基于线结构光的亚像素精度焊缝提取方法研究

发布时间：2021-09-25 04:19

　　对于激光视觉焊缝跟踪系统,基于线性结构光快速、高精度地提取焊缝特征点是系统搭建的关键;现有算法多是采取像素级别的提取特征,现提出改进的亚像素精度算法用以提取焊缝特征点;与以往算法不同的是,算法不需要进行阈值的选取,提取条纹中心线和检测特征点的过程,都采用了先计算出亚像素位置,再对图像进行处理,显著地提高了算法的精度;并且目前图像处理多采用深度学习,但都为对像素的离散点实现,难以做到亚像素精度;实验结果表明,该算法能够满足生产实际要求,能够实时、精确地实现焊缝提取。 

【文章来源】：计算机测量与控制. 2020,28(07)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

焊缝提取系统设备和工作环境

我们需要利用标定算法同时求出相机的内参和畸变参数，来校正图像。最常见的算法是张正友标定算法，在OpenCV和Matlab中均已经实现该算法。本系统中采用玻璃底板、棋盘格宽度为1cm的棋盘格进行标定。如图3，是15张640×480分辨率的棋盘格图像，标定生成的成像模式示意图。对标定后的数据，使用5个畸变参数与相机内参数实现校正，校正结果如图3。

原始图像和校正图像对比图


本文编号：3409075