圓度圖像測試技術及應用研究.pdf

1、機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)字圖像處理技術對圖像進行處理和理解，最后根據(jù)結果來對現(xiàn)場設備進行控制。利用機器視覺技術進行圖像測量，是其諸多應用領域中的一個分支。圖像測量分為圖像采集，預處理，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行研究和優(yōu)化。
　　 本文主要研究的是基

2、于機器視覺的圓度圖像測量技術，以羽毛球為研究對象，討論并實現(xiàn)了圖像測量技術在羽毛球口徑和圓度檢測中的應用。由攝像機采集風洞中運動的羽毛球的序列圖像，運用圖像處理技術進行處理分析、計算以達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)結構及多目標圖像的預處理：介紹了測試系統(tǒng)的硬件結構和軟件流程；針對圖像的復雜背景及兩個目標的特點，采用了標定法進行定位分割；對比了多種圖像增強算法和二值化算法的實

3、際效果，分別提出了改進的對比度增強算法和改進的分塊動態(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：由于風洞中羽毛球口端面與相機的相對位置發(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的基礎上，經(jīng)過數(shù)學推導和坐標變換，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)標定補償：由于特征點定位的準確率直接決定了系統(tǒng)尺寸測量的精度，本文提出了準確性高、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，本文進行了大量的實驗，