1 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室, 江苏 无锡 214122
2 无锡信捷电气有限公司, 江苏 无锡 214072
提出了一种基于机器视觉对抛光金属弧状面进行实时快速检测的方法。在离线情况下, 对不同光强下的样本工件进行学习分析, 构造图像的背景亮度分量与灰度水平的关系函数, 提取样本工件反射分量的统计特征。在线检测时, 先分析图像的灰度水平, 并计算图像所对应的亮度分量; 然后从图像中提取出灰度均匀的反射分量, 最后对反射分量进行阈值分割并做出决策判断。实验表明, 本文提出的方法能通过一次学习, 适应变化的采集环境, 系统具有较高的鲁棒性; 检测一帧图像平均时间为 40 ms, 准确率达 98%以上, 具有较高的实时性和准确性。
表面瑕疵检测 机器视觉 光照不均 图像增强 surface defect detection machine vision non-uniform illumination image enhancement
江南大学 智能控制研究所, 江苏 无锡 214122
为了提取亚像素角点和实现高精度的标定, 提出了一种基于Harris算子和空间矩的亚像素角点提取方法。利用Harris算子, 在优化后的范围内提取像素级角点; 运用改进后的梯度模板提取像素级角点周围部分边界点, 并利用空间矩的方法得到边界点的亚像素级坐标; 将亚像素边界点进行直线拟合, 并将交点的平均值作为该角点的亚像素坐标。实际测试证明：利用该方法提取到的角点精度可以达到0.1pixel, 可满足实际的公差要求, 为X型靶标的角点提取提供了一种新的思路, 目前已经将该方法应用到了嵌入式机器视觉工业现场。
图像处理 角点检测 Harris算子 空间距 亚像素 image processing corner detector Harris operator spatial moment sub-pixel
江南大学 智能控制研究所，江苏 无锡 214122
为了提高二维视觉测量的精度，本文提出了一种嵌入式机器视觉光轴与物面垂直度调节的新方法(面积法)。该方法将立体成像原理与数字图像处理结合，采用Harris 算子与空间矩结合提取特征点亚像素坐标，利用海伦公式计算特定区域的面积，再根据相机镜头与被测物相对倾斜时特定区域的面积变化规律，准确的判断光轴与物面垂直度。实验证明，该方法操作简单，稳定性好，实用性强，能够很好的提高二维视觉测量的精度。该方法已应用在嵌入式机器视觉工业现场。
光轴垂直度 计算机视觉 亚像素 相机成像 optical axis verticality computer vision sub-pixel camera imaging
