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视觉检测系统的若干关键问题研究

张浩鹏  
【摘要】:视觉检测具有速度快、非接触、较高精度、操作简单以及自动化程度高等优点,因此视觉检测已经在许多领域内发挥巨大作用。本文对视觉检测系统的若干关键问题进行了研究,主要研究内容可以概括为以下几个方面: 1、为了克服在摄像机标定过程中需要使用者给出标定模板的附加信息,或全自动标定点识别算法在遮挡、不均匀照明、大视角和摄像机镜头畸变情况下不能检测出标定点的缺点,提出一种改进的基于基准点标记的棋盘格模板以及相应的全自动识别算法。新的摄像机标定模板以基准点标记代替传统棋盘格的黑白方块,从而使全自动识别算法识别出标记的位置。利用模板中标记按照标记ID从小到大的顺序排列的先验知识,估计丢失的标定点位置。为了提高丢失标定点在图像中初始位置的估计,算法估计径向畸变参数,从而克服了畸变对识别的影响。为了提高标定点的定位精度,利用高精度的鞍点检测器。为了检测鞍点的有效性,算法提出2种滤波准则,最终得到有效的标定点。识别算法是有效的且不需要任何参数。 2、传统摄像机标定同时计算针孔模型和透镜畸变模型,从而两种模型耦合在一起,所得到的标定结果仅对训练数据是有效的,而算法对于新数据的标定误差增加。为了克服两种模型的耦合,一种分离地标定两种模型的方法被提出。算法利用模板的射影不变量约束,即交比和直线的射影为直线,求解带有畸变的标定点的校正的坐标,然后线性地求解两种模型。该算法稳定且精度高。 3、图像传感器通常受到脉冲噪声的干扰。为了从获取的数字图像中去除脉冲噪声,且同时保留图像的边缘特征,提出基于灰度一致性的脉冲噪声滤波器。滤波器由脉冲噪声检测器和自适应开关中值滤波器组成。由于脉冲噪声是固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声的混合,所以检测器首先利用噪声图像直方图去除固定值脉冲噪声,然后利用方向模板检测待测点是否同任一方向的像素满足灰度一致性准则,从而找到任何可能的随机值脉冲噪声污染的像素。随后,自适应开关中值滤波器利用二进制检测图判断是否进行滤波和确定滤波窗口尺寸,采用窗口内无噪声像素的中值替换检测出的噪声像素。为了获得最优的滤波结果,提出自适应地确定迭代数目的滤波方案。提出的滤波器能够滤除脉冲噪声和具有较快的处理时间。 4、分析原始Canny边缘检测算法的不足,提出改进的Canny边缘检测算法。该算法首先利用小尺度的高斯函数平滑图像,提高边缘检测算法的定位精度,然后利用Otsu双阈值算法自适应地计算梯度幅值的双阈值,利用Otsu单阈值算法自适应地计算灰度的阈值,灰度的阈值对梯度幅值的双阈值进行更强的限制,更加准确地寻找边缘,排除无意义的边缘。改进的Canny边缘检测算法避免人为设定参数,适合工业检测的需要,具有很好的抗造性能、边缘定位精度和实时性。 5、分析伪边缘的性质,提出判断准则,排除明显错误的伪边缘,提高边缘匹配的速度和精度。利用基于弦到点距离累积技术的边缘特征点检测算法检测剩余边缘的特征点。利用各种约束限制候选匹配特征点的搜索范围,然后利用边缘描述子找到正确的匹配点。边缘描述子由灰度均值,灰度标准差和边缘方向直方图组成。边缘描述子具有优良的匹配性能,并且对遮挡、平移、旋转和线性光照具有不变性。匹配特征点所在的边缘是匹配的,利用边缘约束范围,利用外极线约束实现边缘点的快速匹配。 6、分析精度造船对船体分段视觉检测系统的要求,即快速和高精度地获取船体分段边缘的三维数据,从而提出船体分段视觉检测系统的硬件设计方案。硬件由机械伺服系统、视觉传感器、图像采集系统和计算机组成。本文给出硬件的选型,并着重分析视觉传感器的结构设计。同时给出船体分段扫描的实现方法,包括基于移动坐标的测量方法,基于位置触发的船体分段扫描方式和摄像机和图像采集卡的触发方式。高性能的硬件保证船体分段视觉检测系统的测量精度和测量速度,高精度的检测结果保证船体分段无余量对接和补偿量系统的建立。


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