基于线性CCD阵列的弹头轮廓误差测量

提出了一种运用CCD成像测量技术进行大型机械零件轮廓测量的图像测量方法，该方法利用CCD成像技术获得零件轮廓的图像，并使用Marr边缘检测算子精确确定零件轮廓的边缘位置，利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置，并对轮廓分段识别。最后采用直线和任意曲线轮廓拟合的数学模型及误差评定方法，判断所测零件的轮廓度是否满足公差要求。该方法代替了传统的模板手工测量，测量效率高，实验表明，此方法达到了理想的测量结果。     

线阵CCD在异形回转体轮廓尺寸测量中的应用

讨论利用线阵ＣＣＤ图象测量方法。配备Ｚ、Ｙ二维运动工作台及绕Ｚ轴回转数显工作台，地异形回转体三轮轮廓尺寸进行检测。用Ｍａｒｒ边缘检测算子对ＣＣＤ获得的原始灰度图像进行处理，采用最小二乘法完成曲线拟合，获得亚象元分辩率。对Φ２００ｍｍ异形回转体零件进行尺寸测量，测量系统精度达到μｍ级，并给出了试验结果。     

表面轮廓测量中采样参数的确定及自适应调整

正确测量零件的加工表面轮廓参数对分析机械零件的使用性能非常重要。本文讨论了在计算机辅助表面轮廓参数测量中采样参数的选择及提高测量精度的一些问题，介绍了一个加工表面轮廓参数的计算机辅助测量分析系统。该系统应用了实时数据处理和测量参数自适应调整技术，从而简化了输入操作，提高了测量的精度和可靠性。     

基于计算机视觉技术的小尺寸机械零件的尺寸测量系统研究

利用计算机视觉技术解决工业现场皮带流水线上大批量的小尺寸机械加工零件尺寸的测量方法,利用计算机视觉技术结合流水线现场需要的实际情况构建小尺寸机械零件的尺寸测量系统。在对测量系统进行系统功能分析和总体设计的同时,根据现场工况需要对硬件系统进行了设计。     

基于面阵CCD的高精度测量技术及应用

针对图像尺寸测量,提出了一种基于面阵CCD的高精度测量技术和图像比较测量方法,通过对比被测零件的图像和标准件的图像,得出被测零件的尺寸,多项式插值的子像素细分算法和图像比较法的结合提高了边缘的定位精度,加速了运算速度．推导了一种基于多项式插值改进的子像素细分算法以及各种理论的应用技巧,工业高精度测量实例表明,最大偏差不超过0．01mm．     

基于边缘密度的片状零件视觉定位方法

采用机器人手臂对零件产品进行抓取已成为智能上下料的关键技术,在该技术中机器人手臂往往采用视觉定位的方法来获取零件的位置.针对一类表面平滑的片状零件定位问题,从观察零件和背景图像特征出发,设计一种基本边缘密度的零件检测方法.该方法首先对零件图像进行边缘检测,然后以求取一定尺度内的边缘密度.以密度为基准得到图像的密度图,进而对密度图像进行分割和标记连通域,最后得到零件的具体位置.对实际拍摄的零件图片进行检测的结果表明,所研究的方法可以可靠地对零件进行检测和定位.     

基于Canny算子的机械零件图像分块自适应边缘检测

针对自动生产线上的机械零件图像几何特征,提出一种基于Canny算子的分块自适应边缘检测方法.主要包括基于鼠标框选的图像不均匀分块和基于Otsu算法的检测阈值自适应生成等.实验表明,该法有较强的抑制噪声能力,检测准确,是一种有效的机械零件图像边缘检测方法.     

基于图像Canny边缘检测和Hough变换算法的高温结构测量方法

针对高温工程结构测量问题,将图像处理中的边缘特征检测技术应用到高温结构测量中,提出一种基于Canny边缘检测和Hough变换算法的高温结构测量方法,解决了高温结构测量的实际需求.该方法先对试件结构测量位置进行边缘检测和提取,并以分段直线形式确定待测边缘,再计算得到宽度等结构测量结果,并将其转换为材料力学性能参数.该方法充分利用了图像处理技术的优点,测量条件低且环境适应性强,同时采用分段检测的优化设计,测量精度高,稳定性好.     

基于图像Canny边缘检测和Hough变换算法的高温结构

针对高温工程结构测量问题, 将图像处理中的边缘特征检测技术应用到高温结构测量中, 提出一种基于Canny边缘检测和Hough变换算法的高温结构测量方法, 解决了高温结构测量的实际需求. 该方法先对试件结构测量位置进行边缘检测和提取, 并以分段直线形式确定待测边缘, 再计算得到宽度等结构测量结果, 并将其转换为
材料力学性能参数. 该方法充分利用了图像处理技术的优点, 测量条件低且环境适应性强, 同时采用分段检测的优化设计, 测量精度高, 稳定性好.     

具有统计特征的微小型零件边缘识别技术

针对微小型零件边缘检测问题,提出一种宏观检测和微观检测相结合的边缘识别方法. 首先根据分形理论,利用微小型零件图像的分形特征进行区域分割,检测出图像中的边缘区域;然后利用微观检测算子检测出微小型零件的边缘点;最后用最小二乘法拟合出微小型零件的边缘. 实验结果表明,这种宏观检测和微观检测相结合的方法能够排除下边缘、背景和随机边缘的影响,准确地识别出具有统计特征的微小型零件的边缘,检测精度达到像素级.     

基于小波变换的齿轮图像边缘检测

在基于计算机视觉技术的齿轮测量中,齿轮图像中的边缘信息是极为有用的,它是进一步进行齿轮图像分割的基础,直接影响到齿轮几何参数测量结果的正确性和可靠性。传统的边缘检测算子大都是基于边缘的灰度不连续性利用梯度局部最大值或二阶导数过零点来检测边缘,容易受噪声干扰。文中采用图像的多尺度小波变换局部模最大值进行边缘检测。检测结果表明,此方法降噪能力强,定位精度高,克服了传统方法的缺点。     

边缘检测在计算机视觉几何测量中的应用

在介绍边缘检测的主要特征的基础上，分析了目前几种典型图像边缘检测算法。针对计算机视觉在几何测量应用中边缘检测特点，提出了将高斯滤波与一阶导数相结合的一种新的边缘检测方法，并开发了相应的软件。其基本方法是：首先用高斯滤波器平滑图像；再用一阶偏导的有限微分算子来计算梯度的方向和幅值；对梯度幅值进行非极大值抑制；用双阈值算法检测和连接边缘。实验验证该方法提高了对被测工件边缘敏感性的同时较好地抑制了噪声。     

基于图像处理技术的工件长度在线测量

针对轧钢厂加热钢锭传输线,提出了一种工件长度在线测量方法.利用CCD摄像机对生产线上工件的图像信息进行远距离采集.考虑到实时在线检测要求算法简单计算速度快,在对图像信息进行边缘噪声滤除的基础上,利用图像灰度的梯度算子提取工件边缘特征,并进行边缘识别,从而实现工件长度的在线测量.为补偿摄像镜头的非线性影响,进行了二次多项式拟合处理,以提高测量精度.同时,介绍了实时在线测长系统的组成和功能,并对其测量速度和精度进行了实际测试分析,结果表明,被测工件长度在400~1 200 mm之间,运行速度不高于5 m/s时,测量误差低于0.4%.     

基于曲率约束因子与边缘加权法则的图像修复算法

针对当前较多图像修复算法主要通过对图像块进行方差和度量的方法来完成图像修复,忽略了图像块的显著边缘特性,使得修复图像容易出现模糊效应以及不连续效应等不良现象,导致算法修复性能不佳的不足,提出了基于曲率约束因子耦合边缘加权法则的图像修复算法.首先,通过像素点的等照度线方向构造曲率约束因子,对数据项进行约束,形成优先级度量函数,利用优先级度量函数选取优先修补块;然后,利用像素点的均值之差构造像素自相关模型,对样本块的大小进行了调整;最后,以样本块显著边缘为约束,构造了边缘加权模型,通过边缘加权模型联合SSD(sum of squared differences)模型建立了边缘加权法则,对最优匹配块进行搜索,用于对待修补块进行修复.仿真实验结果表明,与当前图像修复算法相比,本文设计的图像修复算法修复的图像具有良好的视觉效果.     

基于欧拉微动放大的桥梁全息变形形态获取方法

与桥梁变形测量方式中测点分散布置不同,获取桥梁的全息变形行为可以有效地分析其结构变化。采用了基于相位的欧拉影像放大算法,结合视频影像非接触测量的方式,获取桥梁整体的变形形态参数,实现了桥梁全息变形的采集及放大。该方法与数字图像相关方法不同,欧拉放大算法是基于带通滤波并提取相应带通范围内的周期振动信号进行放大。该处理方式适用于桥梁结构这种具有周期性振动的变形特性。采用高速民用摄影机对实验室大跨径自锚式悬索桥缩尺模型进行定点拍摄获取数字影像信息,然后通过基于相位的欧拉影像放大算法将微小的振动形态进行可视化处理,最后利用精简边缘算子实现了桥梁结构边缘的提取。同时结合传统动态位移测量方法获取同期形态变形数据,通过对比分析结果证实了该方法的可行性,为未来利用影像手段进行全息形态获取提供了一种新方法。     

一种基于相关处理的制冷CCD系统噪声评估方法

通过对CCD成像系统的噪声分析,从相关检测理论出发,提出制冷CCD成像系统噪声测量方法,该方法只需要对同一景物连续拍摄两帧图像就可快速计算出成像系统的噪声,可以实现对成像系统噪声的连续实时测量.测量结果表明:相关噪声测量方法可以克服或减小环境影响,测量过程简便易进行,有望成为光电成像系统,特别是制冷CCD成像系统噪声测量的有效方法.     

热轧窄带钢模糊边界的精确求解

在基于图像处理的非接触式热轧带钢宽度测量中,存在采集图像边缘模糊的情况.由于图像边缘模糊导致边缘检测不准确,从而严重影响宽度测量精度.为了正确定位,消除模糊边缘对测量精度的影响,在分析比较各类边缘算子的基础上,改进了边缘检测算子,提出并应用双模板法,获得了稳定的和较精确的测量结果,并成功地应用于热轧带钢宽度的工业测量.实测证明了双模板法可以比较精确检测出模糊边缘的带钢宽度.