基于多峰拟合的直线电机动子位置精密测量方法

为满足直线电机动子位置的高精度测量要求,提出一种基于多峰拟合相位相关算法的直线电机动子位置精密测量方法。通过直线电机动子上的高速相机采集相邻栅栏图像;采用相位相关算法得到相邻栅栏图像的相位相关函数;根据相位相关频谱的峰值分布特性,采用多峰拟合获得相邻栅栏图像的亚像素位移值;根据测量系统标定系数,进而获得直线电机动子位置的精确位置。实验结果表明,该亚像素测量方法用于直线电机动子位置检测能达到精密定位,测量精度为1/100 pixel,且具有较强的鲁棒性和较高的实时性。     

面向异形玻璃的视觉引导算法研究

提出一种面向异形玻璃基于形状模板的匹配方法和奇异值分解的迭代匹配方法的轮廓度误差视觉测量算法,该算法可以识别定位各种各样的异形丝印玻璃。首先,在图像中使用基于Sigmoid函数的亚像素边缘检测方法来拟合产品的亚像素边缘,接着使用基于形状的模板匹配方法来进行粗匹配,再在粗匹配的基础上使用SVD算法得到图像的旋转平移矩阵,进行精匹配。最后计算相关对应点之间的距离作为匹配精度。     

基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法

针对现有亚像素边缘定位算法存在精度不高、计算复杂的问题,提出一种基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法。根据单边阶跃状边缘特征,构建边缘法截线的高斯积分模型,在确定边缘过渡带的基础上,将拟合曲面区域内的像素点信息转化为边缘曲线的活动坐标,并对转化后的像素点坐标与灰度值按照高斯积分模型进行拟合,准确定位图像的亚像素边缘。采用所述视觉测量系统,用量块直线边缘进行实验,并与传统高斯曲面拟合亚像素边缘定位算法比较,证明基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法具有较高的定位精度,一等量块的直线度误差在1μm以内,计算速度提高一倍。采用该算法确定亚像素边缘时,可通过修正高斯积分模型的均值,有效补偿光源强度造成的误差。本算法可以应用于齿轮等高精度机械零件的测量。     

图像测量中快速边缘亚像素定位研究

研究了一种图像测量中边缘点的快速亚像素定位的方法,采用先阈值分割再边缘提取进行粗定位,确定边缘点的像素级精度位置和边缘的方向,沿边缘点的边缘方向拓展像素,得到一定长度的灰度值向量,对向量进行处理实现边缘的亚像素定位。分别采用三次多项式拟合法、二次曲线拟合法和灰度矩法三种亚像素定位算法进行了理论分析和实验对比,结果表明,灰度矩算法具有较短的运行时间和较高的定位精度。     

激光基准桥梁挠度检测图像处理算法研究

针对桥梁结构健康安全运行自动化检测的需求,利用激光基准的嵌入式桥梁挠度图像式检测原理,设计了透射式靶标的光斑中心检测算法。针对透射式激光靶标光斑中心的高精度实时检测,提出了一套光斑中心坐标的快速读取方法。该方法首先对第一帧光斑图像采用金字塔模型获取其ROI区域;然后,采用基于序列图像块搜索方法快速获取后续图像的光斑图像的ROI区域;最后,在ROI区域内检测光斑的边缘,通过椭圆拟合的方法获取光斑图像的亚像素中心。该算法从应用层面解决了高精度和实时性的矛盾,保证了测量精度和效率。经实测发现:该算法挠度值的测量误差小于0.1像素,数据更新时间小于200 ms,同时满足了高精度和实时性的要求。     

起重机轨道测量激光光斑中心识别与定位算法

在轨道测量装置中,激光光斑中心检测算法的精度和速度直接影响轨道测量效果,传统的中心算法如灰度质心法、Hough变换等在检测精度或速度上存在不足。文中提出了一种基于高斯积分曲线拟合的光斑中心定位算法,在光斑降噪、特征增强的图像预处理基础上,插值拟合光斑灰度曲面,进行边缘计算、追踪及细化,得到光斑的像素级边缘点,计算其法向等距线及高斯积分拟合点,并通过贝塞尔曲面拟合其对应灰度值,再采用高斯积分曲线拟合得到亚像素级边缘点,对亚像素边缘点进行圆拟合方法最终确定光斑中心点。与灰度质心法、Hough变换椭圆中心法相比,此算法的拟合精度较高,抗干扰性好,达到了实验室环境下轨道测量的精度要求。     

对准系统中调焦机构机械摆动引入误差的补偿

为了消减压印对准系统焦平面调整过程中由于机构机械不稳定性产生的对准误差,提出了拟合调整架摆动轨迹来进行软件补偿的方法.通过亚像素模板匹配算法对调焦过程中标记图像的坐标进行定位运算并分析了算法的有效性,结果说明该算法的理论误差<0.1 μm.采用该算法计算随调整架摆动的标记坐标,对调整架的摆动轨迹进行了实验标定.分别考察...     

基于机器视觉的轴承识别与定位算法研究

针对运用视觉技术对轴承进行质量检测与尺寸测量时,能够准确地识别定位到目标轴承,提出一种基于机器视觉的轴承识别与定位算法。通过对采集到的轴承图像进行预处理,分割出目标图像并提取图像的外轮廓边缘特征;设置轴承的模板图像,结合图像的Hu不变矩特征对轴承进行识别匹配;通过最小二乘法对图像边缘点进行圆拟合并采用迭代法进行修正,通过计算圆心的位置坐标,实现对轴承的定位。实验结果为：轴承的识别匹配度在0～0.03之间,定位误差在0.5像素以内,满足系统对轴承的识别定位精度要求。     

高帧频CMOS相机对光通信精跟踪系统影响分析

分析了互补金属氧化物半导体(CMOS)相机作为机载光通信精跟踪系统的位置传感器的优势,采用基于CMOS相机与FPGA研制的精跟踪系统,可实现帧频8 800 Hz的图像采集、数据传输、实时图像处理、光斑质心计算以及伺服控制等功能,分析了CMOS相机的噪声、帧频以及光斑质心算法对精跟踪系统跟踪精度的影响,给出了对应的数值分析与实验结果。实验结果表明:CMOS相机噪声对光斑坐标x轴、y轴引起坐标的标准差分别为0.291 9像素,0.120 2像素;当相机帧频从2 200 Hz提高到8 800 Hz时跟踪标准差从1.8降低到0.5个像素;外场光斑质心算法偏差比理想高斯光斑计算结果大8.34-0.71像素。光斑中心算法对跟踪精度影响明显,设计更具针对性的自适应光斑中心算法可以大大改善精跟踪的效果。     

视觉测量中椭圆特征亚像素提取方法的研究

椭圆是视觉测量中重要的基元特征。建立了三级灰度图像边缘模型的空间矩算子,利用LOG算子定位速度快的特点,确定图像像素级边缘,然后在包含边缘点的邻域内利用空间矩进行边缘的亚像素定位,由随机Hough变换提取椭圆边缘像素点,最后采用基于最小二乘原理的椭圆拟合边缘提取方法,得到亚像素级被检测椭圆。对像面椭圆亚像素提取算法的有效性和精度进行了实验研究,实验结果表明提出的基于空间矩亚像素边缘定位算法与像面椭圆亚像素提取算法具有较高的精度和稳定性。     

基于机器视觉的轮廓度检测算法研究

提出一种基于形状模板的匹配方法和奇异值分解的迭代匹配方法的轮廓度误差视觉测量算法,该算法可以检测任意形状的玻璃、塑料或金属薄片产品的轮廓度在加工时所产生的误差。首先,在图像中使用基于Sigmoid函数的亚像素边缘检测方法来拟合产品的亚像素边缘,接着使用基于形状的模板匹配方法来进行粗匹配,在粗匹配的基础上使用SVD算法得到图像的旋转平移矩阵,进行精匹配。最后计算对应点之间的距离作为轮廓度误差。     

相关函数拟合极值法在二维位相板衍射光斑定位中的影响因素

为了提高相关函数拟合极值法在二维位相板衍射光斑亚像素定位中的计算效率,针对相关函数拟合极值法中的模板大小、拟合窗口大小及相关函数三种影响因素进行了详细分析,分析过程以仿真图像检验法为理论基础。分析结果表明,三种影响因素均对计算效率产生较大影响,整像素搜索时模板和拟合窗口大小的选取对定位精度影响最大。同理,对二维位相板衍射光斑亚像素定位实验中的搜索模板和拟合窗口大小进行了优化设计：最佳模板大小为51×51pixel,拟合窗口的最佳大小为3×3pixel,与选用恰好包含整个衍射光斑时的模板（131×131 pixel）相比较,整个定位过程的计算时间缩短了40%,在不损失定位精度的同时有效提高了计算效率。     

基于Zernike矩的管道弯曲度高精度检测

介绍了管道弯曲度测量系统的工作原理，提出了一种基于Zernike矩的管道弯曲度高精度检测方法。利用LoG算子把激光光斑边缘定位到像素级精度，然后使用Zernike矩算子进一步细分，使光斑边缘定位达到亚像素级精度，通过拟合计算得到光斑中心坐标，从而得到弯曲度的大小和方向。同时还进行了常用光斑中心定位算法与Zernike矩算法的对比实验，并对实验结果进行了定量分析。实验结果表明，Zernike矩算法的定位精度和速度均达到满意的结果。     

基于亚像素图像块匹配方法的压电陶瓷驱动特性测量

为了高精度地测量压电陶瓷的驱动特性,提出一种基于计算机视觉的亚像素图像块匹配位移测量方法.对困扰亚像素图像块匹配方法的三个重要因素:搜索区域大小、模板图像大小、亚像素拟合精度进行详细分析和试验,提出根据试验结果和微纳米图像序列的测量特点选择最佳的搜索区域、模板大小、匹配准则函数和亚像素拟合方法的原则;使用高精度纳米平台、高倍显微镜以及标准栅格所组成的试验系统对该方法进行位移测量精度的验证试验;使用改进的亚像素图像块匹配方法对实际的压电陶瓷驱动器的驱动特性曲线进行测量.结果表明,该方法得到的压电陶瓷驱动特性曲线符合物理分析结果;并且方法本身操作简单、测量结果可靠,能够满足高精度的微纳米测量要求.     

一种机器视觉的多管工件内外径测量方法

在工业现场利用机器视觉技术对分离圆孔进行尺寸测量的应用越来越广泛,且测量精度和速度也不断地提升,但传统的圆孔测量方法对于多管类工件堆积在一起整体测量是难以实现的,常常存在漏检甚至无法提取等问题。为了解决此问题提出了一种基于模板匹配的多圆提取算法,首先在分离管状工件中建立单个工件的模板图像,其次使用该模板与实际待测量的工件组进行匹配,匹配完成后分离成单个的待测工件图像,分别对单个的图像进行边缘提取和圆参数拟合,最后建立坐标关系,根据图像尺寸得到实际的物理尺寸。通过对测量的尺寸和使用高精度三坐标仪得到真实尺寸对比,证明该方法的测量误差在0.01mm以内,可以应用于工业测量中。     

基于边缘几何特征的高性能模板匹配算法

基于灰度相关的模板匹配算法在很多情况下难以得到准确的匹配结果,提出一种基于边缘几何特征的高精度模板匹配算法.利用曲面拟合方法获得边缘的梯度方向和亚像素坐标作为匹配信息,采用图像金字塔的搜索策略对算法加速,最后利用最小二乘平差理论得到亚像素级的定位精度和精确的旋转角度信息.实验表明,对于目标旋转、均匀或非均匀变化的光照、部分遮挡的情况下可以得到良好的匹配结果,而且在保证高精度的同时算法可以满足实时性要求,重复定位精度优于商业化软化包MIL8.0的GMF算法.     

角点检测与光流跟踪的焊缝特征提取与定位研究

针对V型坡口中厚板对接焊焊缝特征点检测精度不高的问题,研究了一种基于激光视觉传感的角点检测与光流(LK)跟踪的焊缝特征快速提取与定位方法。根据三角测量原理,设计了能够实时检测焊缝特征图像的激光视觉传感器,并建立了由激光条纹特征点像素坐标到焊缝特征点三维坐标的数学模型;对焊缝图像进行了预处理,采用Shi-Tomasi角点检测提取了焊缝特征;最后使用光流法为后续帧匹配特征角点,实时计算出了图像中焊缝特征点的亚像素位置。研究结果表明:基于角点检测与光流法跟踪的焊缝特征提取与定位方法,其特征点检测精度较高,平均误差在±0.13 mm以内,可以实时、准确地识别焊缝特征。     

多尺度光斑中心的快速检测

分析了光斑图像成像特点和理想光斑灰度分布模型,针对含有多个不同尺度光斑的图像,提出了一种可以在复杂环境下一次性快速检测出多个光斑中心的方法。该方法基于高斯模糊后光斑中心不变的性质,先对含有大量光斑的图像进行快速多级高斯模糊,构建其高斯尺度空间;然后,使用加速的非极大值抑制方法在尺度空间内寻找多个尺度的局部极值,初步确定各光斑中心的像素级坐标;最后,联合这些坐标的邻域像素,拟合局部曲面,得到光斑中心的亚像素级精确位置。利用仿真实验和实物实验验证了提出方法的有效性。结果表明:该算法对640pixel×480pixel图像,处理时间仅需50ms,每千个光斑的平均检测时间为23ms,在复杂环境下正确率可达89%。此外,该方法对弱光斑较敏感,适合快速处理含有大量不同尺度光斑的图像,并能够有效减少光斑的错检和漏检。由于检测速度快,自适应性强,在实际应用中取得了良好的检测效果。     

基于改进Zernike矩的小模数齿轮亚像素边缘检测

针对传统Zernike矩亚像素边缘检测算法中奇数尺寸模板卷积的不对称性,在分析卷积不对称性和卷积窗口中心局限性对检测精度影响的基础上,提出一种改进的Zernike矩亚像素边缘检测算法。算法采用像素级边缘检测算子进行初定位,获取像素级边缘点;利用小尺寸奇数模板求解Zernike矩进行二级初定位,获取亚像素级边缘点;分析二级初定位边缘点所在区间;根据所在区间,选取偶数模板或者奇数模板求解Zernike矩进行精定位,获取更精确的亚像素级边缘点。为了验证算法的有效性,分别对模拟图像和实际图像进行亚像素边缘检测实验。根据齿轮的边缘特性,通过最小二乘拟合法评价算法对齿轮图像的检测效果。实验结果表明,该算法具有绝对定位精度高、抗噪性能强、曝光敏感度好的优点。     

基于非极大值抑制的圆目标亚像素中心定位

圆形目标在基于图像的测量系统中应用广泛,针对圆目标中心的高定位精度和快速提取的要求,提出了一种基于非极大值抑制的亚像素中心定位方法.该方法利用Sobel算子进行边缘检测,通过改进非极大值抑制方法获取连续细化的边缘,实现了像素级边缘定位,采用Zernike正交矩对边缘点进行亚像素级定位,并用最小二乘法进行二次拟合来获取精确的标志点的中心坐标.仿真图像和实测图像的实验结果验证了该方法的有效性和准确性,其定位精度可以达到0.02像素,通过测试算法的运行时间,证明该算法具有很好的实时性.