高速光电经纬仪变焦测量的测角精度分析

高速光电经纬仪的系统测角精度是一个复杂的函数关系,由多种因素决定。对一种采用了连续变焦镜头的高速光电经纬仪的测角精度进行了全面分析。首先对设备的测角总精度进行分类,并对变焦镜头在工作时产生的十字丝倾斜和所需要的焦距修正系数进行了深入的理论分析;然后通过实例和检测的情况分析了该设备的实时和事后的测角精度。为全面把握设备的性能、全面认识系统在变焦测量后的动态特性、探索变焦测量的测量方法以及实时分析空间定位精度提供了依据。

三维变焦测量序列图像配准研究

在三维变焦测量技术中,驱动单元控制被测物移动同时相机采集序列图像,此过程中由于环境不稳定如载物台振动、光照条件的变化等可能导致图像失配,因此有必要对序列图像配准使得其在几何位置意义上对齐。提出利用结构相似性测量(SSIM)定量评价配准质量,同时通过将配准后图像与参考图像对比差异化显示,更加全面地衡量配准效果。首先根据单反相机拍摄的标定板图像对比分析了基于灰度信息和不同特征的配准方法,考虑到序列图像配准对速度和准确度的要求,确定了基于SURF特征的配准方法。然后对三维变焦序列图像进行配准,效果良好且根据配准得到的变换矩阵可以看出图像间仅存在几个像素内的平移。

基于改进DFVDFF网络的变焦深度测量

针对差分聚焦体(DFV)与变焦深度测量(DFF)联合应用的网络(简称为DFVDFF)精度较低的问题,首先,将特征提取模块的网络结构替换为UNet++,并在深度信息提取模块内增加注意力机制,通过关注重要的特征并融合深层特征和浅层特征提升网络预测的精度;然后,针对DFVDFF生成的深度图纹理边界模糊的问题,使用结构相似度和平滑平均绝对误差融合的损失函数替换原有的平滑平均绝对误差损失函数,通过提升损失函数对纹理边界的敏感程度引导网络生成更清晰的边界。实验结果表明,改进后的网络在有噪声的DDFF-12数据集上,相较于原始DFVDFF网络,均方误差下降了7.40%;在无噪声的FoD500数据集上,相较于原始DFVDFF网络,均方误差下降了19.07%。并且,改进后的网络在两个数据集上生成的深度图比DFVDFF网络生成的深度图具有更清晰的纹理边界。

融合共焦与变焦测量技术的复杂表面测量方法

对于复杂多样性的表面,共焦测量法和变焦测量法均只能测量特定的区域信息,不能提供全局的最优测量.针对此问题,基于结构照明显微成像技术,提出了一种融合共焦测量技术与变焦测量技术的复杂表面测量方法.该方法通过建立坐标统一的双模式一体测量显微镜,充分利用了两种测量方法的优点来估算每个测量点处的表面重建置信度值,进而有效地实现了不同表面形貌数据的融合.为了验证该方法的性能,对陡峭台阶表面和复杂纹理的磨削表面进行了一系列试验测试.结果表明:该方法在兼顾共焦测量精度的同时,有效抑制了复杂表面测量结果中存在的噪点和异常点,较好地实现了对陡峭台阶表面和复杂纹理的磨削表面的有效测量.

面向机器人位姿测量的大视场变焦测量方法

针对机器人大范围位姿精准测量问题,提出一种大视场位姿测量的变焦测量方法。利用变焦图像匹配点的单应矩阵进行变焦内参动态计算,根据变焦前后靶标位姿求解相机坐标系变换,给出与变焦参数相关的PnP算法,考虑畸变后进行参数优化,并提出缩放和对焦两步变焦控制策略。提出一种基于图像模板的靶标板位姿测量算法,在靶标可视姿态均能稳定检测并区分标志点。对变焦测量系统进行误差测量实验和大场景跟踪实验,结果表明,不同变焦参数下均具有较高的单点测量精度,平均位置精度最高21.8μm,在400~1600 mm范围误差0.09mm,精度较高,使用的变焦相机可实现178.7461~9022.31mm测量。该方法实现了相机活动范围受限而测量范围可拓展的位姿测量。

SIFT图像配准算法获取全聚焦图像

本文系统介绍了变焦三维测量原理,使用Python结合Opencv实现SIFT图像配准对图像序列进行预处理,利用聚焦评价算子获取全聚焦图像。并进行了实验验证。研究结果对实施变焦三维成像与测量技术具有参考价值。

表面微观结构二维测量和三维测量的应用分析

在以汽车工业为代表的批量生产制造业中,工件表面微观结构的二维测量迄今仍处于主流地位,这主要是由所采用的工艺和已建立的完善的评定体系所决定的。但近几年,随着激光造型等新工艺在一些重要工序中的应用日趋增多,表面微观结构的三维测量也进入了实用阶段,本文就相关的评定参数做一介绍,并通过实例分别对采用传统检测手段和先进的自动变焦光学方法进行三维测量做了描述。

High Accuracy Zoom Magnification Measurement

A precise zoom magnification is important for semiconductor industry and biomedical research. A novel measurement method is demonstrated for optical zoom magnification measurement in this paper. The magnification is obtained by pattern correction between barcode image formed by optical zoom and reference image generated by an ideal optical model. Measurement accuracy which is better than 0.06% has been achieved for optical zoom magnification. Compared with traditional concept, the measurement results are only dependent on two line edges. The barcode correlation method can achieve higher accuracy and better robustness by using the information over the whole field of view.