1、“.....影像平面恢复为了保证后期尺寸量测的准确性,需要确保电力线夹影像垂直于主光轴。而般来说,由于线夹固定位臵不准,相机固大学学报,陈海林,熊芝,宋小春,夏清沛大尺寸工件视觉测量中的图像拼接方法计算机测量与控制,马晓东,蒋明,柯善浩,曾晓雁,胡乾午基于的单目视觉测量系统的研究计算机测量与控制,刘雨航基于机器视觉的工件尺寸测量夹尺寸量测过程中对图像处理各阶段的实施过程以及对于使用方法的分析介绍。包括开始对于角点寻找和特征匹配所用到的角点检测算法,以及精确匹配度的算法,为后续电力线夹各部分高清图片的拼接打下技术基础。在拼接部分使用了最佳缝合线技术,可以有效的处理由于拍照曝光程度不均等现象导致的拼接不力,增强了拼接精度。对于尺寸测量方面,我们对拼接好的图像进行会检测出轮廓噪声,如上图,在第个圆附近有些许细小轮廓,为达到更高的测量精度要求,需要排除噪声的干扰。究其研究目的......”。

2、“.....算法使用最小外接矩形测距的方式,即为每条轮廓建立最小外接矩形,此时便可得到轮廓边缘的长和宽,在众多的最小外接矩形中即包含工件的长和宽以及圆的直径长度,而对于细小轮廓的干扰,由于工件的具体规格大致相似,可根据工件尺寸特征基于影像的电力线夹尺寸检测研究及应用原稿佳。形态学处理形态即数学形态学,是图像处理中应用最为广泛的技术之,主要用于从图像中提取对表达和描述区域形状有意义的图像分量,使后续的识别工作能够抓住标对象最为本质的形状特征,如边界和连通域等。本研究使用角点检测算法,在图像发生了移动倾角扩展甚至畸变的情况下,角点检测算法仍然能够精确的找到关键点并完成关键点的匹配。在诸多算法中件影像往往存在定的噪声,因此要对图像进行预处理。基于影像的电力线夹尺寸检测研究及应用原稿。本方案的边缘检测算法中对图像进行平滑滤波,然后采用非极值抑制技术进行处理得到最后的边缘图像......”。

3、“.....选用的高斯函数为计算梯度的幅值和方向。对梯度幅值进行极值抑制。用高低阈值算法检测。设立高阈值和低阈值分别对图像进行边缘检测,高阈值以离散点上的高斯函数值作为权值,对数字图像中每个像素点做定范围内的加权平均。值化处理对滤波后的图像进行值化处理得到图像的更多信息。我们采用全局阈值法,当图像的目标和背景明显分离,其灰度分布会趋向两极化,图像直方图形成两个波峰,将两个波峰之间形成的波谷灰度值作为阈值即可大致分离目标与背景,但通常由于光照噪声等原因使图像的直方图分布不呈双峰,此时全局阈值法表现欠下行的距离上个点最近的个点,哪个点差值最小则作为下个延伸点,然后用相同方法计算下行的拼接点直到最后行,此时便完成了整个缝合线的搜索过程。本研究采用的拼接线搜索算法总结如下差分图像得到待拼接图像重合部分的差分值,从第行的每个点最好是关键点作为所有可能拼接线的起点,计算出其差异值......”。

4、“.....对高斯函数进行离散化处理,以离散点上的高斯函数值作为权值,对数字图像中每个像素点做定范围内的加权平均。值化处理对滤波后的图像进行值化处理得到图像的更多信息。我们采用全局阈值法,当图像的目标和背景明显分离,其灰度分布会趋向两极化,图像直方图形成两个波峰,将两个波峰之间形成的波谷灰度值作为阈值即可大致分离目标与背景,但通常由于光照延伸,考虑下行相邻最近的个点,如果点是关键点可以乘以的因子系数,比较这个点差异值,选择最小值的点作为下行的延伸点,重复此方法直到得到最后行像素点的拼接点最佳缝合线把在每行确定的拼接点连起来就可以得到最佳缝合线。拼接前拼接后图拼接效果图拼接图像预处理本检测系统主要是检测小零件的形状尺寸,因此,需要对零件图像进行边缘检测处理以提取零件的边缘特征......”。

5、“.....角点检测算法仍然能够精确的找到关键点并完成关键点的匹配。在诸多算法中角点检测算法在复杂的情况下仍然能够准确提取关键点,具有较高的稳定性和可靠性。影像平面恢复为了保证后期尺寸量测的准确性,需要确保电力线夹影像垂直于主光轴。而般来说,由于线夹固定位臵不准,相机固应像素点应该通过包括个数值的转换矩阵来实现,即源图片的像素点乘以矩阵得到配准图像像素点坐标。由于图像发生的改变会比较复杂,计算次转换矩阵至少需要对匹配点进行计算。这样每次随机选择对匹配点以计算矩阵。图像纠正由于检测精度需要,只采用拍张影像的方式不能达到检测的精度要求,所以需要将多张低分辨率影像拼接成张高分辨率的正射线夹影像。角点检测为完成高分辨率以需要将多张低分辨率影像拼接成张高分辨率的正射线夹影像。角点检测为完成高分辨率影像拼接,首先要找到图中的特征点,进行特征点匹配......”。

6、“.....不存在明显的特征点。本研究制作了块棋盘格标志板,用于辅助检测特征点。拍摄线夹影像时,首先把棋盘格固定于线夹上,由于棋盘格黑白相间的特性,使其角点易于检测,可以作为图像的特征点,用于图像拼接,除此之外也为后续边缘图像中假边缘被过滤掉从而留下的都为真边缘,但是由于阈值较高使得边缘线条部分缺失,当搜索到缺失边缘的断点处时,该算法会在断点的邻域点中搜索满足低阈值边缘图像的像素点,根椐此像素点收集新的边缘,直到整个图像边缘闭合。图边缘检测最小外接矩形测距经过边缘检测算法,工件的边缘被提取出来,但被提取出的边缘中存在这我们需要的工件轮廓边缘,但由于工件表面纹理粗糙等原因,延伸,考虑下行相邻最近的个点,如果点是关键点可以乘以的因子系数,比较这个点差异值,选择最小值的点作为下行的延伸点,重复此方法直到得到最后行像素点的拼接点最佳缝合线把在每行确定的拼接点连起来就可以得到最佳缝合线......”。

7、“.....因此,需要对零件图像进行边缘检测处理以提取零件的边缘特征。但直接捕捉的佳。形态学处理形态即数学形态学,是图像处理中应用最为广泛的技术之,主要用于从图像中提取对表达和描述区域形状有意义的图像分量,使后续的识别工作能够抓住标对象最为本质的形状特征,如边界和连通域等。本研究使用角点检测算法,在图像发生了移动倾角扩展甚至畸变的情况下,角点检测算法仍然能够精确的找到关键点并完成关键点的匹配。在诸多算法中像往往存在定的噪声,因此要对图像进行预处理。滤波处理般,获取的源数字图像都带有影响图像质量的噪声信号,比如脉冲噪声椒盐噪声和高斯噪声,它们扰乱了图像的可观测信息,对后续的图像边缘检测等造成极大的误差干扰,经过分析实验,本项目中的图像噪声主要为高斯噪声,即为图像中含有亮度服从高斯或正态分布的噪声,因此采用线性平滑的高斯滤波进行降噪处理......”。

8、“.....首先要找到图中的特征点,进行特征点匹配。由于电力线夹表面光滑单调,不存在明显的特征点。本研究制作了块棋盘格标志板,用于辅助检测特征点。拍摄线夹影像时,首先把棋盘格固定于线夹上,由于棋盘格黑白相间的特性,使其角点易于检测,可以作为图像的特征点,用于图像拼接,除此之外也为后续进行像素尺寸和实际尺寸换算打下基础。基于影像的电力线夹尺寸检测研究及应用原稿佳。形态学处理形态即数学形态学,是图像处理中应用最为广泛的技术之,主要用于从图像中提取对表达和描述区域形状有意义的图像分量,使后续的识别工作能够抓住标对象最为本质的形状特征,如边界和连通域等。本研究使用角点检测算法,在图像发生了移动倾角扩展甚至畸变的情况下,角点检测算法仍然能够精确的找到关键点并完成关键点的匹配。在诸多算法中匹配关键点的坐标变换矩阵。所以......”。

9、“.....矩阵是我们待计算出的变换矩阵。算法流程把利用在关键点精匹配中,对应的数学流程为在源图片与待配准图片中存在对正确配对的关键点对,同时也存在不正确的匹配对,不妨设所扫描到的全部关键点集合是,此集合中包括正确匹配和偏差匹配对。要实现关键点在两幅图像中的转化,距离上个点最近的个点,哪个点差值最小则作为下个延伸点,然后用相同方法计算下行的拼接点直到最后行,此时便完成了整个缝合线的搜索过程。本研究采用的拼接线搜索算法总结如下差分图像得到待拼接图像重合部分的差分值,从第行的每个点最好是关键点作为所有可能拼接线的起点,计算出其差异值,并选取最小差异值的点定义为要搜索缝合线的起始点延伸从步骤里找到的起始点开始向下行延伸,进行像素尺寸和实际尺寸换算打下基础。基于影像的电力线夹尺寸检测研究及应用原稿。算法简介算法是随机抽样致性......”。