光條
- 基于K-means 聚類的結(jié)構(gòu)光中心線提取方法研究
]。 由于線結(jié)構(gòu)光條紋具有一定的像素寬度，只有準(zhǔn)確提取光條的中心線才能獲得被測(cè)目標(biāo)的特征點(diǎn)坐標(biāo)[6]。 因此，如何快速、準(zhǔn)確提取結(jié)構(gòu)光中心線是實(shí)現(xiàn)測(cè)量的關(guān)鍵[7]。傳統(tǒng)線結(jié)構(gòu)光中心線提取算法主要有灰度重心法、基于黑塞(Hessian)矩陣的斯蒂格(Steger)算法和方向模板法等[8]。 灰度重心法的算法簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性好，但是易受噪聲影響；Steger 算法精度高、受噪聲影響小，但算法復(fù)雜導(dǎo)致其實(shí)時(shí)性較差；方向模板法具有一定的修補(bǔ)斷線和抑制白噪聲能力，但計(jì)算
沈陽理工大學(xué)學(xué)報(bào) 2023年5期2023-09-02
- 連鑄坯三維測(cè)量多線結(jié)構(gòu)光的中心條紋快速提取
線結(jié)構(gòu)光，線結(jié)構(gòu)光條紋受到待測(cè)物體表面輪廓的調(diào)制會(huì)產(chǎn)生形變。再由工業(yè)相機(jī)采集線結(jié)構(gòu)光圖像并分析線結(jié)構(gòu)光條紋的形變信息，進(jìn)而獲得待測(cè)物體的三維信息[4］。在連鑄坯測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)中，被測(cè)連鑄坯尺度較大，單個(gè)結(jié)構(gòu)光發(fā)生器無法實(shí)現(xiàn)高精度測(cè)量；且測(cè)量環(huán)境中存在高溫、粉塵等影響，若選用功耗較大的多個(gè)投影設(shè)備進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量，難以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性且成本較高，因此，通常選用功率較低的多個(gè)線結(jié)構(gòu)光發(fā)生器進(jìn)行連鑄坯的三維測(cè)量。在線結(jié)構(gòu)光視覺測(cè)量中，線結(jié)構(gòu)光條紋中心的提取尤為重要，直接影
光學(xué)精密工程 2023年3期2023-03-10
- 基于線結(jié)構(gòu)光視覺的負(fù)載柔性臂振動(dòng)位移測(cè)量*
，接著對(duì)線結(jié)構(gòu)光光條中心提取方法進(jìn)行改進(jìn)，最后設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。1 線結(jié)構(gòu)光視覺測(cè)量系統(tǒng)1.1 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)線結(jié)構(gòu)光視覺測(cè)量系統(tǒng)是一種將工業(yè)相機(jī)和線激光器相結(jié)合組成的測(cè)量系統(tǒng)，主要包括激光發(fā)生器、工業(yè)CCD相機(jī)、目標(biāo)平面和計(jì)算機(jī)。激光發(fā)生器和CCD相機(jī)具有相對(duì)固定的位置，當(dāng)激光器的光條投射到目標(biāo)平面時(shí)會(huì)形成光條，利用CCD相機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，通過算法提取光條紋中心像素坐標(biāo)以此來求取特征點(diǎn)的坐標(biāo)信息，系統(tǒng)具有全局信息豐富和抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，將其運(yùn)用在本實(shí)驗(yàn)中
組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù) 2023年2期2023-03-02
- 基于分時(shí)曝光技術(shù)的鋼軌廓形激光成像系統(tǒng)簡(jiǎn)析
十分敏感，形成的光條中不可避免地出現(xiàn)許多由鏡面反射導(dǎo)致的光斑或暗斑，最終將嚴(yán)重影響系統(tǒng)檢測(cè)結(jié)果，如圖1所示。本文針對(duì)鋼軌表面反光對(duì)廓形磨耗檢測(cè)系統(tǒng)的影響，探索運(yùn)用長(zhǎng)短分時(shí)曝光技術(shù)提升激光成像性能的抗光照干擾特性。1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)如圖2所示，分時(shí)曝光高動(dòng)態(tài)激光攝像組件主要由1臺(tái)相機(jī)、1臺(tái)激光器、1塊圖像采集處理板組成，通過雙曝光和激光三角原理，實(shí)現(xiàn)對(duì)打磨反光情況下的鋼軌廓形圖像采集。該組件基于雙曝光機(jī)制，在一次拍攝中，相機(jī)的奇偶行同時(shí)曝光，奇數(shù)行曝光時(shí)間長(zhǎng)，偶數(shù)
中國(guó)設(shè)備工程 2022年22期2022-12-12
- 基于線結(jié)構(gòu)光測(cè)量的自動(dòng)焊接在線跟蹤檢測(cè)技術(shù)綜述
行準(zhǔn)確標(biāo)定，將激光條紋投射到焊縫上，提取焊縫坐標(biāo)并計(jì)算其世界坐標(biāo)，將坐標(biāo)發(fā)送到機(jī)器人控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)焊接跟蹤檢測(cè)效果。因此，相關(guān)線結(jié)構(gòu)光測(cè)量技術(shù)的基礎(chǔ)理論研究也包括三個(gè)領(lǐng)域：中心提取、傳感器標(biāo)定和焊縫特征提取。2.1 中心提取中心提取是整個(gè)線結(jié)構(gòu)光測(cè)量系統(tǒng)的關(guān)鍵的部分之一，它決定了圖像在CCD像元中的位置坐標(biāo)是否準(zhǔn)確，其準(zhǔn)確程度是保證測(cè)量系統(tǒng)穩(wěn)定性、精準(zhǔn)性、實(shí)時(shí)性的前提。因此，中心提取成為許多國(guó)內(nèi)外機(jī)器視覺領(lǐng)域研究人員的研究熱點(diǎn)。在整個(gè)測(cè)量系統(tǒng)搭建過程中，保證
裝備制造技術(shù) 2022年8期2022-11-10
- 面向復(fù)雜環(huán)境的線結(jié)構(gòu)光光條中心提取算法
中，激光發(fā)生器將光條投射到被測(cè)物體表面，經(jīng)視覺傳感器捕獲光條圖像后，通過圖像分析技術(shù)得到被測(cè)物體表面的幾何參數(shù)。線結(jié)構(gòu)光光條的寬度一般超過一個(gè)像素，而光條中心線上各點(diǎn)的位置坐標(biāo)代表最準(zhǔn)確的測(cè)量信息，可用于反映被測(cè)幾何特征參數(shù)[4-5]。因此，線結(jié)構(gòu)光光條中心的精準(zhǔn)提取是實(shí)現(xiàn)基于線結(jié)構(gòu)光精準(zhǔn)測(cè)量的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)光條中心提取方法可分為基于光條幾何中心的提取方法和基于光條灰度特征的提取方法。由于噪聲和不均勻光照等復(fù)雜環(huán)境因素的影響，光條表面常產(chǎn)生斷線或噪聲污
現(xiàn)代制造技術(shù)與裝備 2022年9期2022-11-02
- 基于斜射式線結(jié)構(gòu)光的隧道錯(cuò)臺(tái)快速檢測(cè)技術(shù)
算的核心在于結(jié)構(gòu)光條紋中心的提取，提取精度將直接影響最終檢測(cè)結(jié)果精度[13]。常見的中心提取方法有邊緣法、重心法、極值法、方向模板法、高斯擬合法以及Hessian矩陣法等[14]。蔡懷宇等[15]提出一種基于主成分分析法提取光條紋中心，對(duì)條紋灰度分布函數(shù)在法線方向進(jìn)行二階泰勒展開求得條紋中心的精確位置；余樂文等[16]提出一種基于線結(jié)構(gòu)光的三維測(cè)量系統(tǒng)，利用幾何數(shù)學(xué)模型計(jì)算物體三維坐標(biāo)；李瑛等[17]提出基于改進(jìn)方向模板法的結(jié)構(gòu)光中心線提取算法，采用雙邊濾
- 結(jié)合高斯濾波器和骨架的結(jié)構(gòu)光中心提取算法
術(shù)的關(guān)鍵。常見的光條紋中心提取方法有極值法、曲線擬合法和灰度質(zhì)心法等。大多數(shù)算法經(jīng)過改進(jìn)后在精度上能夠滿足測(cè)量需求[2-3]，但忽視了對(duì)提取速度的分析，而且光條中心提取速度影響著檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。測(cè)量實(shí)時(shí)效果好才能帶來更好的使用體驗(yàn)和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。如今，采用車載方式進(jìn)行動(dòng)態(tài)巡檢是現(xiàn)代軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施檢測(cè)及維護(hù)的發(fā)展趨勢(shì)，這需要車載檢測(cè)系統(tǒng)能夠迅速處理采集的數(shù)據(jù)并發(fā)送指令至執(zhí)行端，或?qū)⑻幚砗玫臄?shù)據(jù)發(fā)送至終端，讓相關(guān)人員了解檢測(cè)對(duì)象實(shí)時(shí)的情況。例如無人駕駛技術(shù)
機(jī)械制造與自動(dòng)化 2022年4期2022-08-18
- 面向激光光條圖像修復(fù)的循環(huán)相似度映射網(wǎng)絡(luò)
影響，所采集激光光條圖像含有大量區(qū)域粘連（光斑區(qū)域）和局部光條斷裂，影響后續(xù)中心線提取精度并進(jìn)而影響測(cè)量精度.因此，構(gòu)建圖像修復(fù)模型對(duì)激光光條圖像進(jìn)行高精度地去噪和修復(fù)，對(duì)于工業(yè)檢測(cè)具有重要意義.圖像修復(fù)模型主要利用已知的圖像信息去修復(fù)圖像中缺失（待修復(fù)）區(qū)域的圖像信息.圖像修復(fù)模型的發(fā)展經(jīng)歷了2 個(gè)階段：傳統(tǒng)算法和深度學(xué)習(xí)模型.傳統(tǒng)算法可以分為基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)［1，2］和基于樣本的圖像修復(fù)［3，4］.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)模型以生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Gener
電子學(xué)報(bào) 2022年5期2022-07-07
- 飛機(jī)蒙皮鉚釘孔的位置與法矢檢測(cè)技術(shù)研究
出了一種基于投影光條的位置與變化規(guī)律而推斷出鉚釘孔的位置與法矢參數(shù)的方法。在該系統(tǒng)中，由十字線激光器將十字線結(jié)構(gòu)光投射于被測(cè)蒙皮表面并在其上形成投影光條，而后通過工業(yè)相機(jī)采集其視野范圍內(nèi)的、同時(shí)包含投影光條和鉚釘孔的二維圖像，再經(jīng)由系統(tǒng)標(biāo)定和光條中心線提取等步驟表征和計(jì)算出蒙皮曲面的成形輪廓和結(jié)構(gòu)特征，并基于此進(jìn)行擬合與疊加運(yùn)算而得到鉚釘孔的孔心三維坐標(biāo)與法線方向，從而完成其位置與法矢的檢測(cè)任務(wù)。1 系統(tǒng)組成在插釘過程中，由于定位工裝存在誤差和鉆孔過程中蒙
中國(guó)測(cè)試 2022年6期2022-07-05
- 基于光學(xué)三角法的芯片凸點(diǎn)高度測(cè)量
表面形貌調(diào)制后的光條信息，解析得到物體表面不同位置的高度信息，該裝置的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)偏差為3.41 μm，相比于點(diǎn)光源，該裝置采用線光源，能夠提升測(cè)量速度，但測(cè)量精度不能滿足凸點(diǎn)檢測(cè)的需求。針對(duì)以上光學(xué)三角測(cè)量系統(tǒng)存在的問題，本文針對(duì)芯片凸點(diǎn)形貌特征，提出了一種基于光學(xué)三角法的芯片凸點(diǎn)高度測(cè)量方法。該方法將白光LED 發(fā)出的光線經(jīng)過整形后形成線結(jié)構(gòu)光投射到凸點(diǎn)上，凸點(diǎn)頂部和芯片基板上的反射光線經(jīng)過透鏡后投射在相機(jī)靶面上，根據(jù)圖像中的幾何特征信息，結(jié)合凸點(diǎn)高度測(cè)量
光子學(xué)報(bào) 2022年5期2022-06-28
- 似然函數(shù)和隨機(jī)濾波的點(diǎn)云去噪方法研究
取打在物體表面的光條圖像，當(dāng)被測(cè)物體在光平面下移動(dòng)時(shí)，物體上的光條會(huì)隨著物體的移動(dòng)而發(fā)生相應(yīng)的形變，在相機(jī)上所成的像也會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化。通過解調(diào)光條的形變，提取光條中心并計(jì)算相應(yīng)的解析幾何關(guān)系，最后得到被測(cè)物體的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)［6］。線結(jié)構(gòu)光采用非接觸式視覺檢測(cè)的方式，具有精度高、測(cè)量簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，通過對(duì)物體上光條的測(cè)量來替代傳統(tǒng)的直接測(cè)量方式。運(yùn)用此方法需要對(duì)系統(tǒng)做精確標(biāo)定和精確的光條中心提取，系統(tǒng)標(biāo)定包括攝像機(jī)位姿的標(biāo)定，光平面位姿的確定和移動(dòng)位姿的標(biāo)定；
機(jī)械設(shè)計(jì)與制造 2022年2期2022-02-23
- 基于改進(jìn)Steger算法的線結(jié)構(gòu)光中心提取
到廣泛應(yīng)用。提取光條圖像的條紋中心坐標(biāo)是線結(jié)構(gòu)光三維視覺測(cè)量技術(shù)的關(guān)鍵，光條圖像包含被測(cè)量物體表面的三維形貌信息，是被測(cè)點(diǎn)三維坐標(biāo)求取的依據(jù)[1]。光條中心線坐標(biāo)提取的偏差將直接影響被測(cè)對(duì)象三維坐標(biāo)的精度[2]。由于噪聲對(duì)條紋中心提取存在一定的影響，因此如何充分利用光條圖像特征，實(shí)現(xiàn)條紋中心的快速、高精度提取，是三維視覺測(cè)量技術(shù)首要考慮的問題。李丹等[3]將極值法和灰度重心法相融合，首先利用極值法找到灰度值的最大點(diǎn)，然后通過灰度重心法獲取光條的中心位置，此
- 封裝電路板的三維在線檢測(cè)技術(shù)研究
標(biāo)標(biāo)定示意圖保證光條在投射過程中能夠與靶標(biāo)平面處于垂直狀態(tài)，需要將測(cè)量坐標(biāo)系之間建立在光平面中，保證左線結(jié)構(gòu)光傳感器與右線結(jié)構(gòu)光傳感器均在一個(gè)坐標(biāo)系中。進(jìn)行標(biāo)定時(shí)，在標(biāo)定時(shí)，必須遵照特定的方向?qū)袠?biāo)當(dāng)中的測(cè)量坐標(biāo)實(shí)施平移，將Zw確定為平移的距離。可以將光平面與靶標(biāo)平行線間的焦點(diǎn)作為標(biāo)定的特征點(diǎn)，同時(shí)將Yw確定為平行線的間距離。通過該方法，可以保證左相機(jī)與右相機(jī)均能得到想要的特征點(diǎn)。2.2 傳感器標(biāo)定結(jié)果本文對(duì)標(biāo)定方法的探尋和分析，宗旨就是系統(tǒng)與實(shí)際應(yīng)用的有
電子元器件與信息技術(shù) 2021年7期2021-11-11
- 基于機(jī)器視覺的接觸軌幾何參數(shù)測(cè)量方法
表面，得到結(jié)構(gòu)光光條圖像，提取光條中心線并與另一臺(tái)相機(jī)的光條圖像中心線匹配，得到光條中心在實(shí)際空間位置的信息，最后在中心線中提取測(cè)量位置特征點(diǎn)，以特征點(diǎn)坐標(biāo)信息反映接觸軌幾何參數(shù)。以上述測(cè)量原理為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了接觸軌幾何參數(shù)測(cè)量?jī)x，并在試驗(yàn)中進(jìn)行精度測(cè)試。試驗(yàn)結(jié)果表明，該測(cè)量?jī)x在不同的距離下，測(cè)量精度能達(dá)到1 mm，同時(shí)具備良好的測(cè)量穩(wěn)定性，能夠滿足實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)的測(cè)量要求。線結(jié)構(gòu)光；機(jī)器視覺；接觸軌接觸軌是沿著地鐵走行軌布置并供給列車電能的特殊輸電系統(tǒng)，電動(dòng)車組通
機(jī)械 2021年9期2021-09-27
- Steger算法在運(yùn)動(dòng)鞋底表面光條圖像中心提取的應(yīng)用
并重點(diǎn)對(duì)鞋底表面光條圖像中心的提取算法進(jìn)行研究，以滿足鞋底三維信息提取的精度和實(shí)時(shí)性要求。常見的光條圖像中心提取方法主要分為兩類：一類從光條圖像的幾何形態(tài)特征出發(fā)，包括閾值法、極值法、骨架提取法等[6-8]，這類方法雖然簡(jiǎn)單快速，但易受各種噪聲和閾值的影響而導(dǎo)致提取精度降低；另一類從光條圖像的灰度特征出發(fā)，如重心法、方向模板法、Steger算法以及曲線擬合法[9-12]，這類方法提取中心準(zhǔn)確，精度較高，但當(dāng)光條寬度發(fā)生變化時(shí)，會(huì)發(fā)生光條圖像部分區(qū)域中心提取
- 基于多道線性激光的帶式輸送機(jī)縱向撕裂檢測(cè)
送帶表面的線性激光條紋(光條)特征變化判斷是否有撕裂損傷。文獻(xiàn)[12]將單道線性激光投射在輸送帶表面，利用最大值法提取光條骨架、鄰域差分確定斷點(diǎn)位置、二階導(dǎo)數(shù)判斷波動(dòng)異常位置，進(jìn)而檢測(cè)并標(biāo)志輸送帶縱向撕裂區(qū)域；文獻(xiàn)[13]通過檢測(cè)投射到輸送帶表面的1條線性激光輪廓線的斷裂特征來識(shí)別縱向撕裂。上述方法只關(guān)注有無縱向撕裂，不涉及撕裂損傷的長(zhǎng)度、寬度、深度等特征信息計(jì)算，無法實(shí)現(xiàn)對(duì)損傷的定位與趨勢(shì)跟蹤[14]。本文提出一種基于多道線性激光的帶式輸送機(jī)縱向撕裂檢測(cè)
工礦自動(dòng)化 2021年7期2021-07-30
- 基于塊匹配的激光條紋亞像素中心提取
到三維物體表面的光條圖像,通過計(jì)算機(jī)解算光條信息獲取物體表面的三維特征。在實(shí)際測(cè)量過程中,采集圖像中光條寬度通常為幾個(gè)到幾十個(gè)像素,從圖像中精確提取光條中心是實(shí)現(xiàn)測(cè)量的關(guān)鍵步驟[5]。進(jìn)行線結(jié)構(gòu)光檢測(cè)時(shí),光條投射到三維物體表面,由于被測(cè)物體的表面特性、三維形狀、投影強(qiáng)度及環(huán)境光強(qiáng)不同,對(duì)激光條紋圖像的成像質(zhì)量造成干擾,成為限制提取光條中心坐標(biāo)精度的重要原因[6]。在線結(jié)構(gòu)光中心提取的研究過程中,國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了許多中心提取方法,其中邊緣提取法、閾值提取法、
激光與紅外 2021年6期2021-07-23
- 基于直線空間旋轉(zhuǎn)的十字結(jié)構(gòu)光標(biāo)定
方程的形式來表示光條圖像信息，簡(jiǎn)化了標(biāo)定靶標(biāo)，彌補(bǔ)了標(biāo)定點(diǎn)少的缺陷，但標(biāo)定過程仍需移動(dòng)靶標(biāo)。然而針對(duì)十字結(jié)構(gòu)光標(biāo)定的研究，Kiddee等［12］提出了一種簡(jiǎn)單的CLSL（十字結(jié)構(gòu)光標(biāo)定）標(biāo)定方法，以少量的十字光與靶標(biāo)平面邊線相交的非共線特征點(diǎn)來獲取光平面方程，可以滿足中等精度的測(cè)量需求，但標(biāo)定點(diǎn)數(shù)量較少不能充分利用光條信息，同時(shí)還需要移動(dòng)靶標(biāo)來獲取特征點(diǎn)，操作過程復(fù)雜。Zhang等人［13］采用十字結(jié)構(gòu)光來進(jìn)行焊縫識(shí)別測(cè)量，以光條中心點(diǎn)作為特征點(diǎn)來擬合光平
光學(xué)精密工程 2021年6期2021-07-14
- 激光光條中心線提取研究綜述
領(lǐng)域。理想的激光光條橫截面亮度分布滿足高斯模型，因此可以提取出光條橫截面上最亮的像素點(diǎn)，這些像素點(diǎn)就構(gòu)成了激光光條的中心線。中心線兼具了激光光條的局部特性和全局特征，在諸如缺陷檢測(cè)等場(chǎng)景中具有核心作用。如何精準(zhǔn)、完整地提取投射到物體表面的線結(jié)構(gòu)光是視覺測(cè)量的關(guān)鍵問題，而結(jié)構(gòu)光的中心線提取是重中之重。本文主要目的在于回顧并總結(jié)線結(jié)構(gòu)光中心線提取模型的不同種類及其各自的發(fā)展歷程，并對(duì)比分析不同模型的優(yōu)劣，通過對(duì)當(dāng)前模型的分析展望未來的中心線提取發(fā)展的方向和趨勢(shì)
測(cè)控技術(shù) 2021年6期2021-07-05
- 核燃料棒反光表面條紋自適應(yīng)中心提取方法
描運(yùn)動(dòng)，獲取線激光條紋信息，通過提取激光條紋中心，將其轉(zhuǎn)換為三維點(diǎn)云坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)被測(cè)物尺寸的高精度測(cè)量。水下檢測(cè)中的激光條紋照射質(zhì)量、水下檢測(cè)環(huán)境和待測(cè)物表面特性都會(huì)對(duì)攝像機(jī)采集的光條圖像造成影響[2]，從而給中心線的提取帶來一系列問題。因此，如何精確快速地提取光條中心線，是保證整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)測(cè)量精度的關(guān)鍵一步。近年來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了許多條紋中心提取方法[3-4]，主要有幾何法[5]、極值法[6]、骨架提取法[7]、高斯擬合法[8]、方向模板法[9]、灰度重
應(yīng)用光學(xué) 2021年1期2021-04-11
- 一種V型坡口焊縫圖像處理方法及特征提取算法研究
波變換的V型坡口光條提取算法，能有效抵抗弧光的干擾，但其算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，運(yùn)行效率有待提高.常用的預(yù)處理操作還有圖像濾波、邊緣檢測(cè)等[8].角點(diǎn)檢測(cè)方法主要分為基于灰度圖像與基于輪廓曲線的方法[9]，其中基于灰度圖像的角點(diǎn)檢測(cè)主要考慮像素鄰域點(diǎn)的灰度變化，如Harris角點(diǎn)檢測(cè)法[10]、Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)法等[11].基于輪廓曲線的角點(diǎn)檢測(cè)主要依據(jù)輪廓曲率的變化，主要有基于曲率尺度空間(Curvature Scale Space，CSS) 的角點(diǎn)檢
測(cè)試技術(shù)學(xué)報(bào) 2021年1期2021-02-25
- 十字線結(jié)構(gòu)光視覺傳感器的標(biāo)定方法研究
通過攝像機(jī)標(biāo)定、光條中心線提取和結(jié)構(gòu)光平面解算等過程解算出了模型中的未知量，從而完成了傳感器的結(jié)構(gòu)參數(shù)標(biāo)定。該標(biāo)定方法無需高成本的標(biāo)定靶標(biāo)和復(fù)雜的操作過程，并且可以提高標(biāo)定效率、降低勞動(dòng)強(qiáng)度，特別適合于現(xiàn)場(chǎng)組建基于十字線結(jié)構(gòu)光視覺傳感器的三維測(cè)量系統(tǒng)。2 系統(tǒng)組成為了實(shí)現(xiàn)被測(cè)物體的表面輪廓信息的快速、精確獲取，本文基于結(jié)構(gòu)光三維視覺測(cè)量原理搭建了一套非接觸式的十字線結(jié)構(gòu)光視覺傳感器，如圖1所示。該傳感器主要由攝像機(jī)、光學(xué)投射器和夾持工裝構(gòu)成，其中，攝像機(jī)選
宇航計(jì)測(cè)技術(shù) 2020年6期2021-01-13
- 高斯加權(quán)的二維灰度重心法提取光條中心
等。其中線結(jié)構(gòu)光光條中心提取是線結(jié)構(gòu)光視覺系統(tǒng)測(cè)量過程中關(guān)鍵的步驟。傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)光條紋中心的提取方法可以分為基于光條形態(tài)特征和基于光條灰度分布特征兩個(gè)方向?；诮Y(jié)構(gòu)光條形態(tài)特征的提取方法，其主要思想是利用光條圖像的形態(tài)學(xué)特征、光條曲線自身幾何特征進(jìn)行光條中心提取。代表的方法有幾何中心法[4]、閾值法[5]等。幾何中心法確定光條中心速度快，但是當(dāng)激光條紋圖像中條紋出現(xiàn)缺失時(shí)，該方法提取的光條中心精度差，無法獲取準(zhǔn)確的中心位置；閾值法易受外界噪聲的影響，提取效果
計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì) 2020年12期2020-12-28
- 基于自適應(yīng)窗口的線結(jié)構(gòu)光條中心提取方法
快速、準(zhǔn)確地提取光條中心，是得到目標(biāo)物體三維信息的關(guān)鍵步驟[2]。有學(xué)者提出以光條的高斯分布中心為結(jié)構(gòu)光中心的方法，來確定光條中心位置?；谶@一思想，發(fā)展了極值法、閾值法[3]、灰度重心法[4]、曲線擬合法[5]和Steger法[6]等方法。本文提出了一種基于自適應(yīng)窗口的灰度重心法，用于提取結(jié)構(gòu)光光條中心。該方法融合了其曲線擬合法和灰度重心法的各種特點(diǎn)。首先，對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行預(yù)處理；其次，進(jìn)行高斯曲線初步擬合，根據(jù)高斯曲線的特性自動(dòng)選取閾值，能夠自適應(yīng)地確定
自動(dòng)化儀表 2020年10期2020-11-13
- 基于密度聚類的光條中心線提取方法
方法，該方法利用光條灰度值呈高斯分布的特點(diǎn)對(duì)中心進(jìn)行計(jì)算，并結(jié)合閾值選取過程對(duì)低亮度圖像噪聲進(jìn)行剔除，算法使用線性計(jì)算，因而時(shí)間復(fù)雜度低，但該法僅適用于光條灰度滿足高斯分布、寬度一致性高、分布較為集中的場(chǎng)景［9］。在實(shí)際工業(yè)測(cè)量中，受激光發(fā)生器的制造誤差以及物體表面形貌影響，激光光條不能滿足理想高斯分布，另外，受圖像采集設(shè)備缺陷、環(huán)境光照射不均、被測(cè)物體表面復(fù)雜且反射率不同等因素影響，采集到的原始圖像同時(shí)含有激光光條和噪聲光斑，光斑具有隨機(jī)分布、亮度不均、
激光技術(shù) 2020年4期2020-07-08
- 基于多線結(jié)構(gòu)光的弱紋理物體形貌測(cè)量方法
到待測(cè)對(duì)象上，激光條紋圖像被兩個(gè)相機(jī)采集并重建。代表性產(chǎn)品如FARO開發(fā)的Freestyle手持式3D掃描儀，由于采用單條激光，所獲得的圖像對(duì)環(huán)境光具有強(qiáng)抗干擾能力和高測(cè)量穩(wěn)定性。為滿足3D打印中弱紋理對(duì)象的監(jiān)測(cè)要求，本方法將多線結(jié)構(gòu)光與雙目立體視覺測(cè)量技術(shù)相結(jié)合，將多線結(jié)構(gòu)光投射到物體的表面上，采用光條序列匹配和極線約束相結(jié)合的圖像特征點(diǎn)匹配方法，解決了多線結(jié)構(gòu)光投射后的紋理重復(fù)性問題，最后根據(jù)相機(jī)標(biāo)定參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜曲面下的一次性表面重建[2]。該方法
機(jī)械制造與自動(dòng)化 2020年2期2020-04-24
- 基于單雙目結(jié)合的線結(jié)構(gòu)光掃描技術(shù)
位像素寬度的紅色光條取代傳統(tǒng)激光，并同步使用攝像機(jī)對(duì)含有光條信息的圖像進(jìn)行捕獲，根據(jù)所獲得的圖像信息，恢復(fù)物體的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。圖1 系統(tǒng)硬件平臺(tái)1.2 系統(tǒng)軟件流程系統(tǒng)軟件的實(shí)現(xiàn)需要在雙目系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和單目系統(tǒng)結(jié)構(gòu)兩種環(huán)境下進(jìn)行。在雙目系統(tǒng)中，為獲取計(jì)算物體三維坐標(biāo)時(shí)所需要的相機(jī)內(nèi)部參數(shù)和兩臺(tái)相機(jī)間的位姿關(guān)系，采用經(jīng)典的張正友標(biāo)定算法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，之后用投影儀向柱形紙筒表面投射單位像素的紅色移動(dòng)光條，并使用兩臺(tái)相機(jī)實(shí)時(shí)進(jìn)行圖像捕獲，每獲取到一對(duì)圖像，首先采用
計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì) 2020年3期2020-04-24
- 多線結(jié)構(gòu)光堆積物三維測(cè)量方法研究
相當(dāng)?shù)墓鈴?qiáng)度，且光條紋可以與拍攝的相機(jī)線同步切換，實(shí)現(xiàn)了連續(xù)測(cè)量，單次表面掃描就能得到高質(zhì)量三維重建。Lin等[5]利用高動(dòng)態(tài)范圍成像技術(shù)提出一種新穎的結(jié)構(gòu)光傳感方法，將相同圖案索引的圖像融合在一起以獲得高動(dòng)態(tài)范圍輻射圖，且三維重建結(jié)果具有較高精確度 。工業(yè)領(lǐng)域有多種方法可實(shí)現(xiàn)三維重構(gòu)，但是測(cè)量目標(biāo)物體較小，測(cè)量環(huán)境要求較高，無法滿足測(cè)量大型堆積物高精度、快速掃描、低成本的需求?；诖?，本文提出一種新型多線結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量方法，通過直線滑臺(tái)的線性移動(dòng)，使多束
中國(guó)測(cè)試 2019年11期2019-12-14
- 淺析汽車內(nèi)飾內(nèi)氛圍燈的設(shè)計(jì)和應(yīng)用
柔性光纖或注塑導(dǎo)光條。圖1 內(nèi)氛圍燈 2 氛圍燈的組成部分汽車內(nèi)氛圍燈一般由幾部分組成：燈頭，導(dǎo)光條，接插端子，燈帶支架等，對(duì)于多色控制的氛圍燈還會(huì)有控制器。圖2 燈的主要組成部件 3 氛圍燈的工作原理車內(nèi)實(shí)現(xiàn)途徑：通過車內(nèi)線束，接通電源，點(diǎn)亮LED 燈，經(jīng)過導(dǎo)光條，進(jìn)行光的傳播，從而達(dá)到氛圍燈的效果。LED 燈是一種固態(tài)的半導(dǎo)體器件，可以直接把電轉(zhuǎn)換為光。它的核心部分是由P 型半導(dǎo)體和N 型半導(dǎo)體組成的晶片，在P 型半導(dǎo)體和N 型半導(dǎo)體之間有一個(gè)過渡層，
汽車實(shí)用技術(shù) 2019年19期2019-10-23
- 汽車焊縫密封膠條的光條中心提取算法研究
。針對(duì)黑色膠條，光條的亮度會(huì)減弱，進(jìn)而增加提取難度，因此對(duì)線結(jié)構(gòu)光光條中心的提取是關(guān)鍵難題之一。激光的光條提取算法主要有閾值法、極值法、擬合法和重心法等。閾值法通過設(shè)定不同的閾值，把圖像像素點(diǎn)的灰度值分為2個(gè)區(qū)間，分割后的圖像像素點(diǎn)灰度值若處在設(shè)定區(qū)間，則被選中，反之則被刪除。該方法速度快，但是改變了光條的細(xì)節(jié)，精度差。極值法的原理是提取圖像中每行或每列的極大值，在光條截面光強(qiáng)分布嚴(yán)格符合高斯分布的情況下速度快，但容易造成誤差。擬合法是將光條灰度最大值附近
應(yīng)用光學(xué) 2019年5期2019-10-14
- 一種基于線結(jié)構(gòu)光的汽車側(cè)位停車的環(huán)境感知方法?
物體的表面形成了光條，該光條會(huì)受到物體表面形貌的調(diào)制而變形，用攝像機(jī)獲取光條的二維圖像，利用三角測(cè)量原理求解出光條的三維信息［3］。本文的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)是南京理工大學(xué)無人駕駛車平臺(tái)，如圖1 所示，攝像機(jī)和線結(jié)構(gòu)光投射器固定在車輛的側(cè)上方，保持位置不變。實(shí)驗(yàn)時(shí)打開線結(jié)構(gòu)光投射器，線結(jié)構(gòu)光投射器在行駛車輛側(cè)邊投射出一個(gè)光平面，投射出的光平面與周圍物體表面物體相交。當(dāng)線結(jié)構(gòu)光平面斜入射至車輛表面時(shí)，則光平面與車輛相交形成的亮線會(huì)在車輛的頂部處發(fā)生“斷裂”，形成斷點(diǎn)，斷
計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程 2019年7期2019-07-31
- 結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量技術(shù)在列車走行部異物檢測(cè)的應(yīng)用研究
理和方法2.1 光條圖像中心提取方法在結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)中，線激光器由于投射距離和物體表面特性等因素，在被投射物體表面形成具有一定寬度的光條，工業(yè)相機(jī)捕獲到被投射物體表面上的畸變光條圖像，光條的寬度一般占5～15個(gè)像素（見圖1），光條中心坐標(biāo)的提取精度將影響整個(gè)測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量精度。理想線結(jié)構(gòu)光光條的灰度分布是高斯分布，現(xiàn)實(shí)情況下，光條受到投射距離、環(huán)境因素以及投射物體表面特性等因素的影響，光條呈現(xiàn)類高斯分布。綜合考慮光條中心提取算法的優(yōu)缺點(diǎn)以及實(shí)際光條的灰度分布特
中國(guó)鐵路 2019年1期2019-03-23
- 視覺引導(dǎo)的搬運(yùn)機(jī)器手位置測(cè)量研究*
個(gè)或者多個(gè)結(jié)構(gòu)光光條,光條成像于CCD相機(jī)像平面。圖1 激光視覺測(cè)量原理圖1 激光光條中心點(diǎn)識(shí)別算法本文采取的激光光條中心點(diǎn)識(shí)別算法流程如圖2 所示。圖2 激光光條中心點(diǎn)識(shí)別算法流程圖由于汽車保險(xiǎn)杠彎曲的表面形貌,所以激光光條的形狀也不盡相同。當(dāng)激光投射在有連續(xù)高度變化的曲面上時(shí),圖像中會(huì)呈現(xiàn)出彎曲變化光條;而激光投射在連續(xù)同一高度平面上時(shí),會(huì)呈現(xiàn)豎直方向的光條。如圖3為現(xiàn)場(chǎng)激光投射在3種不同類型保險(xiǎn)杠表面的情況。圖3 激光投射在不同類型保險(xiǎn)杠上光條情況在
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2018年11期2018-12-10
- 室內(nèi)環(huán)境下線結(jié)構(gòu)光光條提取方法
在于提取出圖像的光條部分。在簡(jiǎn)單背景環(huán)境下，極值法廣泛使用。極值法以圖像的一列(或一行)中灰度最大的點(diǎn)(極值點(diǎn))作為光條的粗略中心，為了提高精度，在極值法的基礎(chǔ)上使用灰度重心法，高斯擬合法等處理方法[6～9]。這些方法以極值法確定粗略中心，并利用極值點(diǎn)附近一定范圍內(nèi)的像素進(jìn)行光條中心精確定位。以上方法在致力于精度的同時(shí)忽略了魯棒性。本文基于室內(nèi)環(huán)境情況復(fù)雜，受被測(cè)物體與光源距離、背景灰度變化的影響，整幅圖像中光條的亮度不一，且存在環(huán)境光干擾(光滑表面對(duì)環(huán)境
傳感器與微系統(tǒng) 2018年10期2018-09-27
- 基于間接標(biāo)定法的結(jié)構(gòu)光視覺檢測(cè)系統(tǒng)三維測(cè)量技術(shù)與試驗(yàn)評(píng)估
被測(cè)物體調(diào)制后的光條信息，最后依據(jù)攝像機(jī)光條信息反求線激光照射處被測(cè)物體的三維坐標(biāo)[5-7]。該技術(shù)較之于雙目視覺測(cè)量技術(shù)解決了雙目視覺技中存在的特征點(diǎn)匹配問題，但增加了光平面的標(biāo)定問題。目前，常規(guī)標(biāo)定法如拉絲法和鋸齒法的缺陷：標(biāo)定點(diǎn)的三維坐標(biāo)點(diǎn)的獲取需要借助昂貴的外部測(cè)量設(shè)備，并且獲取的標(biāo)定點(diǎn)數(shù)目有限，標(biāo)定精度也有限[8-9]。徐光祐和Huynh等人為了獲得更多精確的標(biāo)定特征點(diǎn)，提出了運(yùn)用交比不變?cè)淼臉?biāo)定特征點(diǎn)提取方法[10-12]。魏振忠在徐光祐的研
現(xiàn)代制造技術(shù)與裝備 2018年7期2018-08-15
- 激光器陣列調(diào)節(jié)裝置及其控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)
標(biāo)投射模式切換及光條位置調(diào)節(jié)穩(wěn)定性差、效率低，無法滿足實(shí)際測(cè)量需求的問題，分析視覺測(cè)量中不同階段對(duì)激光輔助靶標(biāo)的投射及調(diào)節(jié)需求，同時(shí)考慮設(shè)備緊湊性、實(shí)用性及可靠性，設(shè)計(jì)加工1套激光器陣列調(diào)節(jié)裝置，利用工作站及NI計(jì)數(shù)器驅(qū)動(dòng)多臺(tái)步進(jìn)電機(jī)實(shí)現(xiàn)激光器獨(dú)立及協(xié)調(diào)控制，最后根據(jù)調(diào)控需求及硬件裝置基于LabVIEW開發(fā)相應(yīng)的控制系統(tǒng)。研究結(jié)果表明：該裝置及系統(tǒng)工作穩(wěn)定，具有良好的調(diào)控效率和魯棒性，實(shí)現(xiàn)了激光器陣列輔助靶標(biāo)的高效自動(dòng)化調(diào)節(jié)，為提高視覺測(cè)量效率奠定了良好的
- 基于激光攝像技術(shù)的鋼軌波磨檢測(cè)方法研究*
）對(duì)傳感器獲得的光條圖像進(jìn)行ROI（Region Of Interest）提取，將圖像的ROI傳送至上位機(jī)提取輪廓數(shù)據(jù)，進(jìn)而完成鋼軌的波磨信息提取。論證了通過多傳感器并行工作提高鋼軌輪廓的采樣頻率的可行性，在Xilinx SP605開發(fā)板上實(shí)現(xiàn)了光條圖像ROI的實(shí)時(shí)提取。試驗(yàn)表明，ROI提取能夠有效減小通信的數(shù)據(jù)量。軌道交通；鋼軌波磨；檢測(cè)方法；并行采樣；圖像ROI提取列車運(yùn)行過程中，由于輪軌相互作用及鋼軌加工工藝等原因，鋼軌頂面沿縱向會(huì)出現(xiàn)規(guī)律性的類似波
城市軌道交通研究 2017年10期2017-11-21
- 基于線結(jié)構(gòu)光的桌面3D掃描技術(shù)
重心法相結(jié)合，對(duì)光條中心進(jìn)行提取。通過對(duì)物體三維掃描將所得掃描結(jié)果與掃描實(shí)物進(jìn)行了對(duì)比，分析了系統(tǒng)的誤差。該系統(tǒng)具有價(jià)格低廉，使用方便等特點(diǎn)。關(guān)鍵詞：3D掃描； 線結(jié)構(gòu)光； 圖像處理中圖分類號(hào)： TH 741文獻(xiàn)標(biāo)志碼： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2017.04.005Abstract：The paper is to study a desktop threedimensional scanning technology
光學(xué)儀器 2017年4期2017-09-12
- 一種面向?qū)p測(cè)量的雙線結(jié)構(gòu)光光條中心提取方法*
提取精度又取決于光條中心的提取精度，因此結(jié)構(gòu)光光條中心提取的是否準(zhǔn)確，直接影響到測(cè)量結(jié)果的精度。從實(shí)現(xiàn)方法上分析，將現(xiàn)有的光條紋中心提取技術(shù)歸結(jié)為兩大類[4]：一類是以幾何中心作為光條紋中心的提取方法，如閾值法、邊緣取中法、骨架細(xì)化法等[5-6]，這類方法算法簡(jiǎn)單，運(yùn)行速度快，但精度低，受閾值與噪聲影響較大。另一類是以能量中心作為光條紋中心的提取方法，如極值法、重心法、Steger法和高斯擬合法等?；叶戎匦姆ㄊ菍?span id="syggg00" class="hl">光條寬度范圍內(nèi)橫截面上的灰度值重心作為光條的
航空制造技術(shù) 2017年8期2017-05-16
- 一種基于光條中心線的測(cè)距方法
26)?一種基于光條中心線的測(cè)距方法游佳興，黃魯(中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 電子科學(xué)與技術(shù)系，安徽 合肥 230026)在單目視覺避障系統(tǒng)中，利用紅色LED水平光條照射前方障礙物，由攝像頭獲得圖像并處理后得到紅光光條，根據(jù)光條中心在圖像中的位置判斷障礙物與攝像頭之間的距離。該文對(duì)Zhang并行細(xì)化算法進(jìn)行了改進(jìn)，以適應(yīng)嵌入式系統(tǒng)快速準(zhǔn)確得到紅光光條的中心線，由中心線坐標(biāo)得到障礙物距離及寬度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該算法具有很好的中心線提取效果；測(cè)距范圍為25 cm，測(cè)距誤
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2016年17期2016-10-27
- 雙目視覺測(cè)量中等匹配點(diǎn)的光條中心提取
測(cè)量中等匹配點(diǎn)的光條中心提取賈振元，樊超楠，劉巍*，楊景豪，徐鵬濤(大連理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 大連 116024)為了精確、快速提取激光條中心，使其提取結(jié)果更適用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)特征尺寸的雙目視覺測(cè)量，提出了一種等匹配點(diǎn)的激光條中心提取方法。利用灰度重心法粗提取出激光條中心點(diǎn)，計(jì)算灰度梯度方向，確定光條邊界。接著，根據(jù)左右圖像中激光條的粗提取結(jié)果確定基準(zhǔn)光條，對(duì)另一幅圖像中的對(duì)應(yīng)光條進(jìn)行插值。然后結(jié)合灰度梯度方向與插值結(jié)果對(duì)激光條進(jìn)行重提取，得到等匹配點(diǎn)
光學(xué)精密工程 2016年7期2016-08-23
- 智能獲取裝箱管狀工件抓取位置的研究
表面產(chǎn)生的反光直光條特征，提出了一種Gaussian擬合與Hough變換相結(jié)合的擬合算法。首先利用Gaussian擬合提取各光條法向上的中心坐標(biāo)，然后將獲取的坐標(biāo)點(diǎn)集運(yùn)用Hough變換進(jìn)行擬合，最后根據(jù)獲取的各光條中心線計(jì)算各工件的抓取位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能同時(shí)實(shí)現(xiàn)多條光條直線的擬合，又能抑制干擾點(diǎn)或噪聲的影響，有效實(shí)現(xiàn)裝箱工件抓取位置的智能獲取。機(jī)器視覺；Gaussian擬合；Hough變換；光條中心線；抓取位置機(jī)器人智能抓取工件的首要步驟是判斷目標(biāo)
圖學(xué)學(xué)報(bào) 2015年3期2015-12-19
- 分?jǐn)?shù)階微分局部強(qiáng)反射的去噪方法應(yīng)用
具有強(qiáng)反射的表面光條圖像出現(xiàn)散斑或復(fù)合散斑等嚴(yán)重噪聲情況，該文提出一種利用分?jǐn)?shù)階微分增強(qiáng)的圖像去噪聲的處理算法，突出噪聲的顆粒化特征，通過連通區(qū)域面積統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)有效連續(xù)光條進(jìn)行分離并去除散斑噪聲，獲得有效光條圖像，最后利用灰度重心法提取有效光條的中心。經(jīng)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，該方法得到的信息熵值和光條中心提取精度都顯著提高，體現(xiàn)了分?jǐn)?shù)階微分算法增強(qiáng)圖像高頻信息的同時(shí)，有效保留更多的低頻信息的特點(diǎn)，保留了更多的圖像紋理細(xì)節(jié)，顯著提高了特征光條中心提取精度。圖像去噪；分
電子與信息學(xué)報(bào) 2015年12期2015-08-17
- SMT封裝電路板三維在線檢測(cè)技術(shù)
一。提出了自適應(yīng)光條中心提取算法,對(duì)反射或散射影響而形成的光條圖像噪聲具有很好的抑制效果,能夠提取準(zhǔn)確的光條中心。實(shí)驗(yàn)表明系統(tǒng)測(cè)量精度可達(dá)到0.02 mm。系統(tǒng)測(cè)量得到的三維數(shù)據(jù),可以為在線檢測(cè)SMT封裝電路板缺陷提供可靠的三維信息。SMT封裝電路板;線結(jié)構(gòu)光傳感器;三維在線缺陷檢測(cè);雙傳感器標(biāo)定;光條中心提取隨著表面封裝技術(shù)SMT(Surface Mount Technology)的普及,電路板上元器件不斷密集化和細(xì)小化,有效的檢測(cè)元器件貼裝缺陷對(duì)整個(gè)S
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2015年2期2015-05-06
- 高斯混合分布激光中心線提取方法
射到鍛件表面，由光條幾何形狀間接表征待測(cè)鍛件幾何參數(shù)［2］。然而，該類激光器光條截面分布特性各異，導(dǎo)致中心提取精度與穩(wěn)定性較差，目前仍沒有很好地解決辦法。國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)激光條的快速提取做了很多研究。張旭萍等［3］提出一種基于極線匹配的新的相位一致性的光條中心提取方法，適合處理具有對(duì)稱結(jié)構(gòu)的圖像特征;廈門大學(xué)于永濤等［4］針對(duì)激光掃描過程中鏡面反射造成的激光條干擾，對(duì)異常值進(jìn)行去除;張瑞瑛等［5］提出一種基于感興趣區(qū)域的光條中心提取方法，能夠快速提取過曝的紅
激光與紅外 2015年11期2015-03-23
- 激光輔助智能車障礙物探測(cè)方法研究＊
標(biāo)障礙物投射激光光條，投射的激光光條可以覆蓋整個(gè)的障礙物，根據(jù)光條在障礙物上的變形狀態(tài)來計(jì)算障礙物體的三維信息．當(dāng)整個(gè)激光完成面投射時(shí)，實(shí)時(shí)記錄含有激光光條的圖像信息，將圖像作為系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)傳遞給計(jì)算機(jī)．計(jì)算機(jī)經(jīng)過相應(yīng)的處理算法最后輸出的結(jié)果是所拍攝障礙物的二維圖像中每個(gè)像素的三維坐標(biāo)信息．實(shí)驗(yàn)的主要設(shè)備是激光投射裝置、攝像機(jī)、計(jì)算機(jī)．圖1 多線激光探測(cè)系統(tǒng)Fig．1 Detection system with multi-line laser基于多線激
西安工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) 2015年1期2015-01-01
- 嵌入式系統(tǒng)中的快速光條中心提取算法
攝像機(jī)獲取變形的光條圖像，最后通過解調(diào)光條變形圖像還原出被測(cè)物體的三維形貌。解調(diào)光條變形圖像基本且關(guān)鍵的一步就是提取光條中心［1］，光條中心的提取精度和速度對(duì)整個(gè)三維形貌測(cè)量系統(tǒng)的性能有著很大的影響。本文將嵌入式系統(tǒng)技術(shù)和三維形貌測(cè)量技術(shù)相結(jié)合，研究基于高級(jí)精簡(jiǎn)指令集機(jī)器 （advanced RISC machine，ARM9）的嵌入式三維測(cè)量系統(tǒng)中的光條中心提取算法。由于嵌入式系統(tǒng)的運(yùn)算和存儲(chǔ)能力有限，如何實(shí)現(xiàn)高效的提取算法已經(jīng)成為一個(gè)亟待解決的難題。同
計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì) 2014年11期2014-12-23
- 線結(jié)構(gòu)光掃描傳感器結(jié)構(gòu)參數(shù)一體化標(biāo)定*
光;攝像機(jī)標(biāo)定;光條中心提取;光平面標(biāo)定隨著工業(yè)生產(chǎn)對(duì)非接觸式測(cè)量需求日益增加,對(duì)檢測(cè)的效率和精度也提出了越來來高的標(biāo)準(zhǔn)。線結(jié)構(gòu)光掃描測(cè)量是一種基于激光三角法的先進(jìn)的三維檢測(cè)技術(shù),它具有測(cè)量范圍廣、效率高、便于操作以及精度適中的優(yōu)點(diǎn),在工業(yè)測(cè)量領(lǐng)域中有著廣闊的應(yīng)用前景[1-2]。線結(jié)構(gòu)光掃描測(cè)量的核心技術(shù)就在于系統(tǒng)標(biāo)定算法的性能,其中主要包含三方面算法:攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定算法、光條中心提取算法、線結(jié)構(gòu)光平面標(biāo)定算法。攝像機(jī)標(biāo)定是視覺測(cè)量的基礎(chǔ),常規(guī)的標(biāo)定算
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2014年9期2014-09-06
- 基于Hessian矩陣的多結(jié)構(gòu)光條紋中心快速提取方法
測(cè)量過程中將結(jié)構(gòu)光條紋投射在待測(cè)物體表面，結(jié)構(gòu)光條紋與待測(cè)物體相交時(shí)，由于物體深度信息的變化結(jié)構(gòu)光受到調(diào)制，調(diào)制后的光條信息被CCD 攝像機(jī)采集為圖像后可用恢復(fù)待測(cè)物體的空間位置和尺寸信息。為獲取這些信息，需要對(duì)結(jié)構(gòu)光條紋的中心位置進(jìn)行精確提取。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)結(jié)構(gòu)光中心提取方法進(jìn)行了許多研究，主要應(yīng)用的結(jié)構(gòu)光條紋中心提取方法有極值法[1]、灰度重心法[2-4]、方向模板法[5]、曲線擬合法[6]等。極值法算法簡(jiǎn)單、運(yùn)算速度快，對(duì)于圖像中符合高斯分布的光條提取
大連大學(xué)學(xué)報(bào) 2014年6期2014-07-10
- 一種多結(jié)構(gòu)光條紋亞像素中心提取方法
物體表面投射結(jié)構(gòu)光條的主動(dòng)視覺法可增加物體表面的特征信息，簡(jiǎn)化三維信息提取過程。結(jié)構(gòu)光條紋照射在被測(cè)物體表面時(shí)，由于物體深度的變化使光條被調(diào)制，調(diào)制光條被標(biāo)定的CCD 相機(jī)拍攝后可獲取物體表面的深度信息，進(jìn)而可根據(jù)深度信息計(jì)算工件尺寸。因此，基于主動(dòng)視覺的物體尺寸測(cè)量及檢測(cè)，需要精確提取結(jié)構(gòu)光條紋的中心。常用的結(jié)構(gòu)光條紋中心提取方法主要有極值法、灰度重心法等［1-3］。這些算法簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性較好，但對(duì)噪聲敏感，中心提取精度較低。方向模板法使用多個(gè)方向模板檢測(cè)
機(jī)械工程師 2014年10期2014-07-08
- 舵面角度測(cè)量中結(jié)構(gòu)光光條圖像自動(dòng)定位方法
角度測(cè)量中結(jié)構(gòu)光光條圖像自動(dòng)定位方法馮 萍*,劉 震(北京航空航天大學(xué) 精密光機(jī)電一體化技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100191)本文提出了一種在舵面角度測(cè)量中多平面結(jié)構(gòu)光光條的自動(dòng)定位方法。該方法首先基于Steger方法提取舵面中多個(gè)平面的光條圖像中心；然后基于直線約束和距離約束提取出各小直線段，并根據(jù)各直線段的直線方向?qū)⒏餍≈本€段歸類為最后的光條直線；最后根據(jù)光條直線的位置判斷各光條直線所在光平面及所在舵平面。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文方法切實(shí)有效，具有較高的魯
中國(guó)光學(xué) 2014年6期2014-04-30
- 可彎曲LCD電視使用了特殊的直下式背光
采用側(cè)光式LED光條結(jié)構(gòu)，其方向與面板彎曲方向垂直。然而，調(diào)整LED光條的結(jié)構(gòu)并不能解決顯示屏亮度不均的問題。側(cè)光型彎曲LCD面板的亮度不均問題只能通過調(diào)整光學(xué)膜（包括導(dǎo)光板）來解決，但是要做出能夠同時(shí)適用于平面和曲面模式的光學(xué)膜存在相當(dāng)大的技術(shù)難度。相反地，直下型彎曲LCD的亮度不均問題可以通過調(diào)整光學(xué)膜和LEDs來解決。如圖一所示。通常情況下，為避免出現(xiàn)亮度不均的問題，平面LCD中LED被等距隔開；曲面LCD中，由于LED光條與面板彎曲方向平行，因此可
消費(fèi)電子 2014年2期2014-04-17
- 面向重建的結(jié)構(gòu)光中心快速提取方法*
，準(zhǔn)確、快速提取光條中心是保證獲取實(shí)物表面形狀數(shù)據(jù)精度和算法實(shí)時(shí)性的關(guān)鍵因素。根據(jù)激光強(qiáng)度符合高斯分布和光條邊界的連續(xù)性特點(diǎn)，對(duì)傳統(tǒng)的光條中心提取方法進(jìn)行改進(jìn)。考慮光條在圖像中的形狀和分布特征，通過從圖像的不同位置和方向掃描得到光條中心，并比較了不同掃描方法所用的時(shí)間。利用本文方法重建了動(dòng)車輪轂的三維輪廓。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法比傳統(tǒng)方法有明顯提高，具有較強(qiáng)的實(shí)用性。逆向工程；光條中心提??；中心法；三維重構(gòu)0 引言根據(jù)實(shí)體輪廓生成幾何模型的方法稱為逆向工程
機(jī)電工程技術(shù) 2014年5期2014-01-10
- 光柵式雙目立體視覺傳感器光條快速匹配算法
何快速準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)光條匹配與識(shí)別是其一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù).基于編碼方式的光條匹配識(shí)別方法研究較為廣泛，常用的有空間編碼方法［1－3］，時(shí)間編碼方法［4－5］，直接編碼［6－7］方法等，有些要投射多幅圖像，有些要分析圖像的灰度及顏色信息，給識(shí)別帶來了很大不便.文獻(xiàn)［8］提出一種基于空間搜索的識(shí)別方法，將光柵式雙目立體視覺傳感器看作兩個(gè)光柵結(jié)構(gòu)光視覺傳感器，可分別測(cè)量各光條中心點(diǎn)的三維坐標(biāo)，搜索不同光條中心點(diǎn)集之間的距離最小且模型編號(hào)相同的光條即為匹配光條.但該方法需將
北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào) 2012年5期2012-12-19
- 錫膏激光掃描三維測(cè)量系統(tǒng)光強(qiáng)自適應(yīng)調(diào)節(jié)技術(shù)*
現(xiàn)即使采用同樣的光條中心提取算法，由于光條的亮度不同所提取的中心位置也有很大差別[5]，激光光條中心提取精度決定了錫膏檢測(cè)的準(zhǔn)確程度。目前人們主要研究光條中心提取的算法以及光條圖像的前期處理方法，主要的方法有重心法、閾值法和擬合曲線法等[6－7]。實(shí)際上影響光條中心提取精度的因素有很多，主要包括光條亮度、寬度和直線度等，其中光條亮度是影響提取精度的主要因素[8]。所以采用固定光強(qiáng)的激光光源不能滿足不同電路板的測(cè)量要求。并且生產(chǎn)線上需要定期重新調(diào)節(jié)光源的光強(qiáng)
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2012年8期2012-06-10
- 一種改進(jìn)的高斯擬合法在光帶中心提取中的應(yīng)用
結(jié)構(gòu)光，線結(jié)構(gòu)光光條受到物體表面深度的調(diào)制產(chǎn)生變形，變形的光條圖像由相機(jī)獲取，其中心位置坐標(biāo)包含了激光器、相機(jī)之間的相對(duì)位置信息及被測(cè)物體表面的深度信息[2]。結(jié)構(gòu)光視覺技術(shù)圖像處理關(guān)鍵的一步是精確提取激光條紋的中心線。激光條紋中心線提取的精度將直接影響到視覺測(cè)量的最終精度[3]。常見的光條中心線提取方法有灰度閾值法、極值法和梯度閾值法等，這些方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，但精度不高。高斯擬合法的原理是根據(jù)激光條紋法向灰度值近似服從高斯分布，利用條紋的法向灰度數(shù)據(jù)擬合出高
電子設(shè)計(jì)工程 2012年13期2012-01-15
- 基于公共光學(xué)基準(zhǔn)的大尺寸空間角度測(cè)量關(guān)鍵技術(shù)
小軸2上形成激光光條Ⅰ、激光光條Ⅱ。采用兩個(gè)光軸均垂直于平面C的CCD攝像機(jī)分別對(duì)小軸1、小軸2及其激光光條進(jìn)行拍攝,通過計(jì)算機(jī)圖像處理,就分別在CCD1、CCD2的圖像上得到了小軸1軸線與激光光條Ⅰ之間的角度α0、小軸2軸線與激光光條Ⅱ之間的角度β0。由于在CCD1和CCD2圖像平面上的激光光條是由同一個(gè)線結(jié)構(gòu)激光平面得到的,彼此平行,因此就得到了小軸1的軸線 A與小軸2的軸線B在垂直于主軸的平面C上的投影之間的夾角 γ0=180°-α0-β0。在上述測(cè)
中國(guó)機(jī)械工程 2010年12期2010-06-04