为实现针对深孔内表面几何形状的高精度三维重构, 搭建了一套基于结构光的三维检测系统。首先, 介绍了该检测系统的构成及相关测量原理, 并验证了在某一确定范围内图像距离与实际距离近似呈线性关系, 该论断为后续检测奠定了坚实的理论基础; 然后, 针对深孔模型实物以及对应的内表面展开成平面模型分别进行结构光检测, 从而验证了检测方案的可行性以及检测系统的实际效果。结果表明: 该检测方案在理论上可行, 在实际应用中系统的检测精度能够达到亚像素水平, 绝对偏差控制在0.034 7 mm的范围内; 最后, 在实际应用于深孔类零部件内表面检测的过程中, 实现了针对该零部件内表面几何形状的高精度三维重构。

在针对深孔类零部件内表面检测过程中因曲面特性引起的结构光图像几何畸变校正问题，一直是深孔内表面检测领域的难点。本文提出了一套针对结构光条纹图像的几何校正算法: 该算法首先针对无差别建模的深孔内壁模型内表面进行结构光检测; 然后基于离散映射理论搭建深孔内壁模型和内壁展开模型内表面之间的几何位置对应关系; 最后基于映射关系校正深孔内表面结构光图像存在的几何错位（畸变）。检测结果表明，所提算法能够有效提高几何错位的校正精度，在不考虑图像边缘的基础上，校正偏差达到亚像素水平; 并且因条纹斜率不一致造成的对应条纹最大间距（即距离偏差）控制在1.5 pixel范围内，即0.135 mm。

为实现针对复杂深孔内轮廓表面几何参数的高精度测量, 建立了基于结构光的内轮廓检测系统, 但由于深孔内轮廓的曲面特性, 相机采集到的图像相比于内轮廓展开后的平面图像存在较大的几何畸变, 直接影响到内壁几何参数的量化精度。首先针对深孔内轮廓和内轮廓展开结构进行无差别建模, 分析两者之间的空间坐标转换关系; 然后综合考虑畸变矫正的精度和速度, 借鉴三次样条插值函数、离散映射等理念提出了基于离散映射的深孔内轮廓矫正算法, 实现针对深孔内轮廓的畸变在线矫正, 检测精度达到亚像素水平, 低于0.1 mm。

身管内膛表面几何特征参数的准确量化一直是身管疵病检测和寿命预测的一大难点, 而身管膛线的高度差是其中最重要的几何参数之一。本文依托结构光三维检测手段, 采用激光三角法对身管膛线高度差进行定量检测。首先将特定结构光栅投影到模拟身管内膛的标定圆筒内壁上, 并采集经圆筒内表面散射后的变形结构光图像; 然后利用图像边缘分割算法中的多个算子分别对标定圆筒内壁的结构光图像进行分割, 同时引入灰度共生矩阵概念客观评价出最优的分割算子, 对图像中结构光条的边缘分割进行优化; 之后通过图像转换比例反推算法计算得到内壁图像高度差和实际凹槽高度差之间的转换关系, 最终应用于身管膛线高度差的测量过程中。试验结果表明: 绝对偏差控制在0.04 mm内, 满足系统的精度要求, 同时该方法检测手段方便、快捷。本文方法为精确量化身管内膛疵病的几何参数奠定了坚实基础。

针对传统的圆心算法过程复杂、定位精度受初始边缘提取效果影响较大等问题, 提出了一种基于邻域贡献权值细化的圆心亚像素定位算法。首先引入邻域贡献权值系数, 改进传统非极大值抑制法, 细化边缘;然后在边缘点的梯度方向对灰度值进行高斯拟合, 确定亚像素边缘位置；最后针对边缘突变点提出了基于随机抽样一致的最小二乘法来拟合圆心。实验结果表明, 该算法具有较好的精度和稳定性, 圆心的提取精度可以达到0.1个像素。

在基于机器视觉的炮膛疵病检测中，针对计算机不能以“目标分割-特征提取-特征分析-判定”的经典思路实现疵病图像识别的难题，采用二次谱分析方法从图像全局性特点中挖掘疵病的信息。定义图像二次谱为“图像功率谱的对数幅值谱”，提取其亮线长宽比以及谱图能量均值、能量方差和能量矩4 个参量来分析炮膛图像中是否存在疵病。通过实验验证了参量的有效性。