視覺檢測(cè)系統(tǒng)的若干關(guān)鍵問題研究.pdf

1、視覺檢測(cè)具有速度快、非接觸、較高精度、操作簡(jiǎn)單以及自動(dòng)化程度高等優(yōu)點(diǎn),因此視覺檢測(cè)已經(jīng)在許多領(lǐng)域內(nèi)發(fā)揮巨大作用。本文對(duì)視覺檢測(cè)系統(tǒng)的若干關(guān)鍵問題進(jìn)行了研究,主要研究?jī)?nèi)容可以概括為以下幾個(gè)方面:
　　1、為了克服在攝像機(jī)標(biāo)定過程中需要使用者給出標(biāo)定模板的附加信息,或全自動(dòng)標(biāo)定點(diǎn)識(shí)別算法在遮擋、不均勻照明、大視角和攝像機(jī)鏡頭畸變情況下不能檢測(cè)出標(biāo)定點(diǎn)的缺點(diǎn),提出一種改進(jìn)的基于基準(zhǔn)點(diǎn)標(biāo)記的棋盤格模板以及相應(yīng)的全自動(dòng)識(shí)別算法。新的攝像機(jī)標(biāo)

2、定模板以基準(zhǔn)點(diǎn)標(biāo)記代替?zhèn)鹘y(tǒng)棋盤格的黑白方塊,從而使全自動(dòng)識(shí)別算法識(shí)別出標(biāo)記的位置。利用模板中標(biāo)記按照標(biāo)記ID從小到大的順序排列的先驗(yàn)知識(shí),估計(jì)丟失的標(biāo)定點(diǎn)位置。為了提高丟失標(biāo)定點(diǎn)在圖像中初始位置的估計(jì),算法估計(jì)徑向畸變參數(shù),從而克服了畸變對(duì)識(shí)別的影響。為了提高標(biāo)定點(diǎn)的定位精度,利用高精度的鞍點(diǎn)檢測(cè)器。為了檢測(cè)鞍點(diǎn)的有效性,算法提出2種濾波準(zhǔn)則,最終得到有效的標(biāo)定點(diǎn)。識(shí)別算法是有效的且不需要任何參數(shù)。
　　2、傳統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定同時(shí)計(jì)算

3、針孔模型和透鏡畸變模型,從而兩種模型耦合在一起,所得到的標(biāo)定結(jié)果僅對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是有效的,而算法對(duì)于新數(shù)據(jù)的標(biāo)定誤差增加。為了克服兩種模型的耦合,一種分離地標(biāo)定兩種模型的方法被提出。算法利用模板的射影不變量約束,即交比和直線的射影為直線,求解帶有畸變的標(biāo)定點(diǎn)的校正的坐標(biāo),然后線性地求解兩種模型。該算法穩(wěn)定且精度高。
　　3、圖像傳感器通常受到脈沖噪聲的干擾。為了從獲取的數(shù)字圖像中去除脈沖噪聲,且同時(shí)保留圖像的邊緣特征,提出基于灰度一致

4、性的脈沖噪聲濾波器。濾波器由脈沖噪聲檢測(cè)器和自適應(yīng)開關(guān)中值濾波器組成。由于脈沖噪聲是固定值脈沖噪聲和隨機(jī)值脈沖噪聲的混合,所以檢測(cè)器首先利用噪聲圖像直方圖去除固定值脈沖噪聲,然后利用方向模板檢測(cè)待測(cè)點(diǎn)是否同任一方向的像素滿足灰度一致性準(zhǔn)則,從而找到任何可能的隨機(jī)值脈沖噪聲污染的像素。隨后,自適應(yīng)開關(guān)中值濾波器利用二進(jìn)制檢測(cè)圖判斷是否進(jìn)行濾波和確定濾波窗口尺寸,采用窗口內(nèi)無噪聲像素的中值替換檢測(cè)出的噪聲像素。為了獲得最優(yōu)的濾波結(jié)果,提出自

5、適應(yīng)地確定迭代數(shù)目的濾波方案。提出的濾波器能夠?yàn)V除脈沖噪聲和具有較快的處理時(shí)間。
　　4、分析原始Canny邊緣檢測(cè)算法的不足,提出改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)算法。該算法首先利用小尺度的高斯函數(shù)平滑圖像,提高邊緣檢測(cè)算法的定位精度,然后利用Otsu雙閾值算法自適應(yīng)地計(jì)算梯度幅值的雙閾值,利用Otsu單閾值算法自適應(yīng)地計(jì)算灰度的閾值,灰度的閾值對(duì)梯度幅值的雙閾值進(jìn)行更強(qiáng)的限制,更加準(zhǔn)確地尋找邊緣,排除無意義的邊緣。改進(jìn)的Canny邊緣

6、檢測(cè)算法避免人為設(shè)定參數(shù),適合工業(yè)檢測(cè)的需要,具有很好的抗造性能、邊緣定位精度和實(shí)時(shí)性。
　　5、分析偽邊緣的性質(zhì),提出判斷準(zhǔn)則,排除明顯錯(cuò)誤的偽邊緣,提高邊緣匹配的速度和精度。利用基于弦到點(diǎn)距離累積技術(shù)的邊緣特征點(diǎn)檢測(cè)算法檢測(cè)剩余邊緣的特征點(diǎn)。利用各種約束限制候選匹配特征點(diǎn)的搜索范圍,然后利用邊緣描述子找到正確的匹配點(diǎn)。邊緣描述子由灰度均值,灰度標(biāo)準(zhǔn)差和邊緣方向直方圖組成。邊緣描述子具有優(yōu)良的匹配性能,并且對(duì)遮擋、平移、旋轉(zhuǎn)和線

7、性光照具有不變性。匹配特征點(diǎn)所在的邊緣是匹配的,利用邊緣約束范圍,利用外極線約束實(shí)現(xiàn)邊緣點(diǎn)的快速匹配。
　　6、分析精度造船對(duì)船體分段視覺檢測(cè)系統(tǒng)的要求,即快速和高精度地獲取船體分段邊緣的三維數(shù)據(jù),從而提出船體分段視覺檢測(cè)系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)方案。硬件由機(jī)械伺服系統(tǒng)、視覺傳感器、圖像采集系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)組成。本文給出硬件的選型,并著重分析視覺傳感器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。同時(shí)給出船體分段掃描的實(shí)現(xiàn)方法,包括基于移動(dòng)坐標(biāo)的測(cè)量方法,基于位置觸發(fā)的船體分段