预处理,再用两次阈值法分割图像以获取光斑目标,最后采用距离变换、重叠判别及估算圆心相结合来分离重叠的光斑;实验中,对3种重叠类型不同的光斑进行分离,结果表明,算法能有效地分离重叠的激光光斑;目前,该算法通过长时间的实验验证与改进,已成功运用于实际项目中.     

基于包络拟合法的FPGA超声测距系统设计

针对普通超声测距系统精度低、速度慢的问题,提出了一种全硬件实现的FPGA超声测距系统。将最小二乘法的二次曲线拟合算法应用于超声回波包络拟合,完成回波信号的数字信号处理和距离的测量。采用硬件描述语言在Altera公司的EP2C70F896C6上实现,在4 m范围内测距误差小于±1 mm。该系统具有精度高、运算速度快的特点,并具备很强的功能扩展性,可扩展到超声探伤、超声成像等领域。     

三角测距激光雷达的光斑定位算法研究

为了降低激光雷达测距系统的光斑信号噪声,提高系统的测距精度,对属性距离加权平均滤波及灰度质心法进行改进,提出一种应用于激光雷达系统的改进算法。以曲率为属性的属性距离加权平均滤波在去噪的同时很好地突出了光斑的峰值点。通过多次迭代计算灰度质心的求质心方法,进一步地提高光斑中心的定位精度,还解决了一般平方加权质心法容易受到噪声影响的问题。在MATLAB仿真环境中对实际采集的数据进行处理,实验表明本文算法对于4μs的像素单元可以取得0.05 pix的定位精度,并具有较好的稳定性。     

基于立体视觉的平面圆参数高精度测量算法*

针对目前平面圆的圆心和半径测量方法存在的不足,提出一种基于立体视觉的平面圆参数高精度测量方法。该方法首先根据边缘分组算法和二次曲线椭圆拟合判别算法提取双目图像中的椭圆特征;其次利用分段立体匹配算法获取平面圆特征上部分点的三维坐标;最后通过三维平面拟合、坐标转换、平面圆拟合以及坐标反变换获取平面圆的圆心和半径参数。实验结果表明,该方法有效地减小了平面圆透视投影引起的畸变误差,提高了平面圆参数的测量精度。     

大口径光学组件面形检测系统关键算法研究

大口径光学组件面形检测系统中,激光光斑的分割、质心提取和背表面光斑的自动剔除算法关系到系统的检测精度。针对系统中多路光斑光强差异比较大的现象,提出了两次分割法,有效定位各光斑区域;通过比较不同质心提取算法的稳定性,选取灰度重心法提取激光光斑质心;采取基于特征的分类技术识别元件前表面反射光斑。实验结果表明,算法能精确稳定地提取光斑质心和有效识别前表面光斑,该方法已商用于光学组件面形检测系统。     

基于圆结构光的复杂深孔内轮廓尺寸测量方法

涡流法、超声法测量深孔截面轮廓尺寸精度低,而光学单点扫描法测量效率低。介绍了一种基于圆结构光的复杂深孔内轮廓3维测量系统,提出了一种采用FFT分析和差分分析进行测试数据处理的方法,能够实现快速高精度测量。测试系统主要由圆结构光发生器、扩束锥镜、成像锥镜、镜头和CCD组成,对于获取的每一幅被测截面的结构光图像,首先提取光条中心,对光条中心上的点作最小二乘法拟合获取光条中心拟合圆心,并以此圆心点将光条中心线展开,展开波形中存在整体形状误差,主要由圆心偏心误差、椭圆形状误差两个周期性误差分量构成,由于二者振动频率与细节分量的振动频率不相同,借助于FFT分析,将两个误差分量分离出来,进而采取措施减小其对系统的影响;差分分析用于去除阴线和阳线之间的过渡线。该方法提高了阴线圆与阳线圆尺寸计算的精度和效率,实验结果表明,系统内径测量精度达到005mm。