基于机器视觉的电芯绝缘介质定位算法

为保证电芯绝缘介质定位的准确性和时效性,文章提出一种基于双线性插值亚像素坐标结合改进随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法的绝缘介质定位算法。对工业采集的图像进行空间滤波、阈值分割等预处理操作,分割出目标并增强特征;运用Canny边缘检测算子检测边缘,选取定位轮廓并根据最小外接矩形分离4条边缘直线,用双线性插值公式精确定位边缘直线亚像素坐标;采用部分点先验模型约束RANSAC算法提取4条边缘直线的高质量内点,再用最小二乘法分别拟合4条边缘直线并计算出相应偏移量。实验结果表明,该算法能有效保证绝缘介质的定位精度且具有一定的时效性,可以较好地满足实际生产应用的要求。

基于图像处理的八角光纤尺寸检测算法设计

为解决传统的光纤端面尺寸检测方法中没有八角光纤,测量效率低的问题,采用图像处理对八角光纤尺寸检测进行算法设计,针对3个待测参数即纤芯直径、包层对边距离、包层对角距离,采用高斯滤波对图像进行降噪,提取待测光纤不同区域亚像素轮廓,对包层轮廓采用Ramer算法分割八边形光纤轮廓,提出过分割处理算法对不同长度的多段轮廓边进行处理,得到有效的八段轮廓;采用最小二乘法进行曲线拟合,纤芯轮廓拟合为圆测得其直径,包层轮廓各边拟合为直线测量对边距离;提出基于辅助线的顶点检测算法,进而测量对角距离。实验结果显示,本算法能对八角光纤纤芯直径、四组对边距离、四组对角距离进行精确快速测量,对边,对角距离重复测量精度平均达0.1μm,达到企业技术指标要求。

一种基于加权拟合的定制家居封边板材尺寸测量方法

板材在流程化加工过程中,会因为辊道的不连续性导致其在运动过程中震动和倾斜,给其尺寸的在线测量带来困难。根据板材的形状特点,提出一种基于加权灰度矩的亚像素边界拟合定位方法,以实现宽度的准确测量。首先利用方向滤波和边缘算子进行边缘筛选,利用最小二乘法拟合边缘点集合得到像素级边缘,再基于离群度的灰度矩加权拟合方法,定位得出板材边缘的亚像素位置,克服了震动和光照造成的边缘离散问题,同时结合线阵相机的单维度标定方法,获得了板材宽度的测量结果。现场测试表明,该方法的测量精度小于0.1 mm,满足工厂测量的要求,且具有较好的鲁棒性。

基于背景分割法的数码迷彩设计及伪装性能评估

针对自然环境中作战人员及军事设备的伪装隐蔽性问题,提出了一种基于背景分割法的数码迷彩设计方法。首先,通过分析环境场景的特征,采用特征提取技术,确定最佳的迷彩图案元素。其次,利用背景分割法进一步细化数码迷彩图案的色彩分布占比,使数码迷彩图案置于环境场景的任意位置都能保持良好的伪装隐蔽效果。最后,运用ResNet-50深度神经网络模型和Mask R-CNN迷彩目标分割模型对基于背景分割法设计得到的数码迷彩图案进行伪装隐蔽性能评价。结果表明,相比于传统迷彩设计方法,此方法得到的数码迷彩图案的伪装隐蔽性能显著提升,隐蔽融合度均值提高至99.00%以上,环境场景的相似度提高20.41%,平均分割识出率降低82.21%。

基于亚像素级的墙面裂缝宽度检测方法研究

针对目前计算墙面裂缝宽度精度低的问题,提出一种基于亚像素级裂缝宽度计算方法。该方法在提取裂缝区域的基础上,运用基于中轴线垂线的裂缝宽度测量方法,结合多项式拟合裂缝边缘,提取裂缝左右边缘亚像素坐标点,从而运用欧式距离方法计算出亚像素级裂缝宽度,并且与像素级计算宽度的方法进行了对比。实验的结果表明,该算法计算结果更加精确,可用于多种类型的墙面裂缝宽度测量,其中纵向、横向和交叉裂缝测量的平均相对误差分别为3.02%、2.44%和3.72%,相比于像素级方法,平均误差分别减少了1.87%、1.95%和2.07%,具有较强的泛化能力以及稳定性。

融入一维概率Hough变换与局部Zernike矩的双目视觉测量

针对被测物体理想角点不易检测致使测量精度不高的问题,提出一种融入一维概率Hough变换与局部Zernike矩的双目视觉测量方法。首先利用一维概率Hough变换对物体外轮廓边缘进行直线检测;然后根据直线检测结果建立感兴趣区域,在各局部区域内利用Zernike矩进行亚像素检测,并在两相邻感兴趣区域的相交范围内完成亚像素点筛选;之后通过正交总体最小二乘法进行亚像素边缘直线拟合,并进行关键点匹配;最后利用三角测量原理获得被测物体的三维空间信息完成测量。以连铸坯模型为测量对象,实验结果表明:此算法最小相对误差达到0.3401%,满足测量要求。长度相对误差均值为0.3945%,与传统SIFT,ORB算法相比分别降低80.01%和74.63%;与其他边缘拟合算法相比测量误差减小34.11%,运行时间缩短39.07%,验证了此算法的精确性和高效性。

基于机器视觉的卡尺工具法轴承精密测量

针对传统轴承测量方法成本高、效率低、精度低等问题,提出基于机器视觉卡尺工具法的轴承测量方案。该方案首先使用相机对轴承进行拍照取像,再用卡尺工具法对图像中轴承的内外径进行圆拟合。对相机标定后,测量出轴承的内外直径,并编写C#程序实时显示测量结果,实现对轴承尺寸快速、稳定、高精度、低成本的测量。实验结果表明:该测量方法达到了亚像素级别,测量精度高于0.008 mm,标准差小于0.015,满足国家标准,并且测量速度快,稳定性高。

高精度异形插件视觉定位与检测算法

针对控制器生产过程中异形元器件插装存在劳动强度大、自动化程度低等问题,提出一种高精度的视觉定位与检测算法。通过图像形状特征及提取要求,引入高曝光图像引脚粗精定位融合算法,实现引脚的高精度定位;通过对元器件针脚与电路板针孔位置进行拟合与插装判断,解决插装准确率低及元器件插装检测问题;通过实验室机器人进行重复定位精度与4000次重复性测试统计,定位精度对视觉像素坐标与实际坐标进行转换得来,插件定位精度<±0.1 mm,准确率达到99.7%以上。

无人机遥感影像特征点子像素定位研究

无人机遥感多使用于小面幅数码相机对地观测,是快速获取地理空间数据的一种重要手段,其三维重建首先需要通过一定数量、分布合理的特征点将离散的影像连接起来,针对无人机遥感影像高精度解算的要求,提出一种将特征点局部响应函数与二次抛物面曲面拟合相结合的特征点子像素定位算法。通过选取多组不同地区无人机遥感影像数据对Moravec、Harris、Forstner、SUSAN、FAST、DoG、Hessian算法的验证表明:特征点精度提高百分比最小的为27.1%,最大为50.2%;对于利用局部响应方式检测关键点的特征提取算法,使用二次抛物曲面拟合来提高特征点定位精度是一种有效的方法,方法具有较强的普适性。

基于区域像素的矩形目标检测

针对矩形目标的边缘缺陷现象,文章提出了一种基于矩形内部像素的检测方法。该方法不需要进行边缘检测,直接基于二值图像进行Hough投票;在峰值周围计算每列的投票方差,拟合一个二次函数;基于拟合的系数计算矩形目标的长度、宽度和方向,计算区域像素的统计均值作为矩形目标的中心。实验结果表明,提出的方法能够有效检测存在边缘缺陷的矩形目标。

数字图像相关中的亚像素位移定位算法进展

数字图像相关方法(DIC)已经作为一种常用的光学计量有效手段应用于实验力学及其它科学研究和工程应用领域中.经过20多年的发展,该方法日渐成熟和完善.作为提高测量精度的亚像素位移定位算法被认为是该方法的关键技术之一.本文对二维数字图像相关的基本原理及其中为提高测量精度而提出的各种亚像素位移定位算法做了概括性的介绍.在总结已有研究成果的基础上,分析了各种方法优缺点.并对数字图像相关方法的最新进展作了简要介绍,随着算法精度、效率以及硬件设备性能的提高,该方法必将会获得更广泛的应用.

亚像素精度的行星中心定位算法

为实现深空探测中对行星目标的光学自主导航,提出了亚像素精度的行星中心定位方法。首先,建立了导航相机和目标行星的坐标变换关系,结合光学成像理论分析了行星成像的边缘特性;提出使用行星图像有且仅有的一段半圆形边缘,通过圆拟合法实现行星的中心定位。然后,根据行星图像的边缘分布特征,改进了Canny算法以快速提取行星的真实边缘,并利用最大距离法提取半圆形边缘。最后,分析了传统高斯函数亚像素边缘检测算法的理论依据,基于成像理论提出了改进型高斯函数亚像素边缘检测算法,并通过圆拟合求得行星的亚像素中心。仿真和月亮实拍实验显示,改进型定位算法的精度达到了0.02和0.68pixel,比传统插值算法约高0.03和0.21pixel,在可靠性、定位精度、抗噪声等方面均满足深空探测的需要。

数字图像相关中亚像素位移测量算法的研究

为提高位移测量精度而提出的各种亚像素位移测量算法被认为是数字图像相关方法中的关键技术之一,详细了解已有各算法的性能无疑具有实际意义．总结文献中3种最常用的亚像素位移测量算法,首先用无噪声的计算机仿真散斑图对各算法的性能从计算精度和计算效率两个方面进行了比较研究,并用实际实验图片对其性能做进一步的研究,结果显示在图像子区大小相同的情况下,基于空域相关函数迭代的牛顿-拉普森方法计算结果最为精确、稳定．

基于视觉的某炮弹药筒退弹槽槽底宽度精确测量研究

目的某炮弹药筒退弹槽底宽检测速度和精度要求比较高,传统的手工测量适应不了自动化生产的需要。方法用DH-SV1410型CCD摄像机及可调LED光源构建图像采集系统,并在VS2010平台上用C#语言编写一套基于机器视觉的测量系统。采用亚像素边缘轮廓提取方法精确定位退弹槽的边缘轮廓,并设计一个针对退弹槽底宽检测算法。结果通过对一个零件相同部位进行重复对比实验和多个零件测量对比试验表明,该系统在微米级上有误差,但最大误差最大不超过2μm。结论该系统的检测精度能够达到10μm,完全能满足某炮弹药筒在线测量的速度和精度要求,且测量结果不受主观因素的影响。

数字图像相关中亚像素位移测量的曲面拟合法

曲面拟合法求解亚像素位移是数字图像相关亚像素位移定位中的一种重要方法,它具有抗噪声能力较强、精度高、计算效率高等优点,在实际应用中多被采用。就该算法中影响亚像素位移定位精度的各要素进行了详细讨论,并用计算机生成的模拟散斑图和金属试件的刚体平移实验进行了验证,结果表明,整像素搜索时选取不同的计算窗口对计算结果的影响最大,而文中所列的几种相关函数的选取对计算结果的影响则可以忽略。

一种鲁棒的圆形标记点中心提取方法

圆形标记点中心识别是视觉测量的关键技术之一.为满足工业现场精确标定和测量的需求,提出了一种鲁棒的标记点中心提取算法.首先对图像进行预处理和Canny边缘提取;然后用增强的Snake方法对边缘进行全局最优搜索,并以具备积分性质的Zernike算子对图像边缘进行亚像素定位;最后采用鲁棒的椭圆拟合算法迭代定位椭圆中心.仿真和实测表明,该算法在标记点破损或被污染情况下仍能给出精确的中心定位.理想情况下定位误差小于0.02像素,在标记点破损或被污染情况下定位误差小于0.03像素.

改进Prewitt算子圆锥面边缘高精度检测算法

圆锥面量规直径的检测是汽车发动机气门检测中重要的尺寸测量,是气门各项长度尺寸检测的基准线。针对Prewitt算子在边缘检测上存在的速度慢、稳定性差以及在高精度(精度在μ级)测量中准确度低等问题,提出了一种改进的斜向边缘直径检测算法。对图像进行中值滤波,对目标区域边缘进行粗略定位以确定第二次边缘检测的方向。在确定的检测方向上,应用二次曲线拟合算法得出精确的亚像素边缘信息,将测得的左右边缘坐标差乘上像素当量并进行误差补偿,得到精确的直径值,寻找量规直径位置。实验结果表明,算法与已有算法相比,准确性提高1倍,稳定性与运算速度有较大提高。

快速多项式拟合亚像素边缘检测算法的研究

传统的亚像素边缘检测都是先粗定位,再进行亚像素细分,因而运行时间较长。采用了一种基于多项式拟合的快速亚像素边缘检测算法。该算法根据图像的灰度分布,运用三次多项式拟合图像的边缘实现亚像素定位,从而达到较高的定位精度。采用在边缘附近取点,进行亚像素边缘检测,减少了运行时间。仿真实验给出的实验结果证明了该算法的有效性。

一种亚像素精度的边缘检测方法

提出了一种基于贝塞尔边缘模型的亚像素边缘检测算法.该算法首先在原有的贝塞尔点扩散函数中引入修正参数t,并与理想边缘模型卷积,获得可修正的贝塞尔边缘灰度模型;然后,利用图像边缘的信息对该模型进行最小二乘拟合,在拟合过程中,通过修正参数t对边缘模型进行修正,最终获得精确的边缘模型,同时考虑数字采样等因素对灰度分布的影响,得到图像边缘的亚像素位置.实验中测得边缘亚像素位置的平均误差为一个像素的3%,其中误差方差为0.0005.结果表明:本算法基本满足图像测量的稳定可靠、精度高等要求,并且对图像噪声有较强的鲁棒性.

基于亚像素技术的锥螺纹参数检测算法

研究了一种基于亚像素技术的外螺纹几何参数计算。在获取螺纹图像的基础上,通过边缘检测算法获取螺纹轴剖面外轮廓的边缘。在已知边缘点Sobel算子八方位边缘梯度的基础上确定未知点的多项式插值的亚像素定位算法和基于螺纹外轮廓形状的曲线拟合对参数进行计算,并对螺纹的螺距等参数的求取过程进行了详细的阐述。实践证明,该算法具有较高的运算精度和较快的运算速度。