一种同心圆编码靶标的解码与定位方法

针对大视场三维视觉测量时,被测目标特征点难以直接提取或不易精准匹配场景的问题,提出一种同心圆编码靶标的解码与定位方法,利用轮廓提取、连接弧段、椭圆匹配等方法确定靶标区域,并基于交比不变原理实现其中心定位,通过枚举标准信号并比较相关性实现解码。在被测目标表面部署该靶标作为特征点后,针对其图样进行定位与解码,即可利用视觉测量系统在大视场、干扰多的环境下进行高精度的三维视觉测量。实验结果表明,该方法可在物距约30 m时采集的复杂场景图像中准确定位并解码合作靶标。

基于特征尺寸测量的绝缘子型号在线识别系统研究

为了对30~60m范围内输电线路上的绝缘子进行型号识别,建立了基于特征尺寸测量的绝缘子型号在线识别系统。通过椭圆拟合、尺寸测量和相似度匹配等关键算法实现对绝缘子型号的识别。首先通过系统的图像采集模块获取绝缘子的图像,并对图像中绝缘子的伞裙进行椭圆拟合,得到绝缘子各圈伞裙的半径在图像中的尺寸。然后通过免棱镜全站仪测量绝缘子的距离和俯仰角度,并对距离进行修正,根据测量模型计算绝缘子各圈伞裙的实际半径尺寸。最后根据绝缘子实测特征尺寸与标准特征尺寸间的欧氏距离进行相似度匹配,得到绝缘子的型号。实验结果验证了所提方法的有效性。

层析法计算三维物体全息图的并行加速研究

随着计算空间光调制器的分辨率的尺寸逐渐变大,全息图三维动态显示的计算量也越来越大,使得对全息计算速度提出了新的要求。利用GPU并行计算处理的方式实现全息图的快速层析法计算,该方法利用GPU并行多线程和层析法中的图像二维傅里叶变换的优势对菲涅尔衍射变换算法加速计算;同时通过对GPU底层资源的调用和对CUDA中程序的流处理过程,有效减少中间的延时等待。通过对计算速度对比分析表明:与在CPU上运算相比,计算速度大幅提升,基于GPU并行计算的方法比基于CPU计算的方法速度快10倍左右。

同心圆偏心误差补偿迭代的相机标定方法

研究了透视投影对同心圆偏心误差的影响并建立了偏心误差数学模型,提出一种基于同心圆偏心误差补偿迭代的高精度相机标定方法,使用基于几何约束的优化算法不断更新同心圆中心投影坐标,以精确地定位图像中同心圆的控制点投影中心,从而实现相机高精度标定。实验和仿真结果验证了所提方法在视觉应用中的有效性。与传统方法相比,所提方法可为计算机视觉和三维重建任务提供更准确的相机标定结果。