一种新的线结构光光带中心提取算法

在采用线结构光投影的三维测量中，快速准确地提取图像中光带中心的位置坐标是线结构光测量系统的关键问题之一。基于此，提出了一种把可变方向模板和灰度重心法相结合，并充分发挥两者优点的方法。首先计算出图像的域值，然后对图像进行二值化，细化，剪枝，得到线结构光图像的骨架，然后再利用可变方向模板判断骨架上每一点的法线方向，最后根据灰度重心法求出线结构光条纹的中心。实验结果表明该方法可以快速有效地获取光条纹中心，有利于提高三维重建的速度。     

三线结构光光条中心的提取方法

三线结构光三维测量中,结构光图像光条中心点提取的精度直接影响系统最终测量精度.提出一种三线结构光光条中心的亚像素级提取的融合方法,该方法融合了自适应中值滤波法、阈值法、均方灰度梯度法和加权灰度重心法.采用自适应中值滤波法对光条图像进行去噪、用阈值法初步提取光条中心,采用均方灰度梯度法求光条法线方向,在法线方向上应用加权灰度重心法获得亚像素级光条中心.实验结果表明:该方法可以精确快速地提取光条中心,达到亚像素级的精度.     

基于视频的结构光光条中心提取方法

针对结构光测量系统,提出基于视频的结构光光条中心提取方法．首先,为了分析图像随时间变化的关系,将视频图像的每一帧的同一列像素提取出来,按照时间顺序排列成一幅图像．然后,把图像逆时针旋转臼角度（口角是激光平面和CCD传感器平面法线的夹角）,提取光条中心图像坐标．最后,把求得的光条中心图像坐标顺时针旋转口角,根据这个光奈中心坐标反求物体的三维轮廓．该方法利用视频图像各帧之间的相关性,有效地克服了颜色突变对光条提取的影响．实验表明,该方法能够有效降低光条中心提取的误差．     

采用结构光的大跨度销孔加工精度在线测量

设计采用十字线结构光的双相机视觉测量系统,构建由2个高精度工业相机、2个十字激光器和环形光源等组成的图像采集装置. 在传动箱加工现场获取端面销孔图像,提取图像感兴趣区域(ROI),采用双边滤波进行降噪预处理、二值化和边缘检测;基于改进方向模板法提取2个十字线结构光的中心线. 依据测量系统的设计原理分别测出2个销孔的孔径及其位置度. 结果表明：对于孔径,机器视觉在线测量装置与电子塞规的测量结果的偏差平均值为0.001 mm;对于孔组位置度,机器视觉在线测量装置与三坐标测量仪的测量结果的最大偏差为0.02 mm. 这表明机器视觉在线测量装置能满足加工精度要求和在线实时测量需求.     

激光跟踪仪靶球识别图像处理方法研究

激光跟踪仪是大型装备制造过程中的大尺寸精密测量仪器,在跟踪测量过程中,容易丢失目标,影响工作效率,无法继续跟踪.图像处理法对靶球进行目标识别,以实现靶球的断光续接.本文采用模板匹配和Hough变换两种方法,首先将图像处理技术应用于模板匹配,先对拍摄到的靶球进行不同的边缘提取法处理,然后再利用模板匹配法,提取目标靶球的中心坐标;其次利用Hough变换法求取并标定靶球中心坐标.通过对比不同方法提取到的目标的中心坐标,得到较为准确的提取方法,实现在脱靶后激光跟踪仪准确的跟踪目标.     

结构光测量系统中光条中心的提取算法

在线结构光视觉测量系统中,光条中心的提取精度直接影响到整个系统的测量结果.由于光条宽度不同、光照不均匀及待测物体表面性质的差异,使得精确地提取光条中心存在一定难度.根据线结构光的特点提出了2种提取算法,分别为二值形态学细化算法和高斯分布的曲线拟合算法.实验结果表明,2种算法在测量中均具有可行性,且后者提取精度较高,更适合于光条中心线提取.     

基于激光线扫描的双目立体视觉测量方法研究

为实现工业中汽车、飞机、骨骼和模具外形等物体的三维重建,介绍了基于激光线扫描的双目立体视觉三维测量系统.2个摄像机同时摄取一个扫描激光光条图像,经过图像预处理、光条特征点提取、图像匹配,利用视差计算出光条上所有点的坐标值,即光条处物体的三维信息.通过坐标系之间的转换把各光条统一到同一世界坐标系下,得到整个物体的三维重建.利用该系统对一标定块进行测量,空间距离误差小于0.1 mm,并对鼠标进行扫描测量,得到其表面的三维数据,基本满足逆向工程的要求.     

结构光测量中强噪声干扰条纹图像的处理

提出了一种应用于结构光测量系统中的强噪声干扰条纹图像处理过程,包括通过平滑滤波、差影法和阈值法结合进行二值化,以及图像的测量技术,对条纹图像降噪并快速分割,再对图像细化,提取特征数据．实验表明,该过程能在不使用其他专业软件的情况下,快速而准确地从强噪声干扰的条纹图像中得到图像特征数据．     

基于并行模板的手写体汉字串行细化算法

针对并行细化算法中细化模板较多,细化不全和串行算法的骨架非对称现象,提出了一种基于并行模板的手写体汉字串行细化算法。该算法改变了剥离边界的方向,引入了4个新的并行细化模板,根据串行算法特点和书写运笔规律,采用逆向扫描法遍历整个图像,通过与其他的模板细化算法进行实验比较,得出该算法在细化手写体汉字时,模板较少,速度较快,细化完全,骨架对称性较好的结论。     

基于投影统计特征与K均值聚类的十字光斑中心定位算法

以光斑中心准确定位为核心问题的激光三角法广泛应用于轧钢平直度检测系统中。针对湿平整后钢板形貌检测中面临的液滴干扰,为保持光斑中心提取的准确性和鲁棒性,提出了一种十字激光光斑中心定位算法。该算法首先采集所有十字光斑像素在多个方向的投影值,投影方向自图像坐标系X轴正方向开始0到π之间均匀分布;然后通过构建频数直方图,利用K均值聚类算法确定光条投影值边界;最后通过坐标变换求得十字光斑中心坐标。通过计算机仿真与实验,比较了该算法与直线拟合法在施加液滴干扰前后,对十字光斑进行中心定位的精度与鲁棒性。结果表明:该算法在液滴干扰下的重复定位结果可靠,置信度为99%的置信椭圆面积大约相当于三种点激光中心定位算法的2%。因此,该算法不仅能够在液滴干扰下准确定位十字光斑中心,而且使十字激光较点激光体现出更好的重复定位精度。     

眼部特征自动检测定位方法

为了准确地提取眼部特征,提出了一种人眼虹膜检测及眼角定位的新方法。首先用AdaBoost算法在复杂背景下识别人脸,再用方差积分投影方法提取眼睛区域。然后设计了可变形圆形模板,利用可变形圆形模板及改进的优化匹配函数来确定虹膜中心及计算虹膜半径,并在此基础上根据眼睛的结构特征,用设计的线形模板计算内外眼角相对虹膜中心的角度方向,并在该方向下用Harris角点检测算法确定眼角最佳位置。最后,利用IMM人脸库验证了本方法,实验结果表明:本方法可以很好地对面部图像中的人眼虹膜及内外眼角进行准确定位。     

室内复杂背景下人体骨架的提取

人体骨架的提取对人体运动分析研究具有很重要的意义.本文提出了一种人体骨架模型的建立方法,该方法是通过对ZS并行细化算法进行改进,并结合最大正方形像素个数法来提取骨架图像,在骨架提取方向有较强的上噪和抗干扰能力,有很好的鲁棒性,可提取有效的骨架图像,然后以人体解剖学为基础,建立人体骨架模型.通过室内实验,验证了所提出方案的有效性.     

线结构光图像骨架的剪枝算法

在采用线结构光进行三维测量的过程中,将光刀图像细化后得到的骨架会出现许多毛刺和分枝,而光刀图像骨架的位置和形状将会直接影响到测量的精度,为了能够得到一条光顺并具有单一连通性的骨架,必须对其进行剪枝处理。为此提出了一种基于曲线追踪技术的剪枝算法,在分枝点处,根据光刀主干的走向找出分枝,从而快速有效的将这些分枝剔除,使最后得到的线条满足骨架的要求。实验表明,这种方法能有效地剪掉分支和消除伪特征,有利于最后三维重建的数据处理。     

CCD图像的轮廓特征点提取算法

采用最大方差法将图像二值化,用图像形态学的梯度﹑细化和修剪算法来提取边缘轮廓,利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法,来进一步确定角点和切点,并对轮廓分段识别。该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中,实际结果表明具有良好的抗噪声性能,能准确提取出图像的特征点。     

IC真实缺陷的骨架提取方法

在集成电路制造中，光刻工艺(尤其是工艺引入的缺陷)直接影响生产的成品率．光刻工艺涉及的缺陷形状多种多样，提取缺陷并将之分类对于提高电路制造成品率是重要的．由于缺陷的骨架是描述缺陷形状及识别缺陷的重要特征，故提出一种集成电路真实缺陷骨架的提取方法，通过定义LS空间的特征值聚类分割集成电路彩色图像，使用小波分解分割集成电路灰度图像，然后基于数学形态学方法滤除分割图像的噪音并提取出缺陷的骨架．实验结果表明该方法使集成电路真实缺陷形状描述简单，从而为缺陷检测与分类提供了准确的依据．     

基于Voronoi图提取线状地物骨架的一种方法

骨架是线状对象的一个重要特征,如何快速地提取骨架线是研究图像图形学的一个重要方向.为了快速地提取线状地物的骨架线,通过分析其与Voronoi图之间的异同点,提出了一种基于Voronoi图快速提取线状地物骨架的方法,并针对不同的边缘采取了不同的方案以保证提取的骨架线的准确性,最后以福州市区内闽江部分河段的骨架提取为实例检验了该方法的有效性,并分析了存在的问题,提出了改进的方向.     

一种基于图像融合的多线结构光立体视觉测量方法

针对现有线结构光立体视觉测量系统在实际应用中,由于图像遮挡、反射等原因造成的缺陷导致精度降低和测量错误,提出一种基于多摄像机的图像融合的测量方法.在现有的多线结构光立体视觉测量系统的硬件平台上,经由提取光带图像,图像特征匹配,以立体视觉测量原理匹配光带图像和产生光带图像的线结构光刀,通过坐标转换和图像的重新采样插值将光带图像转换到同一个摄像机的成像平面进行图像融合,经试验得到的图像能够大幅降低由于图像缺陷导致的精度降低和测量错误.     

基于Voronoi图提取线状地物骨架的一种方法

骨架是线状对象的一个重要特征,如何快速地提取骨架线是研究图像图形学的一个重要方向.为了快速地提取线状地物的骨架线,通过分析其与Voronoi图之间的异同点,提出了一种基于Voronoi图快速提取线状地物骨架的方法,并针对不同的边缘采取了不同的方案以保证提取的骨架线的准确性,最后以福州市区内闽江部分河段的骨架提取为实例检验了该方法的有效性,并分析了存在的问题,提出了改进的方向.     

电子散斑条纹骨架线的自动提取

应用电子散斑干涉方法测量试件的变形位移场时，条纹的骨架线对应位移场的等位移线，准确地提取相关条纹的骨架线是正确测量位移场的关键。提出了基于条纹细化算法的条纹骨架线提取方案，并对细化后的条纹进行了修整处理，去除了桥连和分杈现象，最后对细化后的条纹进行了拟合处理，减小了测量误差，经上述处理后获得了单位宽度的、比较光滑的条纹骨架线。应用条纹骨架线提取方案，能够快速、准确地实现条纹骨架线的计算机自动提取。     

基于视觉测量的行星架孔位置度测量方法研究

为了快速精密检测行星架上行星孔的位置度,测量位置度误差并获取加工误差的信息,采用单目CCD正投影,平行光前向照明的测量方式对行星孔的位置度进行测量,利用基于MATLAB GUI的图像采集处理软件对摄像机采集的原始图像进行图像处理及特征提取等,通过亚像素定位对行星孔边缘特征进行提取,利用最小二乘圆拟合法计算出行星孔、中心孔的圆心位置以及半径,得出行星孔的位置度误差。