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基于線結(jié)構(gòu)光的亞像素精度焊縫提取方法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-09-25 04:19
  對(duì)于激光視覺焊縫跟蹤系統(tǒng),基于線性結(jié)構(gòu)光快速、高精度地提取焊縫特征點(diǎn)是系統(tǒng)搭建的關(guān)鍵;現(xiàn)有算法多是采取像素級(jí)別的提取特征,現(xiàn)提出改進(jìn)的亞像素精度算法用以提取焊縫特征點(diǎn);與以往算法不同的是,算法不需要進(jìn)行閾值的選取,提取條紋中心線和檢測(cè)特征點(diǎn)的過程,都采用了先計(jì)算出亞像素位置,再對(duì)圖像進(jìn)行處理,顯著地提高了算法的精度;并且目前圖像處理多采用深度學(xué)習(xí),但都為對(duì)像素的離散點(diǎn)實(shí)現(xiàn),難以做到亞像素精度;實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠滿足生產(chǎn)實(shí)際要求,能夠?qū)崟r(shí)、精確地實(shí)現(xiàn)焊縫提取。 

【文章來源】:計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2020,28(07)

【文章頁數(shù)】:5 頁

【部分圖文】:

基于線結(jié)構(gòu)光的亞像素精度焊縫提取方法研究


焊縫提取系統(tǒng)設(shè)備和工作環(huán)境

示意圖,成像,圖像,示意圖


我們需要利用標(biāo)定算法同時(shí)求出相機(jī)的內(nèi)參和畸變參數(shù),來校正圖像。最常見的算法是張正友標(biāo)定算法,在OpenCV和Matlab中均已經(jīng)實(shí)現(xiàn)該算法。本系統(tǒng)中采用玻璃底板、棋盤格寬度為1cm的棋盤格進(jìn)行標(biāo)定。如圖3,是15張640×480分辨率的棋盤格圖像,標(biāo)定生成的成像模式示意圖。對(duì)標(biāo)定后的數(shù)據(jù),使用5個(gè)畸變參數(shù)與相機(jī)內(nèi)參數(shù)實(shí)現(xiàn)校正,校正結(jié)果如圖3。

對(duì)比圖,對(duì)比圖,圖像,內(nèi)參


原始圖像和校正圖像對(duì)比圖


本文編號(hào):3409075

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