生物芯片微阵列图像倾斜校正算法研究

针对现有生物芯片图像倾斜校正算法校正精度和运算速度的矛盾问题,提出对矩形样点和圆形样点图像分别采用改进的Hough变换和改进的Radon变换方法进行倾斜校正。改进的Hough变换首先对图像进行二值化,并仅统计矩形样点的上下边缘像素的Hough参数和累计值,然后根据所得的Hough参数空间提取占主导的直线组,最终计算出直线组的平均倾斜角度;改进的Radon变换在提取圆形样点边缘后,对边缘图像进行二级Radon变换,从而得到最佳校正角度。实验证明本文的方法能准确、快速地实现芯片图像的倾斜校正,为生物芯片样点识别奠定基础。     

基于视觉的贴片元件检测算法

为了实现贴片元件的自动检测,提出了一种基于视觉的贴片元件几何特征参数检测方法.首先采用最大外接矩形法实现元件的粗定位及确定边缘的分割点,并采用Canny和Zernike矩边缘检测算子实现边缘的精确定位.然后,利用分割点将边缘分割成4部分,分别进行直线和圆弧拟合,得到其精确值.同时,利用快速傅里叶变换后的图像特征,实现端面图像中条纹方向的判定.实验中测得亚像素边缘点的定位精度为0.03像素,直线拟合精度为0.03像素,圆弧拟合精度为0.05像素,端面条纹判断的准确率为100%.实验结果表明:文中提出的检测方法能很好地满足贴片元件自动视觉检测稳定可靠、精度高及实时性强的要求.     

视觉测量中基元特征亚像素提取方法的研究

建立了基于空间矩的三级灰度图像边缘模型,首先由传统LOG(Laplacian of Gaussian)算子确定图像的像素级边缘,再由灰度空间矩对像素级边缘进行亚像素定位,并用Hough变换提取基元的亚像素边缘像素点,最后通过最小二乘法曲线拟合得到亚像素级的基元特征。实验结果表明,基于空间矩亚像素边缘定位算法,以及像面直线和椭圆亚像素提取算法具有较高的精度和稳定性。     

基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法

为了进一步提高图像的定位精度,设计了一种基于插值理论的精确定位细分算法.通过多尺度小波变换与三次样条插值相结合,实现了亚像素级的测量.基于多尺度边缘检测的小波边缘检测方法,既能对边缘进行准确定位,又可以有效去除噪声干扰,提高边缘检测的稳定性和准确性.三次样条插值函数是分段插值函数,算法复杂度低、段与段之间连接处平滑、具有快速收敛性和稳定性.将上述两种融合的边缘定位算法,可以对图像进行精确检测和测量,其精度达到0.001个像素.     

基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法

为了进一步提高图像的定位精度,设计了一种基于插值理论的精确定位细分算法.通过多尺度小波变换与三次样条插值相结合,实现了亚像素级的测量.基于多尺度边缘检测的小波边缘检测方法,既能对边缘进行准确定位,又可以有效去除噪声干扰,提高边缘检测的稳定性和准确性.三次样条插值函数是分段插值函数,算法复杂度低、段与段之间连接处平滑、具有快速收敛性和稳定性.将上述两种融合的边缘定位算法,可以对图像进行精确检测和测量,其精度达到0.001个像素.     

应用区域估计的复杂背景多圆快速定位方法

针对现有多圆定位方法应用于复杂背景高分辨率工业测量图像实时性差的问题,提出一种应用区域估计的复杂背景多圆快速定位方法。首先,依据Hough变换前2帧图像检测结果及环境噪声经验数据实现各圆特征对应的Sage-Husa滤波器的初始化;接着,应用滤波算法对特征的有效区域进行估计;最后,在有效区域内结合优化的特征定位有效判据及2种图像增强方法实现精确定位。研究结果表明:优化的特征定位有效判据较传统判据更加合理;特征提取速度与基于Hough变换的方法相比显著提高;应用该方法的测试系统可充分发挥视觉测量技术在灵活性及集成性上的优势,测试精度较传统系统提高33%以上。该方法可实现高分辨率图像多圆快速精确定位,具有实用价值。     

灰关联分析方法在直线检测中的应用

为了提高图像直线检测的精度,提出了一种基于灰关联度分析的图像直线检测算法,首先确定参考序列和比较序列,然后计算以各像素点为中心形成的比较序列与参考序列之间的关联系数,得到图像的边缘后,再利用Hough变换对直线进行检测.通过与常规边缘检测算法比较可知:基于灰关联的边缘检测算法得到的结果更清晰.能较好地区分目标和背景.实例表明该方法能有效提高直线检测的精度.     

SMT元件影像检测关键算法

提出了一种基于视觉的贴片元件几何特征参数的检测方法。该方法首先采用最大外接矩形的方法实现元件的粗定位及确定边缘的分割点。接着采用Canny算子和Zernike矩边缘检测算子实现边缘的亚像素精确定位。然后,利用分割点将边缘分割成4部分,分别进行直线拟合,得到边缘的直线方程,利用直线和圆弧相切的关系,求得直线和圆弧的切点,采用最小二乘法对两切点间的边缘点进行圆弧拟合得到圆弧的精确值。同时,采用快速傅立叶变换,利用变换后图像的特征,实现端面图像中条纹方向的判定。实验中测得亚像素边缘点的定位精度为0.03pixel,直线拟合精度为0.03pixel,圆弧拟合精度为0.05pixel,端面条纹判断的准确率为100%。理论分析和实验结果表明：本文提出的最大外接矩形分割法、亚像素定位法、直线圆弧拟合法及条纹方向判断法能很好的满足贴片元件几何特征参数自动视觉检测的稳定可靠、精度高及实时性的要求。     

气门几何尺寸的多种边缘高精度检测

目前边缘检测算法只能检测水平边缘、垂直边缘,且检测精度低、处理速度慢、抗噪性能差;针对上述存在的缺陷,提出一种气门几何尺寸的多种边缘高精度尺寸检测算法。首先采用中值滤波和高斯滤波对气门采集图像进行预处理,然后针对不同的边缘使用不同检测算法实现图像边缘的像素级定位。在像素级边缘定位的基础上采用几何质心法亚像素边缘定位实现图像边缘的亚像素级精确定位。最后采用畸变校正技术对图像中边缘像素点的坐标进行校正,得到没有畸变情况下边缘像素点的理想坐标,根据像素当量计算得到气门的各个尺寸。通过在光学图像检测系统中的实际应用,证明提出的算法精确且稳定,满足高精度视觉检测的要求。     

激光扫描三角法大型曲面测量中影响参数分析

介绍了基于光学三角理论的激光扫描大型曲面测量原理．详细分析了影响其测量精度的几个主要因素,即被测物体表面的光学性能、物面倾斜、光学系统畸变及散斑等对测量精度的影响．针对大范围测量时,光斑图像占用多个像素及诸多因素造成的光斑图像强度分布不均,以致于很难读取真正光斑几何中心的问题,文中提出了基于Hough变换的光斑中心提取方法．实验表明了该方法对提高大型曲面测量精度的有效性．     

改进的Sage-Husa算法及其在工业在线检测中的应用

针对工业在线检测环境复杂多变的特点,在现有方法的基础上,提出了一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。该算法在获得新的观测值后,先通过滤波发散判据判断滤波器状态是否正常,若异常,进一步采用一种一步延时方法判别新的观测值是否为野值,依据判别结果分别采取不同的对策,从而提高Sage-Husa算法在工业检测中的性能。将新算法应用于模拟工业环境的激光束中心定位检测,结果表明:新算法能对系统状态做出准确判断,与传统方法相比,滤波精度较高、实用性好、鲁棒性强,能满足工业在线检测的要求。     

激光光斑中心高精度定位算法研究

为提高测风激光雷达系统光学结构能量接收效率,需要对激光雷达系统中的激光光斑中心进行准确定位. 通过对常用亚像素定位算法的分析,利用高斯拟合和矩形区域来对灰度重心定位算法进行优化,提出了激光光斑定位的改进算法,并与已有的算法进行了对比分析,设计并开展了验证试验. 试验结果表明改进算法比已有传统算法对激光光斑的定位准确性大幅提高,最大限度地减小光斑形状的不对称所导致的误差,对于光能量分布中心的估计也更为准确,是一种切实可行的光斑中心定位算法.      

基于嵌入式的激光光束质量的测量与控制

本文提出了一种嵌入式激光光束质量参数自动化测量系统。该系统选择混合式步进电机组作为执行机构来获取束腰位置;采用面阵CCD多点探测激光光斑的图像信息,实时计算激光光斑的质心和光强以及光束的束腰宽度和束腰角等参数。     

一种基于消失点和颜色过滤器的车道线检测算法

针对经典霍夫车道线检测方法实用性较差,无法准确区分车道线和路沿与应用道路场景简单等问题,提出 了一种基于消失点和颜色过滤器的车道线检测算法,不仅提高车道线检测的准确率,而且能够应用较复杂行车场 景;首先,对行车视频连续五帧图像进行预处理,获取行车环境下车道线消失点位置,能够自适应选取行车环境图 像的感兴趣区域(Region of Interest,ROI);然后,对 ROI 图像根据车道线颜色特征进行过滤得到二值图像,获取二 值图像中所有连通区域质心和倾斜角等数据,通过结合消失点特征和角度阈值进行限制,筛选记录符合车道线特 征连通区域的数据,接着分割较大区域获取更多质心点,识别漏检符合车道线特征的区域质心点;最后,对获取的 质心点使用最小二乘法进行拟合并标识车道线;实验结果表明:算法能够在多场景道路上快速准确的检测出车道线,与经典霍夫算法进行仿真比较,算法具有一定的鲁棒性和实时性。     

一种基于Shi-Tomasi和改进LBP的特征匹配及目标定位快速算法

针对机器人伺服抓取中对定位精度和实时性均要求较高的问题, 提出一种特征匹配及目标定位快速算法. 首先, 采用Shi-Tomasi检测算法提取特征点; 其次, 提出一种新的特征描述子定义方法： 先以特征点为中心截取子图像, 利用二维Gauss函数偏导数确定特征方向, 再根据特征方向对局部图像做旋转处理, 提取旋转后标准局部图像局部二值模式作为特征描述子, 该描述子具有良好的局部性以及平移、 旋转不变性; 最后, 通过计算特征描述子间的Hamming距离实现特征匹配, 估计单应性矩阵, 定位目标在场景中的位置和方向. 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 定位精度高、 稳定性好, 能满足机器人伺服抓取中定位精度和实时性的要求.     

一种提高激光光束强度分布检测精度的算法研究

提出了一种新的提高测量激光光束横向强度分布的方法.利用取样窗口内被测量点光强度值是取样窗口的小区域强度积分值的特点和相邻取样窗口的小区域强度积分值的积分区域的相互交迭的性质,借助于线性方程组理论,可提高激光光束横向强度分布测量方法的精度;采用该算法对多种模式的高斯光束进行了模拟比较计算,在不改变取样窗口大小的情况下,光束强度分布的精度有了明显提高.     

一种基于分数阶Fourier变换的光斑图像抑噪方法

在激光光斑中心定位系统中,光斑图像噪声直接影响中心定位的精度。为了保证光斑重心的测量精度,抑制光斑图像噪声,针对信号和噪声有很强的时频静合特性,通过分数阶Fourier变换（FRFT）分析了含噪声激光光斑图像在分数阶Fourier域的幅度特征,在一维信号分数阶滤波系统参数估计的基础上,利用多阶段的滤波结构滤除激光光斑图像中的高斯噪声。仿真结果表明,该算法能较好地在强噪声背景下将光斑图像恢复出来,抑噪后的光斑基本能满足激光光斑中心定位系统的预处理要求。     

一种用于综合电脑验光仪的快速人眼识别算法

针对嵌入式系统中所采用的Hough和随机Hough变换方法来确定人眼位置的方法存在的运算量较大问题,结合综合电脑验光仪所采集图像的特点,本文提出了一种对硬件系统要求较低,且识别速度较快,同时可以保证精度的识别定位人眼瞳孔定位方法。该方法通过获取图像中对象的轮廓,寻找连通区域与边界,然后根据圆度与设定阈值的比值的大小来识别人眼瞳孔并定位其中心位置实现自动跟踪。结果表明该方法可以准确确定人眼位置实现自动跟踪,且运算复杂度较低,运算速度相比于传统Hough变换算法有较大提升,可降低硬件成本。     

激光质量测量的自适应衰减控制技术研究

针对激光光束质量测量的激光光强高精度控制问题, 提出一种自适应衰减调节激光光强度的方法。该方法基于单片机控制算法, 利用PC机反馈的光斑图像灰度差值计算得出激光光强需要衰减的倍数, 并通过衰减轮电机控制两组衰减片组合完成对激光光强度的自适应控制, 实现了成像系统闭环控制激光光斑强度, 从而快速、 准确地得到特定光强度的激光光斑图像。实验结果表明, 该方法与以往衰减控制相比,能准确地得到高精度灰度值激光光斑图像, 激光光束质量单次测量时间为5 s, 系统测量时间为3 min。     

盲环境移动定位(Ⅰ):序列编码图形路标识别算法

针对无卫星导航信号的盲环境中移动目标定位需要,提出一种适合于盲环境移动定位的序列编码图形路标技术方案,包含更多可用信息的序列编码图形路标方案.在测试环境中布设序列编码图形标志牌,建立了实现盲环境中移动目标快速定位定姿的路标模型实时采集包含编码图形路标的图像,利用SIFT(scale invariance feature transform)算法定位编码图形路标,使用Otsu算法进行图像分割和路标边界跟踪,利用快速Hough变换确定编码中心,全自动解译出路标信息,并根据编码库查询得到编码标志牌中心点的三维坐标.实验结果表明,方法可行、算法有效,为盲环境中移动目标的精确定位定姿技术开发奠定了路标基...