基于微粒群区域搜索和小波评价的差分式自动聚焦

为进一步提高图像法自动聚焦的性能,提出了一种差分式提取图像边缘的方法,并构造了图像清晰度的小波评价函数,同时利用微粒群(PSO)算法对聚焦区域进行快速搜索。首先,介绍了差分式边缘提取方法及其优势,给出了一种评价区域的选取判据以及基于PSO的高效搜索方法;然后,对小波评价函数参数进行了比较分析和优选;最后,与传统方法进行了对比实验。结果表明,由于采用了差分式提取方法以及新的自适应聚焦窗口和评价函数,聚焦曲线较传统方法具有更高的调焦分辨率,PSO算法的使用使聚焦速度提高了约170 ms,聚焦精度约为2.3μm,同时调焦效果不受初始位置的影响。

显微视觉系统对柱状微零件自动聚焦技术研究

针对显微视觉中的柱状物体图像的清晰度问题,提出了一种实时检测图像特征并跟踪特征区域进行自动聚焦的方法。该聚焦算法包括聚焦评价函数、聚焦搜索算法和聚焦区域选择。该聚焦搜索算法实现了显微视觉系统下快速准确的聚焦,克服了爬山搜索算法的缺点,有效避免搜索结果陷入局部极大值。显微视觉中对聚焦区域的选择尤为重要,以图像特征区域作为聚焦区域,实时检测该特征区域进行聚焦,实现了在景深小于柱状物体半径的情形下对柱状物体边缘的精确聚焦。粗聚焦后电机位置的标准差为205μm,精聚焦后电机位置的标准差为37μm。实验结果表明,该自动聚焦方法能够满足微装配系统对显微视觉的聚焦需求。

基于视觉引导的3D纳米测头

针对现有微纳米CMM机(Micro-Nano Coordinate Measuring Machine,微纳米CMM)测量逼近效率低的问题,设计了一种基于视觉引导的3D纳米测头。该测头以石英音叉结合一体式光纤微测杆测球作为微力触发定位传感器,以3个空间布置的微型USB高倍摄像机对工作台做视觉引导。将测球置于3个摄像机焦平面后约100μm处,通过高斯滤波、清晰度评价、极点搜索,对图像进行实时处理,判断试样是否接近测球,实现三维工作台的高低速引导控制。实验结果表明:该测头可以实现大行程、高精度微纳米CMM的自动高速逼近、低速触发定位测量,通用性好、集成度高,测量效率高。