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一种基于视觉的自由曲面三维测量系统
刘伟军;刘鹏;齐越
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2003(024)012
【摘要】采用线结构光和单CCD摄像机构成自由曲面三维测量系统.探讨了摄像机标定、激光平面标定、被测物体点三维坐标计算及多视角测量数据融合等关键技术.在多视角测量数据融合中采用Screw理论,将坐标系关系求取中带约束的多变量非线性优化问题转化为线性方程组的最小二乘问题,简化了计算的复杂性,提高了求解过程的稳定性.进行了实验研究,给出了实验结果.
【总页数】4页(P2170-2173)
【作者】刘伟军;刘鹏;齐越
【作者单位】中国科学院,沈阳自动化研究所,先进制造技术重点实验室,辽宁,沈阳,110016;中国科学院,沈阳自动化研究所,先进制造技术重点实验室,辽宁,沈
阳,110016;中国科学院,沈阳自动化研究所,先进制造技术重点实验室,辽宁,沈
阳,110016
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于计算机视觉的自由曲面三维测量技术研究 [J], 刘鹏;刘伟军
2.基于光学自由曲面的三维位移测量系统 [J], 房丰洲;万宇;朱朋哲;程颖
3.基于单目视觉的自由曲面三维坐标测量方法 [J], 屈玉福;浦昭邦;赵慧洁
4.基于立体视觉的自由曲面三维重构 [J], 张可;许斌;唐立新;师汉民
5.大型自由曲面移动式三维视觉测量系统 [J], 孙军华;张广军;魏振忠;周富强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于视觉感知的复杂高光亮曲面的高精度瑕疵检测技术与方法基于视觉感知的复杂高光亮曲面的高精度瑕疵检测技术引言复杂高光亮曲面的瑕疵检测是一项具有挑战性的任务，因为高光亮曲面在不同的观察角度和光照条件下会出现明暗变化、反射、折射等现象。
在这篇文章中，我们将介绍基于视觉感知的高精度瑕疵检测技术，探讨各种方法和技术在该领域的应用。
视觉感知的重要性复杂高光亮曲面的瑕疵检测需要考虑人类视觉感知的特点。
人类的视觉系统擅长从复杂的视觉信息中提取关键特征，并对不同光照条件下的物体进行辨识。
因此，将视觉感知应用于瑕疵检测可以提高检测的准确性和鲁棒性。
方法一：基于机器学习的瑕疵检测•利用深度学习方法，例如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，对复杂高光亮曲面进行特征提取和分类。
这种方法可以自动学习复杂的特征表示，并能够处理大量的训练数据。
•使用生成对抗网络(GAN)来生成合成的高光亮图像，并将其与真实的高光亮曲面图像进行对比。
通过比较差异来检测瑕疵，这种方法对于缺乏大量标注数据的情况尤为有效。
方法二：基于图像处理的瑕疵检测•利用传统的计算机视觉算法，如边缘检测、纹理分析和形态学处理等技术，对高光亮曲面进行图像处理和分析。
这种方法通常需要手工设计特征和规则，但在某些特定场景下仍然具有一定的应用价值。
•结合人类视觉感知的特点，使用注意力机制或显著性检测技术，将注意力集中在可能存在瑕疵的区域，从而提高瑕疵检测的精度和效率。
方法三：基于光学原理的瑕疵检测•利用特殊的光学器件和测量方法，如激光散斑成像、相位差测量和干涉技术等，对高光亮曲面进行非接触式的瑕疵检测。
这种方法可以直接获取高光亮曲面的形貌和相位信息，具有较高的精度和灵敏度。
结论基于视觉感知的复杂高光亮曲面的高精度瑕疵检测技术是一个研究热点和挑战性问题。
通过使用机器学习、图像处理和光学原理等方法，可以有效地提高瑕疵检测的准确性和鲁棒性。
未来的研究方向包括进一步融合不同方法和技术，提升检测的效率和实时性，并在实际应用中进行验证和优化。
基于计算机视觉的测量与检测技术研究计算机视觉是一种通过计算机分析图像并从中提取有用信息的技术。
它具有广泛的应用，从医学诊断到自动驾驶汽车，都涉及到计算机视觉的技术，尤其在测量和检测方面的应用更为广泛和重要。
一、计算机视觉技术在测量中的应用在通过计算机视觉进行测量时，需要一些先决条件：即需要待测物体的图像，需要正确的相机参数和成像模型。
通过相机校准和图像基准点的确定，可以实现对待测物体的精确定位和测量。
计算机视觉可以通过几何学方法和图像处理方法，对图像进行处理，从而实现对物体的测量。
例如，在机械加工、质检和自动化制造中，计算机视觉可以检测产品是否符合设计要求。
通过计算机视觉测量，可以自动检测物体的尺寸、形状和表面质量等参数，通过其数字化表示，可以对产品进行分类和过程控制。
二、计算机视觉技术在检测中的应用计算机视觉技术在检测中的应用同样广泛，包括检测缺陷、异常、污迹和控制系统的状态等。
例如，在制造业中，计算机视觉可以快速、准确地检测生产线上的产品、零部件和工具是否正常。
对于医学诊断，计算机视觉可以自动化解决X射线和磁共振成像等医学图像的分析和处理，从而帮助医生快速、准确地诊断病情。
计算机视觉在检测中的另一个重要应用是图像识别。
随着深度学习技术的发展，计算机视觉可以通过训练神经网络来识别物体和场景，这一技术已被广泛应用于安全检测、智能交通、智能家居等领域。
例如，安防系统中的摄像头可以通过计算机视觉进行人脸识别和物品识别，这可以加强对公共场所的安全监控。
三、计算机视觉技术的发展和未来趋势计算机视觉技术的发展受到技术、算法、设备等多种因素的影响。
随着计算机硬件与软件技术的飞速发展，许多新的应用和算法正在不断涌现。
例如，越来越多的图像处理算法和深度学习技术被用于计算机视觉领域。
这些技术可以帮助计算机更好地理解图像和场景，并且能够自动区分物体、人脸和其他图像元素。
通过模式识别和机器学习，计算机可以从海量数据中学习和理解，从而实现更为准确和高效的测量和检测。
基于机器视觉的自由曲面轮廓度检测系统年雷;麦云飞【摘要】针对自由曲面轮廓度较难准确测量和评定的问题,开发了一种完整的非接触式曲面轮廓度在线检测系统.系统采用机器视觉对采集到的零件端面图像边缘特征进行识别和处理,将提取出的边缘特征与标准轮廓模板进行匹配.匹配过程中采用分段迭代匹配的思想,提高算法效率和匹配速度.该视觉检测系统已应用于冲压流水线上工件端面的面轮廓度检测.实际应行表明,检测系统的检测精度为1μm,检测时间少于3s,可满足工业检测对检测精度和实时性的要求.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2016(029)010【总页数】3页(P104-106)【关键词】轮廓度误差;机器视觉;图像匹配;分段迭代【作者】年雷;麦云飞【作者单位】上海理工大学机械工程学院,上海200093;上海理工大学机械工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP274应用计算机视觉技术，设计了应用于流水线上零件端面轮廓度测量的自动检测系统，实现了在线自动快速检测[1]。
检测系统的硬件组成如图1所示，包括：工控机、图像采集、机械运动控制部分等。
其中，工控机上运行图像采集系统的软件部分，配置为2.0 GHz主频、512 MB内存、Windows操作系统；图像采集部分包括3 840×2 760的工业CCD摄像机、13 mm镜头、LED环形光源；机械运动控制部分包括用于定位的零件夹紧装置和模拟流水线上传送零件的传送带。
运动控制模块采用可编程控制器，工控机与可编程控制器通讯，控制传送带运行：当零件到达图像采集区域时，可编程控制器暂停传送带运行以便进行图像采集和匹配；当匹配完成后，传送带继续运动，进行下一次图像采集。
系统进行图像采集时，照明系统使被测物的重要特征与背景图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征区分[2]。
再通过图像采集系统将零件端面图像采集下来输出模拟或数字信号到计算机的图像处理软件，然后使用相应的处理算法得到所需的测量数据。
基于计算机视觉的板材曲面3维测量系统
李明哲;张爱武;胡少兴;隋振
【期刊名称】《中国机械工程》
【年(卷),期】2002(013)014
【摘要】利用计算机视觉原理,针对板材成形件的特点,建立板材曲面3维非接触测量系统.系统通过分析双摄像机交汇视场,利用神经网络拟合图像点与空间点的映射关系;以光栅投影曲线为基元,利用小波变换,提出搜索式无监督聚类方法,结合视觉几何不变性,实现交向摆放的双摄像机系统的立体精匹配;利用小波多分辨率多尺度的特性,拼接图像,配准数据.实验表明,该系统设备简单,性能可靠,测量效果满意.
【总页数】4页(P1177-1180)
【作者】李明哲;张爱武;胡少兴;隋振
【作者单位】吉林大学,长春市,130025;清华大学,北京市,100084;北京大学,北京市,100871;吉林大学辊锻工艺研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.8
【相关文献】
1.基于计算机视觉的板类零件曲面测量系统 [J], 张爱武;李明哲;胡少兴;陈庆敏
2.天线回转曲面计算机辅助测量系统--基于Coord3三坐标测量机的回转曲面测量技术 [J], 陆源;吴锡兴;苏晓红
3.基于计算机视觉的板材应力应变曲线实时测量系统研究 [J], 刘宝明;韩志仁
4.基于计算机视觉的全自动原木板材分检系统研究 [J], 胡跃明;戚其丰;劳卫伦
5.基于计算机视觉的曲面激光测量系统研究 [J], 谢金;王文;吴世雄
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基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法研究一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，其在工业测量、医疗诊断、自动驾驶等众多领域的应用日益广泛。
图像轮廓提取作为计算机视觉中的一项关键技术，对于实现目标的识别、定位、跟踪等任务具有重要意义。
本文旨在研究基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法，以提高轮廓提取的准确性和效率。
本文将回顾传统的图像轮廓提取方法，如边缘检测算子、阈值分割等，并分析其优缺点。
在此基础上，本文将探讨基于现代计算机视觉测量技术的轮廓提取方法，如基于深度学习的轮廓检测算法、基于结构光的三维轮廓测量技术等。
这些新方法在轮廓提取的准确性和鲁棒性方面具有显著优势，能够更好地适应复杂多变的实际应用场景。
本文将详细介绍所研究的图像轮廓提取方法的具体实现过程，包括预处理、特征提取、轮廓检测等步骤。
本文将通过实验验证所提出方法的有效性，并与传统方法进行比较，以展示其在实际应用中的优势。
本文还将探讨基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法在未来可能的发展方向和挑战。
随着深度学习、三维重建等技术的不断进步，轮廓提取方法将在更多领域发挥重要作用，为实现更智能、更高效的图像处理和分析提供有力支持。
二、图像轮廓提取基础理论图像轮廓提取是计算机视觉测量技术中的关键步骤，其目标是识别并描绘出图像中物体的边缘或边界。
这些轮廓信息对于理解图像内容、进行物体识别、三维重建等任务至关重要。
图像轮廓提取主要基于边缘检测算法和轮廓跟踪算法。
边缘检测算法是轮廓提取的基础，它通过对图像中像素强度的突变进行检测，从而找到边缘位置。
经典的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt、Roberts、Canny等。
这些算子通过计算图像在水平和垂直方向上的梯度强度，来判定像素是否属于边缘。
其中，Canny算子以其良好的噪声抑制能力和边缘定位精度，在实际应用中得到了广泛应用。
轮廓跟踪算法则是在边缘检测的基础上，通过连接相邻的边缘像素，形成连续的轮廓线。
基于计算机视觉技术的纺织品表面缺陷检测研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉技术已经逐渐应用于纺织品生产中，特别是纺织品表面缺陷检测技术，可以大大提高纺织品生产效率，降低生产成本，提高产品质量。
一、纺织品表面缺陷检测的难点纺织品表面缺陷检测一直是纺织品生产过程中的难点之一，传统的人工检测方式容易出现漏检和误检情况，且效率低下。
而通过计算机视觉技术进行纺织品表面缺陷检测，可以提高检测效率，减轻人工负担。
然而，纺织品表面缺陷检测也存在一些技术难点，如：1. 图像的光照条件不同，纤维细节差异会导致误检测和漏检。
2. 纺织品表面的花纹和颜色复杂多变，检测难度较大。
3. 纺织品表面缺陷种类和大小不一，需要较高的检测精度。
二、计算机视觉技术在纺织品表面缺陷检测中的应用1. 图像预处理纺织品表面缺陷检测的首要步骤是对纺织品图像进行预处理。
这个步骤主要是针对纺织品图像的光照、噪声等进行处理，以获得高质量的图像，使其更具有可处理性。
预处理包括图像增强、图像滤波、背景减除和二值化等步骤。
2. 特征提取特征提取是纺织品表面缺陷检测中最重要的步骤之一，该步骤主要是通过计算机视觉算法，对纺织品图像进行处理，并提取出表面缺陷的主要特征信息。
特征提取通常包括纹理特征和形状特征两部分。
纹理特征可以通过灰度共生矩阵、小波变换等方式提取，形状特征则可以通过边缘检测和形状分析等方式提取。
3. 缺陷分类缺陷分类是纺织品表面缺陷检测中的最后一个步骤。
该步骤通常使用机器学习算法对特定的特征进行分类，以检测出不同类型的缺陷。
常用的机器学习算法包括支持向量机、神经网络等。
这些算法可以通过对已知缺陷样本和健康样本的训练，实现对新的样本进行检测和分类。
三、计算机视觉技术在纺织品表面缺陷检测中的应用实例1. 基于HOG-SVM算法的纺织品表面缺陷检测基于HOG-SVM算法的纺织品表面缺陷检测方法可以有效地检测出纺织品表面的缺陷。
该方法采用梯度直方图编码的方式对纺织品表面的纹理进行特征提取，然后使用支持向量机对纺织品图像进行分类和检测。
关于复杂曲面检测调研一、曲面测量的常用方式方法近十年来，随着航空、航天事业的飞速发展，对传动部件的性能要求越来越高，而传动部件无论是齿轮还是叶片，都是依靠复杂曲面来完成运动和动力的传输，而对复杂曲面的进行精度检验离不开对曲面的测量。
复杂曲面测量技术历来是几何量计量检测技术中的一项重要研究课题。
传统的研究内容主要注重于被测曲面质量指标的获取与评判，即曲面测量的主要目的是为了获取曲面的质量信息。
近几十年来，随着逆向工程工程（Reverse Engineering以下简称RE）的兴起，复杂曲面测量技术的研究增加了新的内容，曲面测量的目的不只是为了评定曲面质量，而且要求获取曲面的几何形状信息。
虽然曲面的测量目的各异方法众多，但曲面→曲线→点集→测点集的分解次序始终是实现复杂曲面测量的基本思路。
复杂曲面的测量与RE中的表面数据采集具有很多的共同目标，所以RE的测量手段具有很强的借鉴意义，目前采用的RE 测量方法主要有三种，分别为接触式测量法、非接触式测量法和逐层扫描法。
其中逐层扫描法是主要针对工件内部结构的检测方法。
1.接触式测量法:RE 传统上使用三坐标测量机法，又称探针扫描，它主要应用于由基本的几何形体构成的实体的数字化过程，适用于测量实体外部的几何形状。
采用该方法可以达到很高的测量精度（±0.5um），但测量速度很慢，并易于损伤探头或划伤被测实体表面，而且价格较高，对使用环境也有一定要求。
采用这种方法会使测量周期大大延长。
一般来说，CMM 有两种不同的测量方式:点对点测量（Point to Point Method）、截面扫描（Section Scanning Method）。
2.非接触式测量法:非接触式数据采集方法有光学测量、激光三角形法、超声波测量、电磁测量等方式。
根据测量原理的不同，以激光作为基本光源，分为光点、单线条、多光条等结构模式，采用光电敏感元件在另一位置接收激光的反射能量，将其投射到被测物体表面，通过被测物体基平面、象点、象距等之间的关系计算物体的信息，依据光点或光条在物体上成象的偏移，非接触式数据采集方法可探测到被测机械测头难以测量到的部位，能够真实反映被测物体表面的外形。
