基于PCA的金属工件表面线激光中心提取算法

在基于线结构光的金属工件表面测量中,针对金属工件表面存在的强烈反光、激光条纹断裂等问题,本文提出了一种基于改进主成分分析法的激光条纹中心线提取算法。首先,针对金属工件表面不规则反光,提出了基于分段灰度变换的大津法(OTSU)提取图像的光条纹区域;其次,针对Steger算法卷积运算次数多、效率低、实时性差的问题,提出了基于主成分分析法(PCA)的改进Steger算法,采用主成分分析法构建了梯度向量的协方差矩阵估算条纹的法线方向,并在该方向使用二阶泰勒展开获得精确的条纹中心亚像素坐标。实验结果表明,本文算法在金属工件表面存在严重反光条件下可以有效提取激光条纹区域,同时提取的激光条纹中心线标准差相较于灰度重心法减少了约0.25 pixel,速度上相对Steger算法提高了近13倍,能够快速、高精度的提取激光条纹中心线,满足结构光三维视觉实时检测的需求。