用于视觉传感器标定的鲁棒性靶标定位算法

为了满足高精度机器视觉传感器的标定,提出了一种新的靶标识别定位算法。算法的实现包括靶标模式的检测和匹配两部分,其中,基于矩的靶标模式检测方法使得检测精度与模式形状无关,克服了摄影变换后圆形靶标模式的非圆性缺点,保证了亚像素级的检测精度;提出的种子扩散算法能根据靶标邻域信息自动调整扩散方向和度量信息,对于任意位姿的靶标图像都能保证与三维靶标实现稳定、准确、自动的匹配。对新设计的靶标进行了识别定位实验,结果表明:算法具有高精度、高正确定位重复率、全自动和快速性等优点。

相位展开算法中质量权值的数学描述与分析

由于不可预知影响因素的存在,使得相位的正确展开成为一个非常困难的问题,为了更好地指导相位正确展开,对几种经典的质量权值进行了详细的分析。给出了它们的完整的数学描述,然后基于数学模型进行了详细的原理性推导,分析各种质量权值的性能和特点,并根据其物理意义在同领域或相关领域提出了新的改进算法,最后,通过实例验证了改进算法的正确性和优越性,同时也证明了该分析对理解和研究相位展开的普遍指导意义。