光重心法在光纤位置检测中的精度研究与应用

为了确保LAMOST(大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜)系统准确运转,需要对其焦面板上光纤的位置进行检测。本文即从实际应用的角度出发,阐述了光重心法在LAMOST光纤位置检测中的精度问题。在理论分析的基础上结合实验,具体研究光斑尺寸、相机光圈、光纤端面的发光强度等检测条件,并详细分析了它们与光重心法自身精度的关系。另外,还揭示了因光强变化而产生的"重心偏移"现象。最终,依据实验结果,为实际检测提供了一个最佳的测量条件。

线结构光光条中心提取算法研究

为了提高线结构光测量精度,减弱测量环境中光线、微粒子以及光电噪声等因素的影响,提出了一种改进的线结构光光条中心提取算法.首先采用小波变换法对图像进行去噪处理,并用最大类间方差法求取阈值分割图像.然后采用改进的算法提取光条中心,在已有的方向模板法基础上,结合骨架法思想拟合小区域的光条斜率,取其法线方向邻域点并利用灰度重心法得到光条中心点.实验结果表明:能够有效提高运算处理速度,而且提取的中心点数据更加稳定、精度更高,能够满足后续测量需要.

基于密度聚类的光条中心线提取方法

为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响,采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成,预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取,最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段,对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理,并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明,该方法与传统灰度重心法相比,在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel,15.12pixel和83.36pixel,时间复杂度分别提高了0.383s,0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度,且对噪声光斑具有较好鲁棒性,可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。

基于贝塞尔结构光的表面轮廓三角测量系统

激光三角法是表面轮廓测量与重建的常用方法。传统的激光三角测量系统采用高斯光束作为指示光源,入射光的离焦使光斑直径变大,导致测量精度降低。将贝塞尔结构光应用于激光三角测量系统中,利用贝塞尔结构光的无衍射特性,解决传统激光三角测量系统的“焦深”问题。系统利用灰色自适应加权均值滤波对贝塞尔结构光条纹图像进行预处理,采用灰度质心法对中心光斑进行定位。实验结果表明,经系统测量与重建后的工件圆弧半径与标称值之间的相对误差为3.2%。所构建的测量系统可有效实现表面三维轮廓测量与重建。

Cortex-A9平台钢筋焊缝光条中心提取实现

在钢筋焊缝三维形貌的现场检测中,由于传统检测仪不便移动与笨重,则利用Cortex-A9处理器构成一种便携式检测系统进行三维视觉检测。其中提取焊缝的光条中心非常重要,因此将实现在嵌入式系统下光条中心的提取,首先由处理器控制cmos摄像头实时采集获得的图像进行平滑滤波并用大津法得到动态阈值进行图像分割,然后利用灰度平方加权阈值重心法得到焊缝光条纹的亚像素精度中心。实验结果表明该算法抗干扰能力强,在开发板平台上提取原始图像的光条中心用时0. 15 s,可实现焊缝光条中心的精确提取。

融合区域匹配的快速多线结构光测量方法

针对多线结构光测量中测量效率与测量精度相矛盾的问题,提出了一种融合区域数字图像相关匹配的快速三维测量方法。采用双边滤波和大津阈值法对图像进行预处理,利用重心法提取初始条纹中心点。用双三次插值法提升初始点的局部邻域分辨率,在局部邻域内再次利用灰度重心法提高中心点的提取精度。以左图像提取的中心线为基准,利用数字图像相关法在右图像中心线附近搜索基准对应的立体匹配点,大大缩小了数字图像相关法的搜索范围,提高了测量效率和立体匹配精度。对标准块规的测量实验结果表明,该方法的中心线提取速度为Steger法的3.29倍,均方根误差相比传统极线约束立体匹配法减小了68.57%。

沥青路面结构光条质心定位算法

将基于结构光的激光三角法应用于沥青路面构造深度检测,并提出适合该场合的结构光条质心定位算法。根据激光束宽度较窄且光强较大的特点,对采集图像进行固定阈值和平均阈值相结合的滤波处理,同时根据粗糙沥青路面存在漫反射的特性,利用有效光斑窗口长度最大化的干扰消除方法去除孤点噪声,最后由亚像素级的重心法实现质心定位。实验数据表明,本文方法测量路面构造深度的精度可达到0.1mm。相比于目前主流的基于激光测距的路面构造深度检测,可实现由线到面的跨越。