一种改进的菱形相位展开算法

菱形相位展开算法以菱形为路径进行相位展开, 具有展开速度快、易理解等特点而倍受亲睐,但是 当展开路径上遇到不可靠点时相位展开容易出错,并向后累计,形成拉线或孤岛现象。因此 ,本文提出一 种改进的菱形相位展开算法,先用大津法对调制度进行二值化形成基本模版,并以该模版非 零区域为导航 找出截断相位分布中的极点,通过对极点的所在位置进行标记进而生成极点模板;再根据基 本模版与极点 模板将极点与不可靠点进行隔离,从而对可靠点进行相位展开;最后根据相位的连续性原则 ,利用相位逼 近和插值拟合方法校正不可靠点处的相位,从而得到完整并且逼真的相位展开结果。实验结 果验证所提算 法的可行性和有效性,表明改进菱形相位展开算法可以有效地避免相位展开中的拉线和孤岛 现象。     

一种改进的单帧变形条纹在线三维测量方法

分析了单帧相位测量轮廓术(PMP,phase measuring profilometry)中影响测量精度的因素,提出了基于改进的Stoilov等步算法的在线三维测量方法,从而避免了CCD采图过程中由于抽样、量化以及取整造成的条纹周期部分缺失对满周期等相移算法的影响。较等相移满周期算法,Stoilov等步算法具有只需相移步长相等、相移步数与相移量乘积无需2π整数倍的优点,降低了对子图相移量的要求,提高了基于单帧图像的条纹投影轮廓术用于在线检测的精度。计算机模拟和实验均验证了本文方法较等相移满周期算法精度提高了3～5倍。     

用MJS双频激光干涉仪指导数控机床位置度误差的修正

介绍了利用MJS双频激光干涉仪的检测数据指导数控机床位置度误差修正的方法及应用实例 ,并讨论了补偿参数的合理选取     

非整数倍双频光栅投影的相位测量轮廓术

采用整数倍双频光栅投影的借助低频相位导向的双相位图成整数比例相位展开方法不可避免误差积累传递,由此提出了一种采用非整数倍双频光栅投影的新光学三维传感方法。非整数倍双频光栅条纹投影到物体上,两相位同时分别以特定相位间隔增长,CCD依次获取16帧变形条纹图,通过这16帧条纹图的强度,可有效地分离出两组受物体调制的对应频率变形条纹的截断相位。利用两组截断相位关系,进行绝对相位展开,避免相位展开中误差的传递,较好地重建了被测物体的轮廓。计算机模拟试验结果证实,该方法与采用整数倍双频光栅投影相比,测量高度为105mm的同一不规则物体时,标准偏差由0.821mm降低到0.760mm。     

基于空间滤波的工件在线检测方法

本文提出了一种利用空间滤波实现在线检测工件误差等级的方法。该方法将标准件与待测件对称放置于光学4f系统的输入面,频谱面上为精确移动了1/4个周期的正弦光栅,在输出平面的中心部位得到了两个物体相减的图像。用空间滤波器滤出我们感兴趣的两物体差异部分,用光电池探测其光强并经I-V转换、前置放大、限位与A/D转换后输入到单片机上进行自动分级与处理。最后模拟验证了其可行性。该方法具有快速、非接触、可在线测量的特点。     

高速旋转物体的频闪结构光三维面形测量系统

提出了一个用于测量高速旋转物体三维面形的频闪结构光照明系统。系统自动跟踪检测旋转物体的转动信息,再用该信息同步控制光源发光和摄像系统工作,记录下旋转物体在闪光时刻的瞬间“静止”图像。使用该系统产生持续时间为424s的同步频闪结构光,对转速为每分钟1080转的家用电风扇旋转叶片三维面形进行测量,证明该系统能够准确地获得旋转叶片的瞬间静止图像,便于重建旋转叶片每个瞬间时刻的三维面形。同时,该系统还具备人工设定光源发光频率的功能,可以拓宽应用到无重复特征信号的高速运动物体三维面形测量。     

PMP测量系统中正弦光栅的优化设计

提出一种基于光强传递函数(ITF)正弦光栅的优化设计方法,并应用于相位测量轮廓术(PMP)系统进行复杂三维面形测量。PMP测量系统由光栅投影和变形条纹的信息采集系统组成。由于信息采集受到DLP、CCD以及环境等诸多因素的影响,整个系统的光强传递函数是非线性的。通过对该系统的光强传递函数的测量,可以看到其函数图像整体上为非线性,而局部的连续区间是线性关系。传统正弦光栅一般采取条纹对比度最大且灰度值范围最大化的设计方法,该设计在信息采集时存在非线性,影响PMP的测量精度。如果设计的正弦光栅的峰值和谷值正好落在传递函数线性区间的上限和下限,会提高PMP的测量精度;当峰值和谷值落在线性区间而对比度较低时,则会影响测量精度。因此,灰度值落在线性区且对比度最大化时的正弦光栅正是优化的最佳目标。实验验证了该方法的有效性。     

基于一维经验模态分解的非等步在线三维面形测量

提出一种基于一维经验模态分解(EMD,empirical mode decomposition)的像素匹配方法,应用于在线三维面形测量。首先由计算机产生一固定正弦光栅条纹图,利用DLP投影仪投射到被测物体表面,物体在线运动将产生等效相移,由CCD相机采集5帧任意步长的受物体面形调制的变形条纹图。由于物体的运动使得几帧变形条纹图中的物体像素不对应,因此需要对变形条纹图进行像素匹配。通过对采集到的5帧变形条纹图进行一维EMD,可以得到与待测物体形貌变化一致的模态图像分布,然后通过大津法对其进行二值化处理,并截取可靠性较高的部分作为像素匹配模板进行像素匹配,计算出相应的等效相移量。最后利用五步非等步相移算法解相,并恢复出被测物体的三维形貌。计算机仿真与实验验证了本文方法的有效性。     

基于深度卷积神经网络的人体外周血白细胞显微图像分类

人体外周血白细胞五分类在医学临床诊断中有重要 的作用。本文提出一种基于深度卷积神经网络(CNN)的人体外周血白细胞显微图像五分类 方法。首先以ResNet为原型结构设计了一种适用于白细胞 显微图像分类的深度卷积神经网络,并提出了一种基于特征集中的新的数据增强的方法来丰 富数据集。由 于图像的背景对物体识别有很大影响,用图像处理的方法改变同一白细胞的背景,可以生成 新的样本。经 过数据增强后的样本总量为42300。最后,针对数据集中五类白细胞样 本不均衡问题,在神 经网络训练策 略中,提出一种改进的批次(batch)随机梯度下降算法(MBGD)。通过将批次随机梯度下 降算法每个批 次中五类白细胞所占比例设置为1∶1∶1∶1∶1,可以使CNN均衡地获 取五类白细胞的特征。实验结果表明, 本文所设计的CNN结构、所提出数据增强方法和改进的批次随机梯度下降算法均可提高白细 胞图像分类 正确率。所提白细胞五分类方法可以达到95.7%的训练正确率。对8400张白细胞图像进行测试,得到95.0% 的平均分类正确率,嗜中性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞、嗜酸性粒细胞和嗜碱性粒细胞的 分类正确率分别为:92.2%,91.5%, 94.6%,93.3%和97.4%。