基于强噪声条件下的激光图像边缘检测研究

边缘检测是激光图像处理的一个重要步骤,针对当前激光图像边缘检测误差大,易受噪声干扰等缺陷,为了获得完整的激光图像边缘,设计了基于强噪声条件下的激光图像边缘检测方法。首先采集激光图像,采用直方图均衡技术对原始激光图像进行增强处理,改善激光图像质量,然后采用小波变换去除激光图像噪声,并采用Canny算子进行激光图像边缘检测,最后测试结果表明,与当前激光图像边缘检测方法相对比,本方法能够检测出更多激光图像边缘细节,激光图像边缘检测精度的平均值超过93%,而且激光图像边缘检测时间控制60 ms以内,为激光图像提供了一种高精度检测技术。

基于RGB-D相机的小型汽车外廓尺寸测量方法

为了快速且精确地获取小型汽车的外廓尺寸参数,提高机动车检验机构的检测效率和降低成本投入,提出了一种基于RGB-D相机的小型汽车外廓尺寸高精度测量方法。采用REALSENSE D455和树莓派开发板搭建了实地测量硬件系统,利用目标检测与实例分割网络模型YOLOv8提取出小型汽车对应的实例目标。针对RGB-D相机捕获车辆图像及生成点云存在的问题,分别进行深度图像修复和点云滤波处理,融合点云后自动提取外廓尺寸参数。在实验中,对4种不同型号的小型汽车进行室外实地测试,实验结果表明,该方法对小型汽车外廓尺寸的测量误差小于±1%,满足国标的要求。

基于三维激光扫描的立体图像层次化分割方法

针对现阶段立体图像层次化分割效果不佳的问题,提出基于三维激光扫描的立体图像层次化分割方法。首先,基于三维激光扫描仪采集立体图像三维激光点云数据;其次,标定立体图像像素点和三维激光点云数据的对应关系;最后,通过OTSU多阈值分割方法实现立体图像层次化分割。实验结果表明,所提方法的平均交并比在83.6%~92.5%之间,立体图像层次化分割精度高、效果好、更适合于实际应用。

基于强化学习的激光三角光斑定位方法研究

光斑定位过程中,若激光三角光斑图像质量较差,会直接影响后续光斑定位精度,为此提出基于强化学习的激光三角光斑定位方法。采集激光三角光斑图像,并对采集得到的图像展开去噪分割等处理,去除图像噪声,获取光斑目标,提升图像质量;引入邻域标定光斑对处理后的图像实施互相关运算,充分利用光斑的偏态分布灰度以及位置的相似性约束,确定目标像素级的相关系数分布。对获取的相关系数分布结果实施三次非均匀有理B样条插值细分,根据细分结果完成光斑中心定位方程的建立,利用强化学习算法对定位方程实施优化处理,进一步提升定位精度,实现对激光三角光斑的精准定位。实验结果表明,利用该方法开展激光三角光斑定位时,定位效果好、精度高。

基于机器学习的激光遥感图像多目标检测方法

目前方法检测多目标激光遥感图像时,其未处理遥感图像的辐射量失真情况,导致检测方法的平均识别率、平均精度均值低和检测效率低。提出基于机器学习的激光遥感图像多目标检测方法,该方法处理激光遥感图像辐射量失真情况,通过校正辐射和辐射匹配获取到更清晰和真实的遥感图像,结合改进的原始Mask R-CNN网络,引入分级跳连法和K均值聚类算法,解决Mask R-CNN网络不适用于激光遥感图像检测的问题,采用改进的机器学习,实现激光遥感图像多目标检测。实验结果表明,所提方法检测出激光遥感图像中的全部目标,平均识别率为95.6%,目标检测时间为0.02 s,平均精度均值达到77.5%,因此,该方法有效提高了平均识别率、平均精度均值和检测效率。

考虑产品质量控制的激光3D打印系统设计

部分生产企业为降低成本,并为后续的规模生产提供前期参考样本,会在规模生产前对产品进行有必要激光3D打印,为保证样品参考质量,有必要提升激光3D打印控制精度,缩短激光3D打印时间。为实现这一目标,设计了一种考虑产品质量控制的激光3D打印系统。首先对系统框架进行设计,将其分为上位机层、中间层和下位机层;关键硬件组成包括微控制器、交换机、步进电机、温控单元组件以及激光3D打印机;软件部分对其主程序以及三个子程序(待打印产品三维模型建立子程序、信息文件格式转换程序、产品图像打印子程序)进行设计。系统实现与测试结果证明:设计系统的控制精度较强,精度最高可达到99%,且打印误差率较低,仅为1%,打印时间较短,最低仅为302 s,以期通过研究为提升激光3D打印控制精度,缩短激光3D打印时间提供一定帮助。

融合机载LiDAR和高光谱影像的土地利用分类

高光谱影像具有丰富的波谱和纹理信息,机载LiDAR点云数据包含了地物高密度、高精度的三维信息。分别从两种数据中提取地物的光谱特征、纹理特征和高度特征,并进行不同的特征组合,然后采用随机森林分类器进行地物分类实验。结果表明,机载LiDAR点云和高光谱数据在地物分类方面具有很强的信息互补性;融合了LiDAR高度特征的总体分类精度和Kappa系数均优于仅使用高光谱影像,其中“PCA+NDVI+GLCM+CHM”的特征组合总体分类精度和Kappa系数最高,分别为85.96%和0.81;与未加入LiDAR特征的组合相比,总体分类精度提高了5.33%。

数据挖掘的复杂光学曲面加工路径规划研究

为解决复杂光学曲面加工困难的问题,提出基于数据挖掘的复杂光学曲面加工路径规划方法。将复杂光学曲面点云数据投影至平面上,获取二维点集;通过拟合复杂光学曲面点云数据,重建复杂光学曲面的不间断描述模型;基于此模型将二维加工路径数据映射至三维空间,选取等截面法规划复杂光学曲面加工过程中路径,通过参数补偿计算触点经法向偏置,获取刀位点路径规划结果。实验结果显示,x、y和z方向上的路径偏差均控制在0.035 mm内,z方向的路径偏差在0.01 mm左右,以上数据充分说明本方法能够准确规划复杂光学曲面加工路径。

基于改进OpenPose的类人机器人关键点快速检测方法

针对现有的关键点检测方法并不能完全适用于类人机器人系统,且检测速度慢等问题,提出一种基于改进OpenPose的类人机器人关键点快速检测方法。基于人体骨骼结构,设计适用于类人机器人的简化系统结构,降低模型复杂度;改进卷积神经网络结构,简化卷积核大小和卷积层数,提高检测速度;制作类人机器人数据集,并对数据集进行增强处理,使图片多样化,降低过拟合风险,提升检测精度。实验结果表明,采用改进的类人机器人关键点检测方法,检测速度是原有方法的3.77倍,精度提升了1.8个百分点。

基于机载激光雷达数据的复杂建筑物三维自动重建方法

为了解决复杂建筑物三维模型重建存在的边缘像素清晰度低和重建效率低的不足,提出基于机载激光雷达数据的复杂建筑物三维自动重建方法。首先通过机载激光雷达快速采集复杂建筑的三维点云数据,并剔出异常点云数据;其次采用SIFT算法提取点云数据特征点,通过梯度特征提取匹配特征点,根据特征点进行平移与旋转,完成复杂建筑点云数据配准;然后对建筑边缘三维阈值提取,获得高精度重建阈值;最后通过三维轮廓交边拼接优化,复杂建筑物三维自动重建。通过对比测试证明了本方法重建建筑物三维模型的边缘像素的灰度值为25~215,灰度值跨度较大,边缘像素清晰度较高,三维模型的重组时间为60 min~145 min,耗时较少,重建效率较高,说明了本方法对复杂建筑物三维自动重建的应用效果较好。

基于人工智能技术的复杂光学曲面加工轨迹跟踪

为提升复杂光学曲面加工轨迹跟踪效果提出基于人工智能技术的复杂光学曲面加工轨迹跟踪方法。建立复杂光学曲面加工轨迹跟踪模型,改进蛙跳算法,提升参数优化效果;利用改进蛙跳算法,优化径向基函数神经网络权值,补偿加工轨迹跟踪模型误差,获取加工轨迹跟踪反馈控制律;设计加工轨迹跟踪控制器,完成加工轨迹跟踪。实验证明:对于简单与繁琐的复杂光学曲面零件,该方法均可精准跟踪加工轨迹;在车床进给速度为0.03 mm/r、0.04 mm/r和0.05 mm/r,步长为3时,应用该方法的加工轨迹跟踪误差最低,分别为0.03μm、0.04μm和0.05μm,与对比方法相比误差较低。

城市场景中的异源点云配准方法

为了实现不同传感器的优势互补,还原准确、完整的城市建筑三维模型,提出了一种将激光雷达点云和摄影测量点云进行配准融合的方法。该方法采用由粗到精的策略,并考虑尺度变换。首先,提取两个异源点云中的平面特征作为配准基元,然后构建基于平面/交线的特征描述符来匹配异源点云之间的对应平面,利用对应平面估计尺度、旋转和平移参数并通过优化得到粗配准下的转换参数。精配准使用融合尺度因子的迭代最近点算法对转换参数进行最后的优化。实验结果表明,提出的方法能够有效配准城市场景中的激光雷达点云和摄影测量点云。

双目线结构光三维煤矸识别技术

为了解决煤矿生产环境下附着的煤粉对煤矸识别正确率的影响,引入三维数据用于煤矸识别。通过模拟生产环境,搭建了双目线结构光煤矸三维成像系统,采集煤矸的三维信息;构建煤矸三维数据集,完成神经网络参数的训练和识别测试。测试结果显示对于经过清洗的煤矸三维数据,神经网络识别正确率为96.7%,对于未经清洗的煤矸三维数据,识别正确率为95.6%。实验结果证实了利用三维数据进行煤矸识别的有效性,消除了现场工况下附着煤粉对煤矸识别正确率的影响。

基于三维激光虚拟成像的环境景观立体投影系统

为便于人们理解复杂的环境景观结构,获取更加真实的景观信息,设计一种三维激光虚拟成像的环境景观立体投影系统。利用芯片、传感器、捕捉器等硬件,构成图像采集设备;建立透传模块架构,计算激光束腰与发散角度,合理设置扩束镜位置;将软件结构分为虚拟成像与立体投影两部分,经过采集、处理与成像等操作,减少图像噪声,调节成像位置呈现虚拟图像;使用被动立体显示技术,添加起偏镜片,通过图形分割、画面同步与几何校正等步骤,实现环境景观立体投影。仿真实验表明,所提方法的激光能量分布更加均匀,投影图像清晰,灰度值均衡。

多通道数字集成芯片缺陷的线激光锁相热成像检测

当前检测多通道数字集成芯片缺陷时,存在清晰度低、疲劳极限精度低以及检测精度低的问题,提出多通道数字集成芯片缺陷的线激光锁相热成像检测方法。利用可视化算法,通过激光锁相热成像方法采集多通道数字集成芯片图像,采用Holder指数运算锁相幅度图像中所有断连的图像,利用激光扫描再次进行图像成像处理,通过主成分分析法提取不连续图像的特征,实现芯片缺陷的检测。结果表明,本方法在第10秒完成清晰成像,疲劳极限精度较高,对芯片进行缺陷检测的精度最高,证明了本方法在实际应用中具有较好的实用性。

被动锁模光纤激光器自锁模偏振搜索算法设计

针对非线性偏振旋转(NPR)被动锁模光纤激光器自锁模偏振搜索效率低的问题,设计了一种偏振搜索算法。首先建立了压电陶瓷(PZT)式三单元级联型偏振控制器的理论模型,并基于该模型确定了锁模区域对应的电压调控范围,集中搜索激光器锁模点邻近区域,最后通过双区域计数算法,实现了搜索步长的自适应调整。结果表明,对于重复频率为7.12 MHz的NPR型光纤激光器,从自由运行到基频锁模(FML)的最短偏振搜索时间1.2 s,达到了高效搜索NPR光纤激光器锁模偏振的设计目的。

激光原位辅助单点金刚石刀具系统热变形仿真与实验分析

激光原位辅助单点金刚石刀具加工过程中,金刚石刀具吸收激光能量会产生相应的热变形,对加工精度产生影响。通过有限元软件COMSOL Multiphysics建立了激光透过金刚石刀具的热变形数值模拟,得到了金刚石刀具在激光辐照下的温升与热变形规律,并采用高精度的热像仪和电感测微仪记录刀具的温度变化和变形量。研究表明刀具模拟的温度和热变形与实验结果吻合较好,在激光辐照初期,刀具受热伸长趋势较为明显,当激光辐照超过550 s后,刀具热变形趋于稳定。刀具在激光功率为10 W、30 W辐照下,刀具稳态温度为29.96℃与49.85℃,刀具热变形测量值分别为0.78μm, 2.23μm。

微孔阵列结构的纳秒激光制备及陷光性能研究

为了制备形状可控、有序阵列的陷光微结构表面,使用纳秒激光器在钛合金(Ti6Al4V)表面加工呈六角形分布的微孔阵列结构,研究了不同激光扫描次数对表面微孔阵列结构形貌和反射率的影响。研究结果表明,随着激光扫描次数的增加,微孔结构表面的反射率逐渐降低,当激光扫描次数增加至40次时,微米级孔洞的直径约为(68±5)μm,孔洞深度约为(175±5)μm,在400 nm~1 000 nm波长范围内微孔阵列结构表面的平均反射率降低至1.3%。纳秒激光制备的微孔阵列结构表面有效增强了钛合金表面的陷光性能,在光学隐身、屏蔽杂散光等领域内具有重要的应用前景。