激光光斑中心高精度定位算法研究

为提高测风激光雷达系统光学结构能量接收效率,需要对激光雷达系统中的激光光斑中心进行准确定位.通过对常用亚像素定位算法的分析,利用高斯拟合和矩形区域来对灰度重心定位算法进行优化,提出了激光光斑定位的改进算法,并与已有的算法进行了对比分析,设计并开展了验证试验.试验结果表明改进算法比已有传统算法对激光光斑的定位准确性大幅提高,最大限度地减小光斑形状的不对称所导致的误差,对于光能量分布中心的估计也更为准确,是一种切实可行的光斑中心定位算法.

几种激光光斑中心检测方法的比较

激光光斑位置的准确确定是决定测量系统精度高低的关键因素,所以激光光斑中心的定位就显得尤为重要。通过对模拟光斑图像进行计算,对常用的几种方法进行了比较并得出了结论。

一种改进的激光光斑中心检测算法在路基沉降测量中的实现

通过检测激光光斑中心位置偏移的方法来监测路基沉降,是一种便携易布设的方法。而激光光斑中心的检测可以使用重心法、圆拟合、椭圆拟合、高斯曲面拟合。采用重心法运算简单精度低,而采用拟合法精度更高,由于光轴与靶面间存在夹角,光斑更近似看作一椭圆,应用椭圆拟合,辅之以亚像素精度分割,Canny边缘提取后获得了较为理想的沉降监测精度。

数据挖掘技术的激光光斑中心建模研究

针对当前激光光斑中心检测定位方法中,普遍存在着定位完成时间过长、检测准确度较低、定位费用消耗较高等问题。提出一种基于圆心拟合算法的激光光斑中心检测定位方法。通过对激光光斑进行分析,采用中值滤波对图像进行去噪处理,将处理后的图像采用自适应阈值法对其进行激光光斑中心分割及特征提取,利用Sobel算子对激光图像光斑中心进行检测,采用圆心拟合算法对中心进行定位。实验结果表明,本文方法定位完成时间短、检测准确度较高、定位费用消耗较低。

一种新型抗畸变激光光斑检测算法研究

为了研究大坝内部的沉降和水平位移,设计了一种精密的微位移测量装置。其中,基于二维图像处理的激光光斑位移检测算法为该装置重要的组成部分。本文提出了一种抗畸变激光光斑中心检测算法,通过对原始光斑进行阈值分割,得出光斑发散部分的图像,并通过闭操作和高斯滤波对之进行降噪和平滑。然后,用sobel算子对其进行边缘检测,从而得出较为光滑的边缘轮廓。最后,对其进行抗畸变激光光斑中心检测算法的处理,确定光斑中心。同时,又通过实验装置来采集一系列激光光斑图像,并用传统激光光斑中心检测算法和抗畸变激光光斑中心检测算法对其进行了处理并进行比较。结果表明,抗畸变激光光斑中心检测算法精度最高,有效消除了远距离光斑的畸变对光斑中心计算的影响。

用Hough变换提高激光光斑中心定位精度的算法

在激光扫描大型三维曲面测量中， 激光光斑中心的准确定位是提高测量分辨力的关键。当测距范围较大时， 受多种因素的影响， 激光光强分布严重不均致使其几何中心与强度中心发生了偏离。此时， 传统的光斑中心提取方法不能适用。为此， 根据光斑图像仍能给出圆形光斑的大部分轮廓这一特点， 提出了基于Ｈｏｕｇｈ 变换的激光光斑中心读取方法。实验结果表明该方法对提高大型三维曲面测量精度是有效的。

提高多光源汇聚光斑中心定位精度的形态学滤波方法

在激光指令传输中,为形成较大的光覆盖区域并增大光源的作用距离,将多个特性相同的激光器矩阵排列,构成组合光源。针对点阵多激光管光源在开放环境下成像光斑具有多个光能中心的特点,采用形态学滤波中的开启、闭合运算,去除背景噪声斑点,平滑光斑内部的小光斑叠加和干涉造成的不规则条、孔,使得能以简化的分割和定位算法,快速获得接近实际的完整光斑边界,光斑中心定位精度的均方差不大于1.2%。该方法能快速、高精度定位这种叠加光斑的中心,为远距离激光对准和测控提供了可靠的精度和时效保证。

移动空间光通信中光斑中心检测算法分析

在移动空间光通信中,激光光斑中心的快速捕获至关重要,传统灰度重心算法很难满足高速移动空间光通信的捕获要求。针对传统灰度重心算法提出了一种优化方案,在计算光斑中心前加入了滤波去噪、自适应二值化阈值处理,可有效提高系统抗干扰特性;经过粗识别光斑中心位置,选框重心计算,提高了检测光斑中心的速度和精确度。实验证明:所提改进算法与传统灰度重心算法在测量精度和运算速度上进行对比,改进算法的运算速度比传统灰度重心算法提高了一个数量级,同时抗干扰能力更强。

融合遗传算法和BP神经网络的光斑定位方法

针对振动环境中传统光斑中心定位算法存在的处理时间长、精度低等问题,本文提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的光斑定位方法。使用BP神经网络对光斑位置进行预测,并通过遗传算法对神经网络进行优化。构建BP神经网络模型,将使用质心、形心、高斯拟合等方法求出的光斑中心位置以及形心法求出的光斑半径作为输入,对光斑真实中心位置进行预测。并使用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,以增强预测效果。实验过程中,通过对光学系统外加干扰模拟振动环境,采集数据用于神经网络训练和算法验证。实验结果表明,优化前后的标定测试迭代次数分别为55和29,平均误差分别为0.81像素和0.45像素。由本文结果可知,在遗传算法的优化下,神经网络算法的迭代速度和预测精度均有所提高。

基于自适应区域的光斑中心鲁棒性研究

激光光斑中心检测中,为了在保证光斑中心定位精度的前提下提高计算效率,采用改进的模板匹配算法,进行了理论分析和实验验证。结果表明,在未曝光的情况下,自适应感兴趣区域(ROI)平均计算时间为897s,而传统的模板匹配算法的平均计算时间为3388s;存在曝光的情况下,自适应ROI的平均计算时间为921s,传统模板匹配算法的平均计算时间为3389s。改进的自适应算法在激光光斑定位的实验测试方面表现优异,表明其可以在保证精度的前提下较好地提高计算效率。

基于激光源的机车轮轨相对横移图像检测

机车轮轨接触点位置的变化能够直观地反映出轮轨的接触状态。针对当前摄像机检测方法难以全面拍摄到轮轨接触点位置的缺点,设计了一种基于激光源的机车轮轨相对横移图像检测方法。该方法采用摄像机与激光源相组合的方案,把摄像机与激光源分别安装在转向架上且与地面保持一定的角度,巧妙地将轮轨相对横移测量转换为激光源在轨道内侧表面光斑中心点位置的提取。实验结果表明,该方法实现了轮轨相对横移数据实时采集和存储,对高速机车稳定性和安全性研究具有重要的实际意义。

激光垂准仪自动读数靶标的设计与实现

随着城市建设的快速发展,城市中的高层建筑物逐渐增多,高层建筑会受地脉动、风脉动以及日照等影响而发生变形,探究其周日的变形规律有非常重要的实际意义。针对此问题,本文设计了一种激光垂准仪高精度自动读数靶标,该靶标能够自动读取激光光斑中心坐标值,其通过CCD摄像头将激光光斑采集到计算机中,通过计算机图像处理提取光斑中心的坐标,实时输出激光光斑中心点的坐标值及坐标变化曲线图,即建筑物变形曲线图。

基于嵌入式机器视觉的路基沉降监测系统研究

对路基沉降实施有效的监测,是其基本需求和安全运营的重要保证。通常采用陶瓷微压传感器或硅微压传感测量沉降管中水面压力差的微小变化来实现对路基沉降的监测。文章提出一种基于激光和嵌入式计算机视觉的方法,通过测量激光光斑中心的偏移来实现路基沉降监测,该方法具有简单、低成本和易于敷设等优点。

基于ARM和CMOS图像处理的地下管线检测技术研究

基于ARM嵌入式图像处理技术与CMOS图像传感器相结合的新方法,实现地下管线位置分布检测。采用四核ARM S5P4418芯片,搭载CMOS图像传感器OV7725构成地下管线检测系统,通过摄像机采集激光光斑在成像屏坐标变化的方法,来检测地下管线的位置分布以及弯曲变化。结合了matlab calibration toolbox对摄像机进行标定、矫正图像,标定误差达到0.16像素;然后对图像进行灰度转换、中值滤波、阈值分割等预处理;再利用灰度重心法得到激光光斑中心的位置信息。本方法简单可行,有效的低了工作量和检测成本。

基于数字图像处理的尾矿坝位移监测

介绍一种用激光准直法对尾矿坝位移进行监测的方法,采用基于三点法准直原理的激光准直和光探测器技术的尾矿坝位移监测系统。利用激光的方向性强,亮度高和单色性等优点,在固定工作基点上的光电探测器上获取光斑,通过求取像点中心位置,进而得到大坝的变形。该方法具有精度高,可同时对尾矿坝的水平位移和垂直位移进行检测的优点。

基于Android的桥梁挠度监测及预测系统

为了解决桥梁管理部门对桥梁实时安全程度的监测及预期安全程度预测的问题,基于TMS320C6748激光光斑中心定位的实现,设计一种基于Android的桥梁挠度监测及预测系统.监测系统采用模块化的设计思想,由Socket服务器模块、Web服务器模块和Android模块组成.结合来自Socket服务器模块接收的实时桥梁挠度数据,建立数据库连接及操作,运用移动终端与Web服务器相结合的信息化环境,实现基于百度地图API的桥梁信息标注、搜素、挠度信息显示的功能.预测系统通过对比分析综合评分法和优化的马尔可夫链,对桥梁短期状态变化进行预测.经过多次对模拟桥梁的模拟运行检测,算法预测结果和实际情况相符合,且整套软件运行时间控制在4至6 s,实现了对实时性的要求.结果表明,该系统具有很强的实用性、实时性和准确性.为桥梁管理者监管桥梁,及时制定桥梁具体养护计划提供了便捷准确的途径.