在激光测距仪镜头组件的自动化装配中, 快速、精准识别感光元件雪崩光电二极管( APD)的定位坐标, 对于完成镜头焦点的精确对位以及提高图像处理效率至关重要。针对 APD的图像识别与定位过程, 本文提出一套基于机器视觉的高效、高精度的图像处理算法。首先在粗定位图像处理阶段中, 为提高运算效率, 利用抗干扰性强的高斯金字塔搜索归一化互相关匹配( NCC)算法, 对图像中的 APD进行粗定位。在边缘检测中, 采用 Otsu算法自适应地根据梯度图像变化生成高低阈值, 避免了传统 Canny算法的手动设置高低阈值的难题。在目标轮廓提取阶段采用连通域标记法, 过滤掉孤立的像素点和非目标区域像素点, 保证了下一步的轮廓拟合精度。在最后的轮廓拟合精定位阶段中, 通过对两种拟合算法比较过程中, 确定最小二乘法圆拟合亚像素定位算法进行 APD轮廓拟合, 可以保证效率和定位精度, 实验结果表明整个图像处理系统用时 596 ms、定位精度 0.4 pixel, 相对误差为0.64%, 实现了 APD图像快速、精准定位的过程, 提高了定位精度和效率。

对可应用于X射线骨密度仪的各种双能投影分解算法(包括曲面拟合法、查找表法、等值线拟合法、神经网络法)进行了对比研究。光子计数探测器具有高能量分辨率、低噪声的优点, 由碲锌镉光子计数探测器系统进行投影数据采集可以提高分解精度。选用铝(Al)和聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)作为基材料, 分别代表骨骼和软组织, 对基材料不同厚度组合进行校准实验, 建立高、低能投影数据查找表; 分别使用上述投影分解算法建立反向查找表; 在反向查找表的范围内选取了9个测试点, 用上述分解方法分别进行分解, 计算各种分解方法的分解偏差和运行时间并进行对比。结果表明, 在分解精度上, 曲面拟合法、查找表法、等值线拟合法、神经网络法对于Al的分解偏差分别为0.11%~3.68%、0~2.86%、0.07%~3.23%、0.41%~4.18%, PMMA的分解偏差则分别为0.11%~3.42%、0.44%~5.33%、0.02%~2.83%、0.09%~4.89%。在分解速度方面, 曲面拟合法和等值线拟合法高出其他两种方法约一个数量级。等值线拟合法不管是分解精度还是速度都具有较大的优势。

为了有效地提高面向逆向工程的工业CT图像轮廓处理的精准性和计算效率，开发了工业CT图像轮廓提取与优化系统。该系统主要包括图像处理模块、轮廓识别与提取模块、轮廓拟合与优化模块、图像处理经典算法库和数据接口等功能模块，实现了从工业CT图像到轮廓数据的三维点云与轮廓线的标准格式输出，并与逆向工程软件对接。同时，在轮廓拟合与优化模块中，提出了基于全局约束模型的轮廓拟合策略，并采用有向图分解和数值代数相结合的计算方法，提高了轮廓拟合的计算精度和效率。最后通过实例验证了系统的有效性和正确性。

惯性约束核聚变 (ICF)实验中，靶定位精度直接影响打靶的成功率。本文利用三个 CCD从不同的视角得到靶的图像，综合三个 CCD的特征值计算靶的空间坐标和方位旋转矩阵，从而确定其在空间的六维位姿。对于特征值的提取，本文采用 “模板匹配 ”和“椭圆轮廓拟合 ”相结合的数据融合图像处理技术，并利用双立方插值法实现了亚像素的测量精度，从而使微型靶的定位精度达到了微米级。实验结果表明，该检测方法稳定性好，定位的重复性误差小于 1 μm且获得了优于 2 μm的测量精度。

为了将工业CT与快速原型直接集成, 提出了一种由工业CT切片图像直接生成快速原型层片数据的方法。首先对工业CT切片图像进行边缘提取、去噪、细化、连接和轮廓跟踪, 获取样件的内外结构轮廓点数据; 然后在相邻断层间建立轮廓匹配点对, 线性插值层间轮廓数据,以满足快速原型加工对层片厚度的要求, 并用三次B样条曲线对所有轮廓进行拟合; 最后经过轮廓数据点采样和内外轮廓判断后, 生成通用层接口文件输入快速原型系统。试验验证了该方法的有效性与正确性。