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文檔簡介
1、機(jī)器視覺通過圖像攝取裝置將采集到的物體圖像轉(zhuǎn)換成像素,根據(jù)像素亮度、顏色等信息,轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號,傳送到圖像處理系統(tǒng),然后運用數(shù)字圖像處理技術(shù)對圖像進(jìn)行處理和理解,最后根據(jù)結(jié)果來對現(xiàn)場設(shè)備進(jìn)行控制。利用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行圖像測量,是其諸多應(yīng)用領(lǐng)域中的一個分支。圖像測量分為圖像采集,預(yù)處理,特征提取和尺寸測量4個階段,每個階段的處理精度都會影響到物體最終的測量精度。因此要對圖像測量的每個階段進(jìn)行研究和優(yōu)化。
本文主要研究的是基
2、于機(jī)器視覺的圓度圖像測量技術(shù),以羽毛球為研究對象,討論并實現(xiàn)了圖像測量技術(shù)在羽毛球口徑和圓度檢測中的應(yīng)用。由攝像機(jī)采集風(fēng)洞中運動的羽毛球的序列圖像,運用圖像處理技術(shù)進(jìn)行處理分析、計算以達(dá)到球口直徑及圓度在線非接觸式檢測的目的。本文主要的研究工作如下:
1.測試系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及多目標(biāo)圖像的預(yù)處理:介紹了測試系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)和軟件流程;針對圖像的復(fù)雜背景及兩個目標(biāo)的特點,采用了標(biāo)定法進(jìn)行定位分割;對比了多種圖像增強算法和二值化算法的實
3、際效果,分別提出了改進(jìn)的對比度增強算法和改進(jìn)的分塊動態(tài)閾值法,得到了背景干凈、清晰的二值圖像。
2.圖像邊緣校正:由于風(fēng)洞中羽毛球口端面與相機(jī)的相對位置發(fā)生變化會引起圖像的畸變,本文提出了圖像校正方法;介紹了姿態(tài)角的常用測量方法,為了提高在線測量的效率和降低測量的復(fù)雜性,提出了利用被測對象的圖像變化和先驗知識估計姿態(tài)角,在已得到的圖像邊緣坐標(biāo)的基礎(chǔ)上,經(jīng)過數(shù)學(xué)推導(dǎo)和坐標(biāo)變換,完成邊緣的校正,為后續(xù)的尺寸測量精度及圓度誤差分
4、析提供了保障。
3.特征點定位、擬合和直徑的動態(tài)標(biāo)定補償:由于特征點定位的準(zhǔn)確率直接決定了系統(tǒng)尺寸測量的精度,本文提出了準(zhǔn)確性高、運算時間短和易于編程實現(xiàn)的定位算法;基于羽毛球口徑的傳統(tǒng)測量方式,提出了對特征點進(jìn)行最小二乘法圓擬合,求出擬合圓的直徑,并根據(jù)鏡頭成像的基本原理實現(xiàn)了對羽毛球口徑的動態(tài)標(biāo)定補償,實現(xiàn)了在線動態(tài)測量。
4.數(shù)據(jù)分析處理與誤差分析:為驗證了本系統(tǒng)測量方法的可行性,本文進(jìn)行了大量的實驗,
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