线纹辨识与特征值提取算法研究

为解决线纹尺的线纹磨损、线纹划痕、摄像头成像失焦、曝光过弱或过强以及线纹尺照射光不均匀等对线纹辨识的影响,提出了一种线纹辨识及线纹中心线特征值提取算法:1)采用区域划分法确定每个线纹灰度极值的位置;2)通过极值加权法提取每个线纹中心线的特征值;3)对线纹中心线上的图像灰度值进行平滑处理后,再搜索线纹中心线端点坐标,并根据端点坐标值大小确定主线纹中心线的特征值。实验表明,所述的线纹辨识及线纹中心线特征值提取算法基本上可以消除上述问题对线纹辨识的影响,且线纹中心线的特征值提取正确。

大尺寸钢卷尺目标线纹检定与实现方法

大尺寸钢卷尺目标线纹检定是目前≥5 m钢卷尺检定的关键技术。为解决多相机安装位置固定存在的钢卷尺目标线纹检定不能更改的问题,研究了一种基于移动CCD与光栅计量的大尺寸钢卷尺目标线纹的检定方法,重点研究了5 m检定平台的目标线纹视窗定位控制算法和光栅计量的大尺寸自适应修正方法,解决了大尺寸钢卷尺目标线纹与CCD视窗中心偏差过大带来的线纹辨识错误或无法辨识问题,并在5 m钢卷尺检定平台上将光栅计量精度提高到微米量级。实验数据验证了上述方法的正确性和有效性。