热轧带钢表面缺陷检测系统的现场应用

针对热轧带钢在激光光源下成像偏黑、带钢抖动干扰大的问题,提出采用LED光源和线阵相机的搭配方式解决成像质量差的问题;针对热轧带钢表面水和油的干扰大的问题,将深度学习算法应用到热轧带钢的缺陷检测上。     

基于径向约束的CCD相机标定参数的整体优化

提出了基于径向约束的CCD相机标定的模型参数非线性整体优化的方法.利用Harris算法检测标定板的各角点图像坐标,保证了标定板角点的稳定性和可靠性;进行RAC(radial alignment constraint)两步法标定,并用Levenberg-Marquardt算法对通过径向约束标定得到的所有相机模型参数进行非线性整体优化,提高了相机参数的标定精度.实验结果表明.该方法标定精度高,能明显减小各种误差对CCD相机标定的影响,提高了机器视觉三维测量的精度.     

提高CCD测量精度的方法研究

提出一种大幅提高CCD的测量精度的方法。将像素间距为H的CCD器件像素行沿与被测边缘垂直方向成α角度摆放时,单线阵CCD的最大测量误差减小为Hcosα;N个线阵CCD等距错排并以α角度斜放,最大测量误差将减小为(Hcosα)/N;当列间距为h的面阵CCD沿被测对象轴向斜放时,最大测量误差减小为hsinα。分别采用单CCD和双CCD,对直径为5.000、8.000和12.000mm的3个标准杆件的直径进行了测量,结果表明,双CCD斜放可获得更高的测量精度。     

基于线阵CCD的在线亚像素边缘测量系统

为了提高精密矫直机测量工件挠度的精度和效率,提出了一种集成FPGA的在线亚像素边缘测量系统。详细介绍了利用线阵CCD对工件挠度进行非接触测量的系统原理和流程,利用CCD图像信号边缘梯度的特性,介绍了一种基于多项式插值且易于集成在FPGA的亚像素边缘检测算法。仿真实验证明,该测量系统重复性误差为0.18个像元,达到了亚像素测量精度。     

CCD相机靶面倾斜误差修正应用研究

分析了光电经纬仪CCD相机靶面倾斜所带来的测量误差,解析了靶面倾斜时目标相对于光电经纬仪视轴的真实脱靶量和CCD靶面所读出的脱靶量之间的数学关系,给出了倾斜检测的方法及误差消除的数学公式,实践证明,本方法能较好地修正对CCD相机靶面倾斜对装备测量带来的影响,提高了测量精度.     

基于多CCD拼接相机测角精度检测

在研制大视场、高精度光电测量设备过程中,采用多块CCD拼接技术是重要手段之一.,在分析多CCD拼接相机结构理论基础上,提出了多CCD拼接相机系统测角精度检测方法.实验结果表明,利用该检测方法与修正方法能够显著提高该系统测量精度,该方法可行且对其它光电测量设备有参考价值.     

PZT移相和CCD非线性对高精度球面面形检测的影响

为了提高球面面形的检测精度,对移相菲索干涉仪的球面测量方法中影响高精度球面面形检测的压电陶瓷晶体(PZT)移相误差和电荷耦合探测器(CCD)非线性误差进行探讨.通过理论分析和数值模拟的方法分别对PZT移相误差、CCD非线性误差进行具体分析,着重研究PZT移相误差和CCD非线性误差的综合影响.由五步移相算法,推导得出PZT和CCD的综合误差公式,对影响综合误差大小的主要因素如CCD二次非线性系数、条纹对比度和被检面曲率半径与口径的比值等进行分析.结果表明,提出的控制PZT和CCD综合误差影响的准则和相应的减小误差影响的方法,可以提高球面面形的检测精度.     

兵器复杂关重件CAD／CAPP／CAM／CAT集成系统

利用多台CCD相机（包括线阵CCD和面阵CCD两种）、计算机技术和光学技术，组合成的分布式实时在线检测系统，集设计、工艺、制造和测试于一身，实现密封件外观与尺寸、密封件的内外径、厚度和上下唇边缘缺陷参数的在线检测，实现准实时处理，提高良品率，精度可达0．08mm     

VC4468E智能相机在光电自准直系统中的应用

针对基于PC的光电自准直系统便携性较差的缺点,设计了一种基于智能相机的光电自准直系统,采用VCdd68E型面阵CCD智能相机作为图像接收器件,利用光学自准直原理实现二维小角度的测量。对智能相机所采集的十字丝图像进行了二值化、小区域消除、亚像素定位等处理,采用最小二乘高斯拟合和直线拟合求边缘中心的方法保证了测量精度。与传统自准直方法相比,该方法在保证原系统精度的基础上,消除了读数误差,提高了系统的便携性,实现了测量的自动化。     

三线阵立体测绘卫星的测绘精度分析

为满足立体测绘卫星的设计要求,通过构建三线阵CCD影像的摄影测量估算模型,对三线阵CCD影像的立体测绘精度进行分析,研究了影响立体测绘精度的主要误差源.进而,依据立体测绘的精度要求,对卫星设计中所涉及的有关主要误差源,如GPS定位系统、姿态测量与控制系统、时统以及相机有效载荷系统,提出了相关的技术要求和保证测绘精度所应采取的技术措施.     

长焦距大型CCD相机主点检测方法研究

提出了一种检测长焦距大型CCD相机主点位置变动的新方法。其基本原理是：使用与相机CCD共面的2个检测用小面阵CCD采集光斑,并利用光斑质心算法计算光斑质心相对于检测CCD的位置变动,进而得出相机CCD在像面内的移动情况,最终得到主点位置的变化。该方法结构简单,容易实现,实验验证了此方法的可行性。     

兵器复杂关重件CAD/CAPP/CAM/CAT集成系统

利用多台CCD相机（包括线阵CCD和面阵CCD两种）、计算机技术和光学技术,组合成的分布式实时在线检测系统,集设计、工艺、制造和测试于一身,实现密封件外观与尺寸、密封件的内外径、厚度和上下唇边缘缺陷参数的在线检测,     

线阵CCD测量系统在数控车床中的应用

检测技术是现代制造业的主要技术之一,是保证产品质量的关键。在数控车床工艺系统中,采用CCD传感器的投影成像放大法检测工件直径,实时显示并反馈给数控系统,进行刀具的切削补偿,可提高工件的加工精度。本文提出了在数控车床中使用线阵CCD测量系统的方法,分析了数控车床线阵CCD测量系统的测量误差,提出减小数控车床线阵CCD测量系统测量误差的措施。     

单线阵CCD系统的表面凹坑缺陷检测方法

为解决表面凹坑缺陷与其他平面表面缺陷同时在线检测的问题,提出一种基于单线阵CCD系统进行表面凹坑缺陷检测的方法．根据光辐射照射模型和相机成像模型,建立了基于单线阵CCD的凹坑检测数学模型,由模型推导出图像像素灰度与凹坑深度的关系,利用特定光源和光照角度的关系,进行表面凹坑缺陷的检测．结果表明,由于凹坑边缘部位深度的渐变引起CCD输出电压信号的渐变,凹坑图像呈现边缘像素灰度渐变现象,且随光源光照角度的降低,凹坑图像特征更加突出．边缘灰度渐变的图像特征成为凹坑缺陷与其他平面缺陷相区别的重要特征,有利于凹坑缺陷的检测与识别．     

高精度经纬仪与CCD相结合的星模拟器星点位置测量系统设计

为实现对星模拟器星点位置的测量,建立了高精度经纬仪与CCD相结合的新测量系统。首先,莱卡TM6100A型高精度经纬仪实现星点搜索和定位,然后利用ZEMAX优化的星点成像光学系统完成经纬仪与ICX618ALA型面阵CCD芯片的光学衔接,通过EP2C8T144C8N型FPGA完成星点图像信息采集、处理和传输的控制,最后利用MATLAB根据平方加权质心算法完成星点提取。根据光学系统像差和星点提取仿真分析,总结了系统的理论误差分析结果。结果表明:该测量系统不受视场限制且星点位置测量误差为4.66',满足测量范围为±12°视场,单星位置误差测量精度优于5'的要求。     

自由空间光通信APT系统信标探测技术

在介绍了自由空间光通信和APT系统的工作原理的基础上,侧重对APT粗、精信标探测单元的分辨率、灵敏度和帧频等性能进行详细分析。粗信标探测单元具有较大视场和较低帧频,重点研究CCD相机的各种噪声、背景光和光学系统对于接收单元信噪比和捕获概率的影响;精跟踪接收单元具有较小的视场、高的检测精度和高帧频特性,重点考虑高帧频CCD相机和高速实时图像处理的具体实现方法,最后对光通信APT信标探测单元常用的两种方法进行性能分析并对应用范围进行归纳和综合。     

差分遗传算法优化BP神经网络的双目相机标定

针对传统双目相机标定的方法存在计算量大、标定过程复杂等问题,本文提出了一种利用差分遗传算法优化BP神经网络来完成双目相机标定的方法。利用能量生长和光线扫描匹配算法完成同名角点的检测、匹配以及像素坐标的提取;对遗传算法的选择和交叉算子进行改进,同时利用差分算法对遗传算法的变异算子进行改进;利用差分遗传算法来优化BP神经网络进行双目相机标定。实验结果表明:基于本文提出的方法的双目相机的标定的误差的均方根为0.038 mm,传统的基于Opencv和Matlab标定的方法的标定误差的均方根分别为0.155 mm和0.417 mm。相比而言,其标定精度分别提高了75%和90%。与此同时,采用本文提出的方法对双目相机进行标定时需要花费的平均时间为26.3 s。差分遗传算法优化后的BP网络在双目相机标定过程中简化了标定流程并取得较好的效果,满足双目相机标定的要求。     

基于近红外CCD成像的带钢纠偏系统中图像预处理

介绍了CCD技术和近红外成像技术在带钢纠偏系统中的应用,着重讲解了系统的工作原理和构成,并介绍了采用近均值滤波器对图像信号进行预处理的方法以及边缘检测算法初步设计思想.     

差分遗传算法优化BP神经网络的双目相机标定

针对传统双目相机标定的方法存在计算量大、标定过程复杂等问题,本文提出了一种利用差分遗传算法优化BP 神经网络来完成双目相机标定的方法。利用能量生长和光线扫描匹配算法完成同名角点的检测、匹配以及像素坐标的提取;对遗传算法的选择和交叉算子进行改进,同时利用差分算法对遗传算法的变异算子进行改进;利用差分遗传算法来优化BP神经网络进行双目相机标定。实验结果表明：基于本文提出的方法的双目相机的标定的误差的均方根为0.038 mm, 传统的基于Opencv和Matlab标定的方法的标定误差的均方根分别为0.155 mm和0.417 mm。相比而言,其标定精度分别提高了75%和90%。与此同时,采用本文提出的方法对双目相机进行标定时需要花费的平均时间为26.3 s。故此,差分遗传算法优化后的BP网络在双目相机标定过程中简化了标定流程并取得较好的效果,满足双目相机标定的要求。     

双线阵CCD交汇测量中的自动标定方法

针对CCD交汇测量系统中的初始标定困难、繁琐、重复误差等缺陷,提出了一种基于测量模型的自动标定方法.根据交汇测量原理,建立了测量系统的数学模型,并推导出自标定的模型.在相机焦距、倾角、光心坐标已知条件下,通过分析标定中各参量的函数关系,可利用线阵相机像元确定测量位置,精度可达到4 mm.