不均匀照明下采集图像的校正方法及硬件加速

在表面缺陷检测的过程中,需要通过预处理增强目标缺陷与背景之间的对比,再进行缺陷与背景的区域分割。而当探测光源在目标表面产生的光照不均匀时,需要先对采集图像进行光照均匀性校正,否则较难进行之后的缺陷目标提取。本文提出了一种基于小波变换和动态阈值的校正方法,适用于不均匀照明下缺陷图像的增强,可以很好地进行照明分量的均衡。与已有方法相比,该方法在光照的均衡效果、普适性、直观性、后续目标区域的提取等方便有显著优势,但是计算时间相对较长。针对该问题,本文使用VivadoHLS设计了IP加速核,将运算效率提高了20倍,可广泛运用在不均匀照明下表面缺陷的识别。

基于多维侧窗聚类分块的退化书法文档二值化

书法字文档图像在不良光照条件下的灰度值分布差异较大,低光照区域图像对比度较低、笔画形态纹理特征出现退化,传统方法通常仅考虑了局部信息的均值、平方差、熵等因素,在形态纹理方面考虑较少,从而对低对比度区域的特征信息不敏感.针对此类问题,本文提出了一种多维侧窗聚类分块的退化书法文档的二值化方法 CSSWF (clustering segmentation based SWF),该方法首先利用SWF卷积核描述具有相似形态学特征的像素块,之后提出多种修正规则利用下采样提取低纬度信息去修正特征区域.最后,对特征图中聚类块进行前后景分离,得到二值化结果图.本文使用FM、PSNR和DRD为指标,将现有方法和本文方法进行对比,实验结果表明,在自建的100张手写退化文档图像数据集下,本文方法在低对比度暗部区域的二值化效果较为稳定,在精准度和鲁棒性上优于对比算法.

基于MLS检测的一维绝对位移的误差分析与标定

基于最大长度序列(MLS)的原理设计了一种图像靶标,采用单目视觉和激光位移传感器开展了一维绝对位移的检测实验。在较为理想的环境下,系统重复定位检测数据的标准差小于1μm。针对实际应用环境和系统安装状况,从镜头失焦、照明不均匀、靶标的偏转及镜头倾斜等可能造成检测误差的情况,开展全面实验和分析,探讨了该一维绝对位移检测系统的重复定位,并提出了改进方法。实验结果表明,采用最大长度序列所设计的靶标在镜头失焦情况下,一维位移检测的重复定位测量数据的标准差小于1μm;通过改进算法使得照明不均匀测量数据的标准差小于1μm;靶标偏移角度不大于5°的情况下,重复定位测量数据的标准差不超过1μm;而镜头倾斜角不大于3°的情况下,重复定位测量数据的标准差小于1μm。最后,采用激光位移传感器对该一维绝对位移检测进行了系统标定,经标定,在以上环境和安装误差条件下,该系统测量数据的均方根误差限制在了2μm。测试实验和数据分析结果表明,该基于最大长度序列的原理的一维绝对位移检测系统,可实现高精度非接触精密位移检测,且具有系统结构简单、对实施工艺要求低和便于安装调试的优点。