线结构光条纹中心全分辩率精确提取方法

线结构光三维坐标测量中,激光条纹中心的提取直接影响测量的分辩率与精度。本文提出了基于灰度阈值法提取条纹全分辩率初值中心,在初值处应用灰度梯度计算光条纹法向,最后在条纹法线方向精确计算光条纹能量中心的方法。实验结果表明,该方法有效地避免了被测体曲率变化大反而提取数据密度小的问题,提高了光条纹受被测物体表面调制后,条纹中心提取的精度,实现了条纹中心的全分辩率精确提取。     

双目视觉测量中等匹配点的光条中心提取

为了精确、快速提取激光条中心,使其提取结果更适用于工业现场特征尺寸的双目视觉测量,提出了一种等匹配点的激光条中心提取方法。利用灰度重心法粗提取出激光条中心点,计算灰度梯度方向,确定光条边界。接着,根据左右图像中激光条的粗提取结果确定基准光条,对另一幅图像中的对应光条进行插值。然后结合灰度梯度方向与插值结果对激光条进行重提取,得到等匹配点的亚像素中心坐标。最后,利用激光条中心点提取结果重建陶瓷平板、金属板表面及加工现场锻件表面的特征信息。实验结果表明,本文方法提取陶瓷板与金属板的激光条中心点的匹配率分别为99.887%与98.276%,宽度重建的相对误差分别为0.638%与0.488%,激光条中心提取结果能有效重建锻件表面的特征信息,满足工业现场对测量的精度、速度和鲁棒性要求。     

可变环境光照条件下的结构光条纹检测

线结构光条纹在复杂光照条件下的快速检测是线结构光测量可以实际用于工业现场环境的一个关键技术.针对工业现场环境中光照变化范围大的特点,研究了结构光条纹中心的快速检测方法.首先基于结构光条纹的几何特性自动获取包含结构光条纹的感兴趣区域;然后采用嵌入置信度的边缘检测方法在感兴趣区域内检测结构光条纹边缘;在此基础上,利用结构光条纹边缘反向平行的特性,自动提取结构光条纹中心点;通过对条纹中心点进行直线跟踪得到表示结构光条纹直线段;最终基于直线段确定结构光条纹与被测件的交点以实现自动测量.工业现场采集的结构光条纹图像检测结果表明,该方法可以快速检测不同光照环境下的线结构光条纹中心以及条纹与被测钢板的交点.系统经标定后,实验结果表明在钢板长度变化范围为8～14 m的情况下,基于该条纹中心检测方法的自动测量结果与人工测量结果的标准偏差为3.6mm.该方法实现了工业现场环境下的实时测量,测量精度满足实用要求.     

线结构光条纹中心的全分辨率精确提取

激光条纹中心的提取是线结构光坐标测量系统的关键技术之一,本文对条纹中心的高分辨率精确提取进行了研究.首先,基于阈值法全分辨率提取条纹初值中心;然后,在条纹初值中心域应用灰度梯度与Bazen方法计算条纹法向,最后在法线方向精确获取光条纹能量中心.采用分辨率为768×576的相机,应用V形检测块进行对比实验,结果表明:提取的中心点分辨率为1 086点,比传统方法增加了42.5%,且无冗余点;中心点到由中心点拟合的直线的平均距离最小,分别为0.294与0.306 7 pixel;条纹法向计算精确,计算时间为75.8 ms.该方法避免了被测体表面曲率变化大、提取中心密度小等问题,提取的精度与鲁棒性高,满足在线精确测量要求.     

钢轨磨耗动态测量中激光光条中心的快速提取

针对钢轨磨耗动态测量中激光光条中心快速精确提取的问题,提出一种卡尔曼滤波和Hessian矩阵相结合的激光光条中心快速提取方法。首先,利用卡尔曼滤波实时预测钢轨磨耗动态测量中激光光条在图像中所在区域;然后,在预测的激光光条区域内,逐行搜索图像灰度最大点,将该灰度最大点作为激光光条图像中心的初始位置,在激光光条图像中心初始位置处利用Hessian矩阵计算得到光条中心的亚像素图像坐标;最终实现在激光光条区域内光条亚像素图像中心的快速提取。该方法显著减少了搜索区域及高斯卷积的数目,提高了激光光条中心提取的鲁棒性及速度。实验结果表明,在保证激光光条提取精度的前提下,每帧提取时间可达到1.6 ms。     

一种多结构光条纹亚像素中心提取方法

在使用结构光方法进行工件或物体的三维信息快速测量中,需要对工件或物体投射多条结构光条纹,快速准确地提取各投射光条的中心是实现精确检测的关键问题之一。文中提出了一种多结构光条纹亚像素中心提取方法,首先扫描整个图像确定光条数目;接着提取各光条的边缘坐标信息;最后利用高斯拟合求取各光线条纹的亚像素中心。实验表明,该方法能有效识别多结构光条纹并提取其亚像素中心。     

精确的线结构光中心提取算法研究

光条纹中心的精确提取是线结构光三维识别系统的重要环节。环境光干扰、被测物表面反射以及图像采集系统所产生的噪声都给光条提取增加了难度。文章提出了一种快速精确的线结构光条纹中心提取法。首先,对图像进行预处理,通过边缘法对结构光中心线进行边缘检测;然后,用均方灰度梯度法确定结构光中心法线方向;最后,对法线方向上像素进行灰度加权,从而精确提取出结构光条纹中心。实验结果证明,该算法光条纹中心的提取精度达到了亚像素级别。     

结构光三维测量中的亚像素级特征提取与边缘检测

提高采样频率和检测精度是目前结构光三维测量研究中的关键问题。传统的结构光测量主要通过提取光条中心线来求取物体表面轮廓特征。以激光线光源为结构光光源,提出了针对单条线型激光光束的双特征线提取方法,从而使采样频率提高一倍。同时在算法中引入亚像素检测思想,实现对激光光束的亚像素级特征提取,提高了测量精度。对激光光束宽度与物体表面倾角的关系进行分析,利用Lambert漫反射模型,给出了物体表面倾斜时的阈值修正算法,试验结果验证了算法对提高测量精度的有效性。     

3D线激光相机的激光条纹中心提取方法

线激光条纹中心提取是实现线激光相机三维扫描的关键，根据激光三角测量法研制了线激光相机，基于传统Steger法对其进行优化并提出一种适用于提取线激光相机光条中心的方法。对图像进行预处理，结合Canny算子找出光条边缘，求取光条边缘极值并计算确定ROI区域，利用高斯滤波处理提取后的图像，利用Hessian矩阵求取光条中心法线方向，在法线方向进行二阶泰勒展开确定光条中心点，最后对中心点连接并平滑处理，实现中心线精确提取。实验表明，采用本方法能够准确找到不同背景与光源环境下的光条中心，不同条件下的光条中心均方根误差平均值小于0.4,并能够准确扫描出零件三维点云。     

基于结构光的白车身面差三维测量方法

针对白车身测量面差特征存在人工测量精度差、效率低、难以满足工业应用领域中精密测量的需求等问题,提出了基于结构光的白车身面差三维测量方法.该方法通过线激光投影至被测区间并对采集的图像亚像素提取光条纹中心,得到解算后的三维点云,在面差特征点识别过程中将斜率差值极大值点作为面差特征点,采用RANSAC算法进行基准直线拟合.分...     

光切法形貌测量中光条中心的亚像素提取

为了在光切法三维形貌测量中快速准确提取光条的中心位置,保证测量精度,研究了一种光条中心的亚像素提取方法。将图像的灰度视为关于坐标的二维函数,在CCD拍摄的激光光条图像中求取灰度的偏导数和梯度,图像中每一点的梯度代表此点的灰度变化方向,将此方向简化为光条上的点的法线方向。对梯度的大小设定阈值并结合该点的灰度信息,提取图像灰度变化最激烈的部分,即光条饱和带的像素位置。对光条饱和带的每个像素,按照不重复计算的原则在梯度方向上和规定邻域内求灰度中心,得到精确到亚像素级的光条中心位置。此方法将光条曲线的法线方向简化为灰度的梯度方向,省去了求海赛矩阵以确定法向的步骤。实验证明,同等条件下,该方法的计算耗时为常规亚像素提取方法的10%。利用该算法进行实际测量,在200mm×200mm测量范围下,误差(3σ)为0.057mm,满足了测量对精确性和实时性的要求。     

焊缝成形线结构光视觉检测方法研究

针对焊缝尺寸测量和表面成形质量评估问题,研究一种基于线结构光的焊缝视觉成形检测系统。在详细论述结构光视觉传感器的组成结构以及标定过程的基础上,优化图像预处理流程,提出了基于边界限定的灰度重心法来提取激光条纹中心线。以单像素的激光条纹为信息源表征焊缝轮廓,融合多特征点提取算法实现激光条纹轮廓特征点的检测并基于特征点建立角焊缝的尺寸计算模型,最终实现焊缝尺寸测量。结果表明:该焊缝成形视觉检测系统能满足焊缝检测性能的要求。     

半透明胶条表面光条中心线提取

为了解决传统激光条纹中心线提取方法不适用于半透明物体的问题、实现对半透明胶条的轮廓精确测量,研究了半透明胶条表面光条中心线提取算法。对比分析了不透明胶条和半透明胶条的激光条纹成像机理。通过研究半透明胶条激光条纹的一维灰度序列,说明了直接反射分量和次表面散射分量的波峰分布差异。最后提出了半透明胶条表面光条中心线提取算法,首先扫描激光条纹的一维灰度序列;然后采用数学形态学方法,根据波峰灰度值大小及分布位置差异提取得到直接反射分量;最后,采用灰度重心法对灰度序列中的直接反射分量开窗提取亚像素中心位置坐标,连续扫描获得光条中心线。实验结果表明,本文方法有效排除了次表面散射的干扰,提取光条中心线的平均误差达到3.197pixel,二次曲线拟合后的平均误差为0.714 pixel,优于直接采用灰度重心法提取光条中心线。本文方法能够有效提取半透明胶条表面光条中心线,为工业现场半透明胶条的轮廓测量奠定了基础。     

钢轨磨损视觉测量的轮廓精确快速提取

为保证钢轨磨损动态视觉测量的高精度,综合图像获取和图像处理技术,实现了清晰光条图像获取和光条中心点亚像素坐标精确提取。根据光条与背景环境亮度的高对比度,提出一种依据光条亮度的相机自动曝光法,用于获取清晰的光条图像;分析图像光条法线方向的亮度衰变特征,采用动态阈值分割法初步提取光条,滤除图像背景的同时保留光条法线方向的亮度衰减信息;根据图像过度曝光信息确定光条中心点像素大致位置,再对分割的光条图像相对应像素位置点计算Hessian矩阵,获取光条中心点的亚像素坐标。采用MFC编写应用程序进行试验,在不同光照环境和背景物的干扰下,该方法可精确地提取光条中心,与经典Steger算法相比提取精度偏差为0.05pixel,运算时间节约40%。试验结果验证了该方法稳定性好,有较强的抗干扰能力,较好地满足钢轨磨损测量的现场要求。     

结构光直线光条图像特征的三步法提取

提出一种三步法直线光条图像特征自动提取方法。计算光条各点的HESSIAN矩阵以确定其法线方向,在法线方向利用泰勒级数展开求得光条中心点的亚像素图像坐标,利用光条中心点的空间位置连续性约束,将相邻光条中心点连接成曲线。采用直线近似方法将曲线拆分为独立直线。将位于不同独立直线上的共线点进行融合,构成新的融合直线,通过融合直线长度约束和近似直线的角度约束,分割出单一直线光条的中心点,采用最小二乘直线拟合方法得到结构光直线光条的方程。通过对真实图像的试验,结果表明,提出的三步法直线光条提取方法,能够自动提取出复杂背景中的直线光条,为线结构光视觉测量的现场应用奠定基础。     

基于遗传算法的结构光条纹中心检测方法

为提高结构光三维信息获取系统的精度,提出了一种激光条纹中心检测算法.该算法基于遗传算法并具有优化图像阈值选取的性能,可以很好地分割激光条纹.利用图像处理和方向模板的方法,在激光条纹的基础上进一步提取激光中心线.实验表明在合理选择遗传算法的交叉率和变异率的情况下,能够准确有效地获取结构光条纹中心,满足系统精度的要求.     

基于线结构光的空间圆几何参数测量方法

在双目视觉测量中,针对工件圆孔边缘特征点难以寻找,提出了把线结构光与圆孔边缘的交点作为特征点的方法,有效避免了匹配困难的问题。首先提取圆孔边缘像素点,根据最小二乘法拟合椭圆方程,在圆孔边缘上打出多条线结构光,提取工件表面上的激光条纹中心,并拟合出直线方程,联立两个方程,得到圆孔边缘点的像素坐标,结合两相机的内外参求出该边缘点的空间三维坐标,最后利用空间圆的几何特性拟合出圆孔的中心坐标和半径值。通过实验验证了该方法简单易行,灵活性高,精度较高。     

面向浮雕的激光测量中光刀中心提取

在用光切法进行位移和三维面形测量时,如何快速准确地提取光带条纹中心的位置是非常关键的问题。现从光切法原理出发,提出采用亚像素细分和变闽值质心法相结合进行光刀中心提取,提高了系统的测量精度和准确度。同时通过三角法对应关系推导出物像之间的线性关系,并用此关系式对系统标定。在对被测物体进行测量时,只需要简单地将观察量代入关系式就可以求出被测量,精确有效地描述浮雕的表面信息。     

基于局部阈值的激光拼焊焊缝条纹中心线快速检测方法研究

基于视觉的激光拼焊焊缝表面质量在线实时检测系统中,结构光条纹中心线能否快速、准确提取是影响检测系统性能的关键因素之一。传统的高斯拟合法和Hessian矩阵法虽然具有较高的亚像素提取精度,但其计算量非常大,无法满足实时性的要求。文中在分析激光拼焊焊缝质量检测系统中结构光条纹图像特点的基础上,将传统的几何中心法引入到结构光条纹中心线提取中,提出了一种精度介于像素级到亚像素级之间的局部阈值几何中心法。实验表明:该算法具有较高的精度和较强的抗干扰能力,实现了视觉检测系统中结构光条纹中心线的快速提取,为激光拼焊焊缝质量视觉检测系统在线实时检测奠定了基础。     

一种快速结构光条纹中心亚像素精度提取方法

本文将大模板高斯卷积的递归实现引入到结构光条纹中心提取中,提出了一种基于Hessian矩阵的亚像素精度结构光条纹中心提取的改进算法.利用高斯卷积递归实现获得光条纹各点的Hessian矩阵,以便确定光条纹各点的法线方向,然后在法线方向利用泰勒级数展开求得光条纹中心的亚像素位置.实验表明,该算法具有精度高、鲁棒性强等特点,提出的算法递归实现方法大大减小了算法的运算量,实现了结构光条纹中心线的快速高精度提取,为结构光视觉检测的实时应用奠定了基础.