桂林电子科技大学广西制造系统与先进制造技术重点实验, 广西 桂林 541000
针对激光散斑干涉图像在局部高密度噪声和拉线区域中,最小二乘解包裹算法存在过度平滑、迭代次数多和运行时间长等问题,提出一种新的算法。该算法基于散斑干涉图像近似服从周期性的抛物线分布的规律,首先采用两次矩阵变换,对噪声所在的坐标点进行锁定;继而利用掩模技术并结合二维离散余弦变换和Picard迭代方法,对噪声的传播进行抑制,从而获得平滑的图像。实验结果表明:激光散斑干涉测量对局部高密度噪声很敏感,经过平滑优化后,所提算法较传统最小二乘迭代算法具有更少的迭代次数和更短的计算时间,对单根拉线、单个噪声和变形干扰下的干涉测量的识别率高达96%,精度优于传统算法,具有很高的工程应用价值。
成像系统 激光散斑干涉测量 高斯赛德尔迭代 松弛迭代 Picard迭代 高密度区域 激光与光电子学进展
2020, 57(18): 181101
桂林电子科技大学机电工程学院广西制造系统与先进制造技术重点实验室, 广西 桂林 541004
提出一种新的快速激光条纹中心提取算法,该算法具有较好的抗噪声或冗余点能力。该算法在传统重心算法的基础上结合轮廓跟踪算法,根据激光条纹在图像中的分布特点,通过阈值轮廓跟踪算法避免了对图像中不包含激光条纹区域的扫描,以此提高了提取速度,不用对整幅图像完成一次扫描即可计算出激光光条中心。所提算法具有复杂度低、计算简单、程序运行时间少等优点。实验结果表明:该算法能够实现对光条中心的快速提取,比Steger算法提速将近70.37倍,比传统重心算法提速将近4.48倍;对光条图像增加噪声(冗余)点后发现,所提算法具有优良的抗噪效果。
测量 结构光测量 中心提取 轮廓跟踪
