高分辨率遥感影像圆特征提取算法研究

高分辨率遥感影像的圆特征提取广泛应用于摄影测量中,其精度高低对相机标定和特殊目标监测有着重大的影响。在实际应用中,圆特征提取的精度高低主要取决于所使用的圆特征提取算法。本文研究总结了重心法、中心收缩法和基于边缘跟踪的最小二乘圆拟合算法等常用的圆特征提取算法的原理和实现步骤,并根据实验数据的比较分析,给出了这3种常用圆特征提取算法各自的优缺点和适用情况。最后,提出并实现了一种基于边缘二次跟踪的双圆检测算法,解决了由成像目标缺损引起的提取圆心位置偏差的问题。

基于机器视觉的三维运动圆特征提取

在智能制造过程中,机器视觉的应用越来越多,其中特征提取是机器视觉的重要组成部分。为实现物体在三维运动中的圆特征提取,本文设计了针对一般情况下的特征提取以及优化算法,利用自润滑关节轴承的三维运动实验来分析论证,结果令人满意。特征提取结果为三维运动估计提供支持。

自适应光亮度的LED缺陷检测算法

针对LED点胶缺陷检测速度慢、精度低等问题,提出一种自适应光亮度的LED缺陷检测算法。首先利用最小外接矩形法对LED进行位置校正;然后,对LED进行灰度梯度特征分析,获取荧光胶区域轮廓点坐标,并结合最小二乘法拟合特征圆,分离荧光胶区域;最后,分析了光照对LED缺陷分割的影响,提出基于大津法(Otsu)的自适应光亮度阈值分割方法,提取LED缺陷。经实验验证,所采用方法检测时间低于8ms,在光源的1~8级光亮度范围内,缺陷分割尺寸准确度在0.8以上,分割结果稳定,具备较好的光照变化鲁棒性。

机器视觉在机械密封圈在线分拣中的应用

大批量生产的国标机械密封圈中的次品,如果采用人工分拣,效率低下,准确性得不到保证。针对此问题,设计了一套机械密封圈视觉尺寸在线分拣系统,首先构建出整个系统的三维模型,零件在输送带上流经视觉系统采集零件图像。然后经过预处理操作后结合开发的圆检测算法提取圆形特征;接着根据机械密封圈国标利用对射型光电传感器采取相机硬触发模式与下位机西门子PLC通信,控制电动推杆分拣尺寸次品。最后为了实时查看分拣情况,利用Qt软件结合OpenCV库开发了一套人机交互界面。经过实验结果验证,该系统在选取的6种规格的密封圈中,检测次品准确度均达到96%以上,重复多次实验后次品分拣准确度仍能达到100%,平均单个密封圈分拣时间为0.5 s,检测效率是游标卡尺的29.4倍。通过对比,该系统对密封圈次品分拣准确度以及实时效率相较于人工得到了很好的提高。

基于Hough变换的指针仪表读数识别方法

针对广州市宇泰仪表电器有限公司85C1系列仪表的读数识别问题,提出一种基于Hough变换的图像处理方法.该方法采用彩色相机拍摄仪表图像.首先,通过指针的红色特征提取图像中的指针样本点,并应用最小二乘法获取指针的直线方程;其次,由表盘上的圆弧特征之圆心位于指针直线上的假设,利用Hough变换的原理提取出表盘上的圆弧特征;最后,通过图像变换将刻度部分的圆弧线变换成直线,实现了刻度线两端点位置的提取,并完成仪表读数识别.实验表明,该方法能够准确识别仪表读数,具有较高的鲁棒性.

基于机器视觉的弹簧承载座缺陷检测研究

针对弹簧承载座人工检测效率低、劳动强度大等问题,对弹簧承载座缺陷种类及缺陷特征进行了研究,并对其缺陷检测流程进行了分析归纳,提出了一种基于机器视觉的弹簧承载座缺陷检测方法,实现了缺陷检测自动化。通过中值滤波算法对图像进行预处理,去除图片噪声;提出了一种两步找圆的方法,确定检测区域尺寸,再通过对检测区域进行掩膜操作,实现弹簧承载座焊渣和缺口缺陷检测;通过基于边缘点的模板匹配算法来判断字符的完整性。实验结果表明,以上方法能够准确判断弹簧承载座尺寸、焊渣、缺口以及字符等缺陷,检测正确率达到98%。