本章大纲

4 光条纹中心提取技术研究

4.1 结构光条纹特征

4.2 常用的像素级别特征提取方法

4.2.1 灰度重心法4.2.2 极值法4.2.3 方向模板法4.2.4 阈值法4.2.5 几何中心法

4.3 常用的亚像素级别特征提取方法

4.3.1 曲线拟合法4.3.2  Hessian 矩阵亚像素中心提取法

4.4 基于方向图的光条纹亚像素中心提取

4.4.1 光条纹中心初值提取4.4.2 光条纹法向计算4.4.3  光条纹亚像素级别中心提取4.4.4 实验结果与分析

4.5 特征检测技术研究

4.5.1 背景介绍4.5.2 常见特征及其检测方法介绍4.5.3 实验结果与分析

4.6 本章小结

4.5 特征检测技术研究

4.5.1 背景介绍

多传感器三维检测系统在检测过程中会遇到不同类型的被测特征,不同的被测特征所需要求取的参数不同。针对不同的检测特征,提出不同的检测方案是十分必要的。本节主要介绍了三维检测过程中的常见特征,并且介绍了各个特征的检测方法。

4.5.2 常见特征及其检测方法介绍

在三维检测过程中,不同的被测物会表现出不同的检测特征,本节主要对常见的几类特征:直线特征、台阶特征、缝隙特征、凹坑特征、圆形特征进行介绍,并根据各个特征的特性提出合适的检测方案。4.5.2.1 直线特征直线特征常用于被测物边长的检测。光条纹投射到被测物表面检测边长的图像如图 4.11( b)所示。当光条纹垂直投射时,此时光条纹的长度即为被测物的边长,即 AB 的长度。当光条纹不垂直于被测物边缘时,此时光条纹的长度不等于被测物边长,如图 4.11( c)所示。当光条纹倾斜时,可采用双条纹检测边长,如图 4.11( d)所示,此时分别拟合 AA' 和 BB' 直线,计算两条直线之间的距离作为边长长度。

图 4. 11 直线特征检测图 4.5.2.2 台阶特征台阶特征是特征检测中常见的特征之一。光条纹垂直投射到台阶特征,台阶图像如图 4.11 ( b)所示。台阶特征检测的方法为:首先拟合台阶起始点 A' 和结尾点 B' 为直线,计算台阶条纹上点到直线 L 的距离,距离最大的点即为台阶拐点 A 、 B ;然后拟合直线 AA' 和 BB' ,计算拐点 A 到直线 BB' 的距离以及点 B 到点 AA' 的距离;最后计算两个距离的平均值作为台阶高度。

图 4. 12 台阶特征检测图4.5.2.3 缝隙特征

缝隙特征和台阶特征一样,也是常见的特征之一。缝隙特征检测的常见图像如图 4.13( b)所示,通过求取三维点 A 和 B 之间的距离作为缝隙的长度。对于存在高度差的缝隙特征,如图4.13( c) 所示, 计算三维点 A 和 B 之间的水平距离为缝隙间距, 计算点 A 到直线 L2 的距离和 B到直线 L1 的距离的平均值作为缝隙的高度。

图 4. 13 缝隙特征检测图

4.5.2.4 凹坑特征

物体在使用、搬用过程中表面可能会产生损坏的情况,物体表面的凹坑是常见损坏的一种。光条纹投射到凹坑的图像如图 4.14( b)所示。计算圆弧上点到凹坑边缘线的距离,求取距离的最大值作为凹坑的深度。单线条纹无法确定凹坑最深距离,可采用双线光条纹或者十字光条纹进行投射,通过重建双线光条纹或者十字光条纹计算凹坑最深距离。

图 4. 14 凹坑特征检测图

4.5.2.5 圆形特征圆形特征的检测一般为计算圆的直径信息。圆形特征的图像如图 4.15( b)所示。单条光条纹投射到圆形特征时图像如图 4.15( c)所示,由于单条纹不能保证条纹通过圆点,因此单条光条纹检测圆形特征很难实现。通过投射两条光条纹,拟合四个三维点 A 、 B 、 A' 、 B' ,求取圆形直径信息。

图 4. 15 圆形特征检测图

4.5.3 实验结果与分析

本节主要对台阶特征和缝隙特征进行检测,特征检测的图像及结果如表 4.2、表 4.3 所示。

表 4. 2 5mm 台阶检测(单位mm)

本章小结

本章主要完成对光条纹中心的提取及常见特征分析工作。首先,通过介绍光条纹的光学特征引入常用的像素级别以及亚像素级别的条纹中心提取方法;然后对常用方法的基本原理进行介绍并说明各类方法可能存在的问题或局限性;再然后提出本文的像素、亚像素级别中心提取方法。采用基于全局的中心提取方法对光条进行像素级别提取,通过对方向图的介绍对亚像素提取中光条纹方向进行计算,最终计算出光条纹亚像素中心点坐标;最后通过对常见特征进行分析,设计合适的检测方案,并对台阶、缝隙特征进行特征检测。

论文大纲

研究生姓名
学科、专业
研 究 方 向
指 导 教 师
张磊
机械电子工程
机电控制及自动化
程筱胜 教授

在学期间的研究成果及发表的学术论文
攻读硕士学位期间发表(录用)论文情况
1、张磊,程筱胜,崔海华,戴宁,裴旭.面向高光金属表面的激光三维检测算法[J].光电技术应
用,2013,28(6):44-48.
攻读硕士学位期间参加科研项目情况
1、 江苏省数字化制造重点实验室开放课题基金
项目名称:面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究
时间:2011年9月-2013年12月

更多问题,可以扫码加微信咨询。

添加时务必备注”称呼+单位信息+DLP公众号“,否则不予通过。

以上内容摘自知网论文,如有侵权,请通知删除。

本人微信

机器视觉交流群

【历史推送】

  • 预告:面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究

  • 【连载1.1】引言:机器视觉概述-《面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究》

  • 【连载1.2】三维检测技术的发展及应用-《面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究》

  • 【连载1.3&1.4】课题选题及内容安排-《面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究》

  • 【连载2.1】结构光三维检测引言-《面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究》

  • 【连载2.2】多传感器三维检测系统介绍-《面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究》

  • 【连载2.3】坐标系统一化全局标定方法-《面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究》

  • 【连载2.4】检测系统全局优化-《面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究》

  • 【连载3.1】强反射材质表面高光处理技术研究引言-《面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究》

  • 【连载3.2】强反射表面高光消除的传统方法-《面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究》

  • 【连载3.3】基于峰值连续性的高光处理算法-《面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究》

  • 【连载3.4】实验结果-《面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究》

  • 【连载4.1~4.2】结构光条纹特征&像素级特征提取方法-《面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究》

  • 【连载4.3】常用的亚像素级别特征提取方法-《面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究》

  • 【连载4.4】基于方向图的光条纹亚像素中心提取-《面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究》

【科普】

  • 【科普】中国达芬奇手术机器人临床应用

  • 【科普】达芬奇手术机器人系统介绍及应用进展

  • 【科普】3D视觉技术在机器人抓取作业中的应用

  • 【科普】采用菱形排列DMD的格雷码三维重建

  • 【科普】6种3D光学传感技术概述

  • 【科普】散斑结构光三维传感技术的典型应用

  • 【科普】3D光学传感器的前世今生

  • 【深度科普】贵得有底气!一文搞懂投影机镜头

  • 3D 打印口腔领域应用盘点

  • 基于机器视觉的水果品质检测综述

  • 一个视频看懂DLP技术[DMD]

图像条纹检测 python_【连载4.5】特征检测技术研究面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究...相关推荐

  1. 图像条纹检测 python_【连载2.1】结构光三维检测引言面向强反射表面的多传感器三维检测技术研究...

    本章大纲 2.1 引言 2.2 多传感器三维检测系统介绍 2.2.1 多传感器三维检测总体模型2.2.2 多传感器三维检测系统工作原理 2.3 坐标系统一化全局标定方法 2.3.1 全局标定方法介绍2 ...

  2. 图像条纹检测 python_机器视觉系统应用之—玻璃表面缺陷检测

    传统的玻璃质量检测主要采用人工检测的方法:人工检测不仅工作量大,而且容易受检测人员主观因素的影响,容易对玻璃表面缺陷造成漏检,尤其是变形较小.畸变不大的夹杂缺陷检测,极大降低了玻璃的表面质量,从而不能 ...

  3. 活体检测python_活体检测很复杂?仅使用opencv就能实现!(附源码)!

    摘要: 活体检测在各行各业应用比较广泛,如何实现一个活体检测系统呢?早期实现很困难,现在仅使用opencv即可实现,快来尝试一下吧. 什么是活体检测,为什么需要它? 随着时代的发展,人脸识别系统的应用 ...

  4. matlab怎么添加条纹噪声,基于频域的图像条纹噪声消除方法

    基于频域的图像条纹噪声消除方法 徐花艳 孙瑞宁 (长安大学 陕西 西安 710064) 摘 要: 主要以图像去噪为主的研究对象,利用图像的频谱图对图像中的条纹噪声的频率分布进行分析,并使用巴特沃斯带阻 ...

  5. webshell检测方式深度剖析 ---统计学特征检测

    目录 概论 统计学特征 重合指数 信息熵 最长单词 恶意特征 压缩比 检测结果评测 总结 概论 该篇文章讲述了NeoPI如何利用统计学特征来检测webshell,笔者认为NeoPI选择的这些统计学方法 ...

  6. 基于可解释人工智能和深度学习的组织病理学图像中的副结核病诊断;用于恶意软件检测的安全稳健的认知系统设计;带有涂鸦注释的弱监督伪装对象检测;Time Majority Voting:一种面向非专家用户的

    可解释的机器学习 中文标题:基于可解释人工智能和深度学习的组织病理学图像中的副结核病诊断 英文标题:Diagnosis of Paratuberculosis in Histopathological ...

  7. mtcnn人脸检测python_基于MTCNN/TensorFlow实现人脸检测

    人脸检测方法有许多,比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等.对于opencv的人脸检测方法,有点是简单,快速:存在的问题是人脸检测效果不好.正面/垂直/光线较好的人脸,该 ...

  8. 论文研究 | 基于机器视觉的汽车精密零件表面缺陷自动检测方法

    0 引言 略. 1 汽车精密零件表面缺陷的机器视觉采样和预处理 1.1表面缺陷的机器视觉采样 为了实现基于机器视觉的汽车精密零件表面缺陷 自动检测,结合工件材料的应力参数分析和光学视觉特 征采集方法, ...

  9. 【技术综述】一文道尽R-CNN系列目标检测

    文章首发于微信公众号<有三学AI> [技术综述]一文道尽R-CNN系列目标检测 目标检测任务关注的是图片中特定目标物体的位置.一个检测任务包含两个子任务,其一是输出这一目标的类别信息,属于 ...

最新文章

  1. java服务器面试_如何面试筛选出动手能力强的Java服务端程序员
  2. Java计算器接口策略_Java 基础 接口 ——运算
  3. Python基础day02【if结构、if elif 结构、while循环、for循环、Break和continue、Debug 调试、三目运算、循环 else 结构】
  4. hive日志位置(日志定位报错:Failed with exception Unable to move sourcehdfs://namenode/tmp/hive-pmp_bi/h)...
  5. 微信分享调用 -- c#篇
  6. *** glibc detected *** malloc(): memory corruption
  7. 仅对 LINQ to Entities 中已排序的输入支持方法“Skip”。必须在调用“Skip”方法之前调用方法“OrderBy”
  8. 江苏计算机专业接本,江苏农牧科技职业学院专接本或专转本的通知
  9. 如何使用EA画ER图?
  10. 记录一下postman汉化踩过的坑
  11. Java文件拒绝访问问题
  12. 根据程序流程图化程序流图_程序流程图有什么用?简单实用的流程图模板大全...
  13. 【渝粤题库】陕西师范大学200601 英语报刊阅读
  14. iOS逆向:微信逆向及动态库开发过程中的坑
  15. Unity API常用方法和类学习笔记2
  16. A股上市公司财报披露时间
  17. 什么是死锁和如何解决死锁
  18. Annex-B和AVCC
  19. svn: E155007: 'XXX' is not a working copy
  20. 一、100ASK_IMX6ULL嵌入式裸板学习_LED实验(上)

热门文章

  1. The Best Way to Export an SVG from Sketch
  2. 剑指offer23 从上往下打印二叉树
  3. SharePoint 2010 BI(2):使用Visio“.NET研究” Service
  4. RedHat 下常见系统故障及恢复方法(整理)
  5. PAT甲级1032 Sharing :[C++题解]链表
  6. SpringBoot用容器IoC管理Bean
  7. 测试软件Postman下载(亲测有效)
  8. Line 923: Char 9: runtime error: reference binding to null pointer of type ‘int‘ (stl_vector.h)
  9. mysql 分组 列转行,mysql 列转行以及岁月分组
  10. 工商企业管理对计算机水平的要求,对工商企业管理的分析