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集装箱表面损伤的光学检测算法研究
作 者: 姜军
导 师: 陈兴林
学 校: 哈尔滨工业大学
专 业: 控制科学与工程
关键词: 自动光学检测 图像增强 模式分类 相位测量轮廓术 相位解包裹 三维配准
分类号: TP391.41
类 型: 博士论文
年 份: 2009年
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内容摘要
本文根据当前集装箱表面损伤检测系统的局限性,首次将光学检测技术应用于集装箱表面损伤的检测,拓展了此项技术的应用邻域。深入研究了自动光学检测技术,包括图像增强和图像分割算法、基于小波的多分辨分析、相位测量轮廓术、系统标定算法和三维点云配准算法等,研究的主要内容包括以下几个方面:针对集装箱表面的孔洞缺陷检测问题,研究了二维图像处理算法,分析了孔洞缺陷的灰度值特征。基于Otsu图像分割算法的思想,提出了一种用于Otsu图像分割算法的含有待定参数的空间低通滤波器。基于自动获取最优滤波器参数的思想,提出了一种无监督的图像增强算法。通过本文改进的判别准则,此算法将图像增强和图像分割简化为一步工作。滤波器的最优参数通过最大化目标和背景的灰度值可分性获取,同时可以计算出图像分割需要的最优阈值。针对集装箱表面的锈蚀检测问题,研究了基于小波的多分辨分析算法,分析了金属表面的锈蚀纹理特征和颜色特征。将二维图像分割成8×8大小的图像块,对每个图像块,应用db6小波函数将其分解成不同尺度空间和小波空间的子图像。根据每幅图像块包含的能量,构造出描述各图像块纹理信息和色调信息的特征向量,并通过先验知识训练了k均值聚类分类器,最后设计了最近邻分类器将图像块分成锈蚀和非锈蚀图像两类。针对集装箱表面的形变缺陷,采用主动式结构光三维测量技术。研究了相位测量轮廓术的工作原理,介绍了测量系统的硬件组成。深入研究了相位解包裹算法,讨论了影响相位展开精度的两个因素:正弦数字光栅宽度的选取和残差点的检测,指出干涉条纹的半个周期宽度必须能够覆盖物体表面的最大突变高度;在相位展开之前,必须剔除所有的残差点。详细分析了残差的四种几何结构,根据残差的数据特征,首次将模式识别技术引入到剔除残差点的工作中,提出了基于无监督聚类的残差点检测算法。利用这种滤波算法,当包裹相位图中噪声级别较高时,可以有效地剔除所有的残差点。滤波后的包裹相位数据,可以作为路径相依型相位解包裹算法可靠的输入信号。相位展开得到的不仅是连续相位值,而且是正确的相位值。针对基于相位测量轮廓术解算的相位值,研究了相位值与高度值之间的对应关系。通过摄像机和投影仪的透视投影模型,推导了摄像机坐标系、投影仪坐标系和世界坐标系之间的坐标变化关系。根据Du[142,143]的标定思想,推导了非平行光测量系统的标定模型,通过已知高度标定块的展开相位数据及非线性最小二乘优化算法求解出11个标定参数。此外,参考平面和标定块只在标定过程中使用,在实际测量中不再需要。针对基于相位测量轮廓术得到的三维数据点,研究了三维点云配准算法。深入研究了经典ICP算法的工作原理,分析了ICP算法的优点和局限性,进而提出了基于角特征不变量的配准算法。这种算法不需要设定精确的初始值,模型点集和测量点集之间的坐标变换关系可以通过三对最近邻点精确计算。由于本文提出的角特征不随旋转、平移和尺度的变化而变化,所以配准最终收敛到全局最小值,而不是局部最小值。通过仿真实验,证明了基于角不变特征配准算法的有效性:在计算精度上优于ICP算法,在计算时间上优于ICP算法和基于曲率不变量特征的配准算法。
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全文目录
摘要 4-6 Abstract 6-12 第1章 绪论 12-24 1.1 课题背景及意义 12-13 1.2 自动光学检测技术的研究现状 13-22 1.2.1 基于图像处理技术的二维检测 13-15 1.2.2 基于相位测量轮廓法的三维检测 15-20 1.2.3 测量系统的标定 20-21 1.2.4 三维点云数据的配准算法 21-22 1.3 本文的研究重点及章节安排 22-24 第2章 基于二维图像处理的缺陷检测 24-40 2.1 引言 24 2.2 集装箱表面孔洞的检测 24-30 2.2.1 表面孔洞的检测算法 25-28 2.2.2 实验结果 28-30 2.3 集装箱表面锈蚀的检测 30-39 2.3.1 基于小波的多分辨分析 30-34 2.3.2 锈蚀检测 34-39 2.4 本章小结 39-40 第3章 基于相位测量轮廓术的三维检测 40-66 3.1 引言 40 3.2 系统组成和基本原理 40-45 3.2.1 系统组成 40-42 3.2.2 基本原理 42-45 3.3 相位解包裹算法 45-56 3.3.1 路径相依型算法 46-50 3.3.2 路径独立型算法 50-51 3.3.3 基于无监督聚类的相位解包裹算法 51-56 3.4 实验结果 56-65 3.5 本章小结 65-66 第4章 测量系统的标定算法研究 66-81 4.1 引言 66 4.2 系统标定的基础知识 66-70 4.2.1 坐标变换 66-67 4.2.2 透视投影模型 67-70 4.3 摄像机标定 70-74 4.3.1 摄像机标定模型 70-72 4.3.2 摄像机标定矩阵的分解 72-74 4.4 系统标定 74-80 4.4.1 系统标定模型 74-77 4.4.2 实验结果 77-80 4.5 本章小结 80-81 第5章 三维点云的配准算法研究 81-99 5.1 引言 81 5.2 ICP 配准算法 81-89 5.2.1 生成控制点集 82-83 5.2.2 点对约束条件 83-84 5.2.3 K-D 树搜索算法 84-87 5.2.4 计算刚体变换 87-88 5.2.5 迭代停止条件 88 5.2.6 配准精度的度量 88-89 5.2.7 ICP 算法的局限性 89 5.3 基于特征的配准算法 89-94 5.3.1 曲率不变量特征 89-91 5.3.2 角不变量特征 91-93 5.3.3 基于角不变特征的三维点云配准算法 93-94 5.4 实验结果 94-97 5.5 本章小结 97-99 结论 99-101 参考文献 101-112 攻读学位期间发表的学术论文其它成果 112-114 致谢 114-115 个人简历 115
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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