Steger算法在运动鞋底表面光条图像中心提取的应用

为了解决运动鞋生产过程光条在粗糙的鞋底表面产生的光斑以及光条宽度变化而带来光条图像的中心提取缺失的问题,提出一种适用于运动鞋底表面光条图像中心的提取算法。在最大类间差法(Otsu)的基础上引入了模板内像素灰度均值和其他像素灰度的差值阈值,从而有效分割出光条图像的光斑区域。采用Canny算子提取光条图像的边缘和宽度,并根据光条图像的宽度来改变Steger算法中高斯滤波核的大小。试验结果表明,所提算法可以准确分割运动鞋底表面的光条图像光斑,并快速提取鞋底表面光条的中心,解决因光条宽度变化而导致光条图像的中心提取失败的问题。

用于钢板测量的线激光条纹中心提取方法

针对用于钢板测量的线激光条纹中心提取方法,提出一种基于Steger方法的改进算法。首先,对原始图像进行自适应裁剪处理;其次,通过多次中值滤波操作进行噪声处理;最后,提出一种间隔n行采用Steger算法、中间行近似拟合的方法来计算条纹中心。应用结果表明,该算法将条纹中心提取速度提高了5倍,对于钢板实时测量系统具有一定工程意义。

焊接机器人实时引导中光条快速提取算法研究

在结构光视觉测量系统中,激光条纹的提取精度和速率直接影响到最终测量结果的精确度。为了解决现有激光条纹提取方法难以同时达到抗干扰能力强、稳定性好和运算量小等问题,采用了一种优化Steger快速提取激光条纹中心的方法,利用梯度阈值分割出有效条纹区域,采用优化的扫描方式,用灰度重心法对条纹中心进行粗提取,然后用Hessian矩阵法对条纹中心进行精提取。对激光条纹提取原理进行了理论分析,并对软硬件设计进行了实验验证,取得了较好的实验数据。结果表明,该方法与传统方法相比,具有提取精度高、提取速率快的优点,这一结果对柔性传感器的高精度和实时性是有帮助的。

激光光条中心线提取研究综述

激光光条中心线提取在视觉测量、三维重建等领域具有重要的作用。介绍了不同类型的中心线提取模型,并且回顾了这些模型的转变和创新。具体来说,根据模型采用的核心算法,将中心线提取模型分为传统提取模型和基于深度学习的提取模型;传统中心线提取模型又分为极值模型、灰度重心模型、曲线拟合模型、基于Hessian矩阵的Steger模型和可变方向模板模型;结尾从优缺点及其克服的问题等角度对比分析了不同类型的算法模型。分析表明传统激光光条中心线提取算法在图像的适应性和处理的实时性上有较为明显的不足,指出光条中心线提取模型的发展应逐渐偏向于灵活性、泛化性、实时性更强的深度学习领域。

一种改进的图像三维重建技术研究

目前图像三维重建得到了广泛应用。摄像机成像仪上的光条纹中心是实现三维重建的重要信息源。针对光条纹中心提取方法中的Steger算法计算量大、运算时间较长的缺陷,本文将GPU多网格(grid)多块(block)多线程(thread)的并行运算优势,与Steger算法每个像素点卷积运算相互独立的特点相结合,设计了一种利用GPU加速的改进的Steger算法,以减少运算耗时。实验结果表明:GPU下的光条纹提取时间为CPU下的1/16到1/12,大大提高了运算效率,减少了计算时间。

基于场景信息先验的球焊金丝中心线提取

在基于机器视觉的球焊金丝空间类缺陷检测中,针对传统算法提取的金丝中心线精度较低,不能用于三维重建这一问题,提出了一种基于场景信息先验的球焊金丝中心线提取方法。该方法充分利用了光器件管芯表面这一检测场景的先验知识,在通过语义分割获取金丝区域的基础上,先使用拓扑细化法初步获取骨架线,再根据Steger算法及最小二乘法对金丝重叠区域的骨架线进行校正以获取准确的中心线。实验证明,该方法在面对多种常见的金丝分布情况时均可准确地获取中心线,效果优于传统算法。

基于Hessian矩阵的线结构光光条中心提取

本文以传统的Steger算法为前提,对基于Hessian矩阵的光条纹中心提取算法进行了优化,并通过实验验证了光条中心提取的效果。

结合高斯滤波器和骨架的结构光中心提取算法

为提高利用结构光测量技术求取地铁接触轨几何参数产生的光条中心线提取的效率和实时性,在Steger算法的基础上,设计一种结合IIR型高斯滤波器和光条骨架的结构光中心快速提取算法。该算法利用光条骨架特性对结构光中心区域进行快速定位,优先对定位区域的像素点进行算法运算,同时利用IIR型高斯滤波器的递归方法简化原算法的运算过程。实验结果表明:改进算法能有效地缩短运算所耗费的时间,与原算法相比,改进算法的运算时间提高了57%以上,并能达到与原算法同等的提取精度。

一种快速光栅条纹中心亚像素坐标提取方法

光栅条纹中心的精确提取会直接影响到线结构光视觉的测量与重建精度。为了解决传统的Steger算法计算量大,且在光条不均匀时提取不精确等问题。基于改进的Steger算法,提出了针对光栅条纹中心的快速亚像素坐标提取方法。通过高斯滤波、形态学等方法得到去复杂背景的激光条纹图像,用自适应阈值法缩小ROI区域,用霍夫变化求取光栅边缘线,求出边缘线中点,然后直线拟合,最后用改进算法提取中心坐标。实验结果表明:与模板法、传统Steger算法等光栅条纹中心提取算法相比,算法的鲁棒性更强,最大提取误差在0.3个像素,平均误差为0.1个像素,平均运行时间相比传统算法减少0.4 s。

图像中非连续直线的提取方法

直线提取是计算机视觉和图像处理领域的重要问题,在道路信息提取和医学图像分析等方面都有着广泛的应用。现有的直线提取算法只适用于图像中连续直线的提取,忽视了图像中存在的非连续直线,如许多金属剖面、植物等图像,其中存在大量离散但具有直线模式的目标点,这类信息无法使用现有的方法进行识别提取。因此,提出非连续直线提取方法,首先,通过基于图像形态学的Steger算法实现非连续直线的连接及中心线提取;其次,提出一种切割算法对提取出的交叉曲线进行切割;最后,利用RANSAC算法结合最小二乘法进行线性拟合得到最终提取结果。实验表明,这种提取方法能够将图像中具有直线模式的离散点识别出来实现非连续直线的提取。

基于Steger图像算法的光纤布拉格光栅寻峰技术

分析了实际光纤布拉格光栅(FBG)反射谱的特性,建立了FBG反射峰超高斯模型。将图像处理技术用于FBG寻峰,提出了一种基于Steger图像算法的FBG寻峰技术,并给出了非对称光谱中心波长修正公式及峰值亚步长修正公式。Steger寻峰算法兼具滤波和寻峰功能,具有较强的抗噪能力,能克服步长限制,有效消除非对称光谱的干扰。通过理论仿真及实际寻峰研究,对比了该算法与不同寻峰算法在不同采样步长、噪声大小、光谱非对称性下的峰值检测精度。结果表明,该方法较质心法、高斯拟合法具有显著优势。

基于偏振成像的复杂反射率冰形三维测量

飞机机翼结冰是飞行安全的重要隐患,防冰除冰研究对于飞行器动力性能评估、安全评估等有着非常重要的意义,而准确地测量结冰外形是研究机翼结冰的基础。不同于普通物体,冰体具有复杂的反射率,冰面杂散光较为严重,传统方法难以精确提取冰面的中心线。为此,提出了一种基于偏振成像技术的复杂反射率冰形测量方法,利用偏振特性解决冰面杂散光的问题。将偏振相机捕获的原始图像分离并插值,逐像素筛选最大特征值及其特征向量,融合为最优的偏振信息,并基于Steger算法提取激光中心线,实现冰形三维重建。实验结果表明,对平板形冰面测量误差的标准差为0.1237 mm,所提方法能够有效地重建出具有复杂反射率的冰形三维形貌。

基于平面靶标的交叉结构光标定方法

为实现线结构光高精度标定,提出一种基于平面靶标的交叉结构光标定方法。根据Blinn-Phong光照模型可知,当激光条纹投射在平面靶标上特征点边缘处时光截面不再服从高斯分布,常用的中心提取算法无法准确提取目标。首先,基于形态学操作剔除在平面靶标上特征点边缘处的中心点,使得直线拟合的误差由0.060 8 pixel提升到0.035 8 pixel,有效减少因算法提取误差对标定结果造成的影响;然后,基于高斯曲线拟合方法对所提取的线结构光与辅助结构光交点位置进行修正,基于Ransac算法进行直线拟合,结果同样也有效剔除因光照不均、材质变化造成误差较大的点。实验结果表明,两种方法结合后标定精度提高25%,中心点三维坐标与标定板平面方程相差仅4 μm,有效提高线结构光标定精度。

一种针对造影图像中血管狭窄的自动识别技术

本文旨在提出一种针对血管造影图像的计算机自动计算方法,能够让程序计算出血管的轮廓、分段、宽度等参数,随后智能识别出血管的狭窄段。该方法属于计算机自动光学检测(AOI)技术的一种,它根据血管在造影图像中按曲线分布且有固定方向的特点,使用改进的Steger算法进行自动检测,首先将图像与高斯函数核进行卷积运算,然后在每个像素处进行二次泰勒展开,计算每个像素的Hessian矩阵特征值和特征向量,来获得该点的线条方向和二阶导数极大值。再用双阈值算法和方向连通算子生成血管曲线,最后对曲线上每个亚像素特征点计算该点的血管宽度。在对有心脏血管局部狭窄的数字式X线图像进行实验后发现,该方法能够获得我们所需的血管信息,识别出其中狭窄部分。实践证明该方法对于提取造影图像中的血管具有较好的效果,它具有速度快、精度高、鲁棒性好、不需要人工介入的优点,是一种极具应用前景的计算机辅助诊断手段。

Theoretical Analysis of Crack Propagation Measurement for Brittle Materials Based on Virtual Principal Strain Field

The measurement of crack propagation is crucial for revealing the fracture mechanical properties of materials and structures.Based on the virtual principal strain field and Steger’s algorithm,an accurate and automatic method has been proposed for measuring the geometric parameters of crack propagation.The measured geometric parameters of crack propagation include the width,length,and tip location of each crack.The mechanism of the crack-induced virtual principal strain field and the effects of subset,step,and strain window size are analyzed and discussed theoretically.The effectiveness of the derived theoretical equations is verified by the simulation experiments.According to the theoretical equations,it is determined that the distribution of the virtual principal strain field near the crack is similar to the grayscale distribution of the laser fringe image with optimized calculation parameters.Experiments are further conducted to validate the effectiveness of the derived equations.With the optimized calculation parameters,the minimum crack that can be measured is approximately 0.0362 pixel in the laboratory environment,while the measurement error of the crack width is less than 0.025 pixel for two-dimensional digital image correlation(DIC)and 0.020 pixel for three-dimensional DIC.