基于线结构光扫描的烟支表面缺陷检测方法研究

在烟支表面缺陷检测时,为解决传统二维图像方法无法获得深度信息的问题,提出一种基于线结构光传感器旋转扫描的检测方法。烟支在两同向辊轮的旋转带动下实现自转,通过线结构光视觉传感器获取物体轴向轮廓线,使用随机采样一致性拟合轮廓线,通过计算原始点到拟合轮廓的距离判断缺陷点。选取某品牌烟支在检测过程中得到的原始数据,其中多组样本的Kappa值均达到0.97,重复性达到99.3%。研究为烟支缺陷检测提供参考。

基于线结构光的厚板焊缝特征点提取算法

针对厚板结构件在使用激光视觉系统时图像特征区域提取难和工件表面加工不均匀漫反射等导致特征点提取困难的问题,提出基于线结构光的厚板焊缝特征点提取算法。首先,激光视觉系统获取焊缝图像并使用YOLOv4算法进行预训练,利用训练获取的权重文件自动检测并获取焊缝特征感兴趣区域(ROI);其次,对ROI进行降噪、二值化等处理,通过逐行(列)搜索法得到焊缝中心线;最后,根据不同焊缝类型,基于最小二乘法使用距离法和直线段聚类的方法来提取特征点。实验结果表明:该方法可有效提取不同类型的焊缝特征点,具有鲁棒性强、识别误差小等特点。

基于线结构光扫描的工件高精度三维测量方法

为了提高工业中对复杂轮廓工件的测量精度和效率,设计了一套高精度非接触三维测量系统,并提出了一种基于线结构光扫描的工件轮廓三维测量方法。首先,利用高精度相机和三轴移动平台采集线结构光图像。然后,通过基于差分区间的灰度质心算法,精确而高效地提取出线结构光中心线,并生成原始点云模型。接着,对采集到的点云数据进行必要的点云滤波和精简预处理。最后,将预处理后的点云数据与CAD模型精确配准,进行工件表面轮廓的测量与误差评定。实验结果表明:测量工件轮廓高度的绝对误差小于0.07 mm,相对误差小于0.5%。所提出的三维测量系统及方法测量误差较低,能够实现工件的高精度三维测量,具有一定的工业应用价值。

基于线结构光的大型构件表面尺寸加工质量检测方法

针对大型构件表面尺寸加工质量的高精度三维检测的需求,设计了一套主动式线结构光旋转扫描检测系统.采用相机主动式旋转扫描,适用于不方便移动且跨距大、特征多的大型构件检测.提出了一种新的系统旋转中心快速标定的方法,仅需标靶上一点即可完成标定,适合大型构件检测的现场快速标定.加入编码机构,可根据被测物的特征变化动态调整扫描速度,提高了系统检测效率和通用性.所有元器件均可单独调用,保证了系统的可扩展性.改善了扫描时的串口逻辑,进一步提高了三维点云的密度.实验结果表明,本系统对标准物体的最大偏差为0.0310 mm,标准差最大为0.0150 mm,对大型构件实物的检测误差在0.05 mm以内,满足大型构件表面特征加工质量的高精度三维检测需求.

基于线结构光的零件三维尺寸测量系统

针对原有接触式三维测量技术测量时间长、效率低、对零件有损伤等问题,提出一种基于线结构光的零件三维尺寸测量系统。建立光平面数学模型,采用基于平面靶标的自由移动标定法标定光平面,利用基于Hessian矩阵的Steger方法对线结构光中心提取,通过坐标变换得到零件的三维尺寸。在Visual Studio软件中的Winform窗体应用设计三维测量系统的软件交互界面,搭建实验测量平台进行多个零件的测量实验。实验结果表明,对不同零件三维尺寸测量相误差均小于4%,提出的测量系统及方法具有较高的精度和稳定性,能够满足工程应用。

基于改进灰度重心法的线结构光中心提取算法

针对传统算法无法准确提取线结构光条中曲率变化较大区域中心线的缺陷,提出了一种基于改进灰度重心法的线结构光中心线提取算法。基于阈值法提取感兴趣区域和开闭运算滤除图像中的噪声点,获取质量相对较高的待处理图像;利用灰度重心法提取光条中心点,得到初始坐标并设置一个矩形计算区域,根据最小二乘法计算每个初始点的方向向量和法向量;在设定的矩形区域内计算初始点在其法线方向上的偏移量,得到精确的中心点坐标。实验结果表明:提出的算法能在线结构光中心中曲率变化较大区域精确提取中心线,提取精度均值为0.096 pixels,精度比率为44.2%,平均提取速度为0.082 s。

基于空间灰度重心推进的线结构光中心提取

利用线结构光对工件进行三维测量时,快速、准确提取激光光条中心是测量系统的关键技术之一。提出一种基于空间灰度重心推进的激光中心提取方法。该方法基于激光条纹空间灰度重心向前推进,结合八邻域判定法进行光条空间区域的选取,接着对选取的区域进行新的空间灰度重心坐标提取;在完成整幅图像提取后,采取3σ准则剔除异常中心点,最终获得激光中心坐标信息。实验结果表明,所提算法对不同类型条纹的适用性强,提取效果稳定。提取中心均方根误差为0.492pixel,相较于提取精度最优的Steger改进算法提升了9.8%,提取速度提高了5倍;相较于处理速度最优的内部推进算法,在保持提取速度基础上,提取精度提升了24.1%。同时,所提算法极大增强了对欠曝光光条图像的处理能力,有效降低了环境对线结构光测量的限制。

基于线结构光的牵伸罗拉工作面圆跳动测量方法

针对牵伸罗拉工作面圆跳动的人工测量精度不稳定、效率低等问题,课题组提出了基于线结构光的牵伸机罗拉工作面圆跳动测量方法。通过线结构光获取牵伸罗拉工作面的条纹图像,在条纹图像预处理的基础上采用Steger算法提取条纹图像的中线点云数据;建立基于点云的牵伸罗拉工作面圆跳动测量模型;通过构建虚拟平面,得到牵伸罗拉的圆跳动值。实验结果表明:课题组所提出测量方法的绝对误差在0.01 mm之内,小于传统测量方法的绝对误差,提高了测量精度。

应用线结构光的混凝土试块三维几何参数测量方法

测量混凝土试块的三维几何参数是对其进行力学性能试验的前提。为解决传统人工测量效率低、精度差的问题,基于线结构光和图像处理技术,研究一套由线结构光发射器、工业相机、高精度位移平台和转台等构成的混凝土试块三维几何参数检测系统。通过建立误差分析数学模型,对检测系统的结构参数进行优化分析,确定检测系统的最佳布局。采用平移扫描和旋转拼接相结合的方法实现混凝土试块三维几何参数的测量和评估,并在实验室通过对标准试块和实际混凝土试块的测量、对比,验证该方法的准确性和可行性,其平面度测量误差小于0.043 mm,相邻面夹角误差小于0.1°,棱长误差小于0.1 mm。

基于线结构光传感器的多型胶体三维尺寸测量方法

为解决当前工业点胶质量检测精度低、算法通用性差等问题,提出了一种基于线结构光传感器的多型胶体三维尺寸测量方法。该方法使用线结构光传感器进行胶体图像采集,采用一种倾斜矫正方法解决受外界影响导致高度图数据不准的问题,而后提出胶体三维测量方法。针对多种形状胶体,设计并优化了一种直线扫描测宽法与一种骨架提取测宽法,将两者结合提出了一种自适应测宽法。通过对比分析,实验结果表明所提出的测量方法能够有效适应多种形状胶体实现高精度三维测量,测量平均相对误差低至0.55%,具有较强的通用性与准确性。

一种应用于复杂场景的线结构光激光中心线提取方法

线结构光激光中心线提取是线结构光三维测量的关键技术之一,其提取精度对系统测量精度有决定性影响。实际三维测量中,相机采集图像受物体表面反射率等因素的影响,给激光中心线提取增加了难度,针对这一问题,提出了一种结合灰度重心法的改进提取方法。该方法基于连通域分析去除背景光条和噪声区域,接着基于线宽分布实现局部形态学处理,最后结合灰度重心法计算出激光中心线的亚像素位置。该方法的中心线计算精度相较于改进前提高了约60%,在条纹图像出现过曝光和欠曝光区域仍能比较准确提取激光中心线的位置,可以适应复杂环境的考验,能够保证激光中心线提取工作的稳定性和精确性。

采用线结构光和MeanShift的高精度玻璃截面缺陷检测方法

玻璃在制作和分割过程中会导致截面存在缺陷。针对人工方式难以辨别检测此类缺陷的难点,提出了一种高精度的玻璃截面缺陷检测方法。将线结构光扫描技术和MeanShift算法相结合,对玻璃截面的缺陷进行检测并估计其几何参数。首先,利用线结构光传感器系统获取玻璃截面的高精度三维(3D)形貌,将其映射到二维(2D)平面生成带有缺陷形状的灰度图。然后,对获取的灰度图进行预处理后,采用MeanShift算法进行缺陷区域分割,平滑分割结果。最后,估计分割出来的缺陷几何参数并完成定量统计。实验表明,所提算法能够有效地检测出玻璃截面的缺陷,并估计其几何参数。

基于线结构光成像技术的定制产品包装视觉图像处理方法

定制产品包装设计中受到光影和色差影响导致设计效果不好,基于线结构光成像技术的定制产品包装视觉图像处理方法。采用线结构光成像技术,构建定制产品包装设计的视觉成像模型,分析包装图像特征随光照条纹变化的差异度,结合颜色空间的深度和明亮度分析的方法,在HSV颜色空间中,采用线结构光调整的方法,调整3D打印图像光稳定性,通过超像素的显著性值分析,结合邻域像素特征分解,实现定制产品包装视觉深度和明亮度融合。实验结果表明,采用该方法进行定制产品包装设计的光影和色彩抑制能力较好,定制产品包装视觉图像信息表达能力较强,均方误差最小为0.109,输出的峰值信噪比为46 dB,峰值信噪较高,在迭代次数为10时,信息熵最高为0.93,SSIM值较大,且接近于1。

复杂光照环境下的线结构光条纹中心提取方法

提取线结构光条纹中心是三维测量系统中关键的一步,针对复杂光照环境以及Steger算法耗时长的问题,提出一种快速、准确的光条纹中心提取方法。采用滤波算法去噪,顶帽运算和边缘检测消除背景中的复杂光照;接着采用改进Rosenfeld骨架化得到初始中心,拟合初始中心点和条纹上下轮廓点计算初始中心的法向和光条纹的线宽;最后基于改进Hessian矩阵得到亚像素中心点。实验表明,该算法适用于复杂多变的环境;算法运行时间为0.151 s,相较于Steger算法提高了近8倍;提取精度为0.23 pixel,保留了Steger算法的高精度,能够实现对光条纹中心的快速、精确提取。

基于线结构光的管棒材捆缝与捆丝识别方法研究

特钢管棒材精整过程需要对其进行打捆和拆捆操作,而人工拆捆工作环境差、强度高。针对拆捆过程捆缝状态和捆丝识别这一难题,提出一种基于线结构光的管棒材捆缝与捆丝识别方法。提出一种基于图像各亮度值像素数量的二值化阈值算法,通过计算满足亮度的像素点数量得到二值化阈值,以减弱环境光照影响;针对单张图片视野无法确定最大捆缝位置的问题,提出一种基于圆弧顶点和端点特征的激光图像拼接算法;最后,提出一种基于霍夫变换和连通域分析的捆丝数量和状态识别算法,实现对生产现场不同规格管棒材捆丝特征的精确识别。实验结果表明:提出的二值化阈值算法相较传统算法对激光条纹的识别率更高,且速度提升17%;最大捆缝和捆丝识别算法的检测误差小于3 mm,完全满足实际生产需要。

一种简单高精度的线结构光传感器标定方法

线结构光三维视觉测量是获取物体表面三维数据的主要方法之一,传统的线结构光标定结果完全依赖提取光条纹特征点的数量,实际操作中无法保证提取足够多的特征点来拟合平面。针对这一问题,设计1种新的线结构光标定方法,将相机中心与结构光光条纹中心的任一特征点连成直线,不需求得光条纹中心线所有点的坐标,只需找到光条纹与棋盘格格边的交点;将其作为光条纹的特征点,控制特征点的数量,基于一次拟合特征点在像素坐标系下的直线方程,再联立直线方程与棋盘格平面方程,得到相机坐标系下的特征点坐标,依次求得3条及以上光条纹的中心坐标;利用多条不重合的直线拟合平面,采用二次拟合的方法提高标定精度。通过实验室搭建的线结构光单目相机对本文方法进行标定实验,结果表明:特征点到光平面的平均距离为0.052 mm,该距离在标定误差范围内,本文方法可有效解决因特征点较少而导致标定误差大的问题。

一维摄像机的线结构光测头标定方法

为了解决传统的线结构光标定过程步骤繁琐并且准确度不足的问题,提出了把线结构光的光刀平面建立模型为一维摄像机的测头标定方法。首先从线结构光的光条中心提取坐标信息,并计算其在标定靶上的位置坐标,接着依据至少两组姿势下的光条中心的三维坐标点来建立拟合平面方程,最后构建虚拟一维摄像机来表示光刀平面。通过进行迭代摄像机标定和线结构光测头标定,再结合三角测量技术,可获得在立体视觉模型中的被测物的三维点云数据坐标。经实验测试,对两个有高低差异的量块进行了测量,重复10次标定实验,结果显示迭代摄像机标定的平均误差为0.077 220 pixel,光刀平面标定的平均误差为1.415 17 mm,这个试验表明了这种线结构光测头标定的方法有着较高精度,是可行的。

线结构光焊缝类型识别及特征提取研究进展

在制造业中,焊接质量对于产品的安全性、可靠性和使用寿命具有重要影响,焊缝质量的检测和评估是质量控制的关键环节。基于线结构光的焊缝特征检测方法是一种非接触、高精度的检测技术,广泛应用于焊缝类型的识别和特征提取。首先详细介绍了线结构光技术的工作原理及其市场分布,强调了这一技术在焊接领域的关键作用。进一步总结了目前焊接领域的研究成果和挑战,如对环境光敏感性和复杂背景的适应问题,以及焊接材料的高反射率和吸收率对检测的干扰。最后,探讨了未来研究方向,包括机器学习技术的融合以增强算法的性能和鲁棒性,以及利用点云技术改进焊缝小轮廓区域的识别,展示了自动化焊接技术在制造业中的重要性和发展潜力。

基于单线结构光的三维测量方法研究

线结构光测量系统具备快速测量和高精度的特点。针对线结构光三维测量系统装置体积较大、扫描范围有限的问题,文章介绍了一种利用单线结构光旋转扫描的三维测量系统,并进行了相关实验验证。首先,基于透视投影线面相交原理,建立了线结构光三维测量模型,完成相机标定以及光平面的标定实验;设计了一种旋转式线结构光的投影模式,并且通过旋转角度对旋转后的光平面进行计算,完成对目标物体的面型测量。实验结果表明,该系统有较高的测量精度,并且可以提高视觉测量系统的便携性。

线结构光中心线提取算法研究与发展

在线结构光三维测量系统中,准确提取光条中心线是实现三维测量的关键问题。首先,从线结构光的工作原理及系统组成出发,介绍了当前线结构光的发展历程。然后,概述了现有的光条中心提取方法,对其原理和关键技术进行了分析和对比。最后,分析传统中心线提取算法的优缺点,总结了深度学习的强适应性和高精度性能更适合工业检测中的应用。对线结构光光条纹中心线提取算法进行研究,对现有的问题进行了深入分析,并对未来的研究方向做出了展望。