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公开(公告)号：CN108510544A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810289222.8
申请日：2018-03-30
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明一种基于特征聚类的光条定位方法属于视觉测量领域，涉及一种基于特征聚类的光条定位方法。该方法首先采用激光结合双目视觉的方式获取激光光条图像，然后对光条图像进行分块处理，根据光条的特征建立光条形状、光条抗噪能力和光条纹理三个光条特征描述。最后，利用这三个特征描述基于特征聚类的方法区分分块图像内是否存在光条边界，从而筛选出光条，实现光条的准确、快速定位。该方法克服了图像噪声多且复杂、光条曲折、明暗不均以及光条像素占整幅图像比例低所导致的识别效率低等问题，实现了激光光条的快速、准确定位，具有定位准确、效率高、鲁棒性好等特点。
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公开(公告)号：CN108507466A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810269833.6
申请日：2018-03-29
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01B11/00
CPC classification number: G01B11/002
Abstract: 本发明采用二维线激光扫描仪获取三维精确数据的方法属于逆向工程以及三维测量领域，特别涉及一种采用二维线激光扫描仪获取三维精确数据的方法。该方法基于线激光扫描仪建立二维局部坐标系，采用高精度电控移动平台提供第三维坐标，实现被测工件二维位置信息到三维位置信息的升维。为校正夹具安装误差和制造误差所引起的三维坐标偏差，采用空间角度补偿方法求取理论测量坐标系与实际测量坐标系之间的转换矩，进而消除了由于角度偏差带来的测量误差，实现三维信息精确重建。该方法有效解决了航空航天零件加工过程中的高精度测量问题，方法灵活、高效、鲁棒性好，实现了非接触、高精度的加工过程一体化测量。
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公开(公告)号：CN105716542B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201610221163.1
申请日：2016-04-07
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01B11/25 , G01B11/245
Abstract: 本发明一种基于柔性特征点的三维数据拼接方法属于计算机视觉测量技术领域，涉及一种基于柔性特征点的三维数据拼接方法。该方法针对具有自由曲面的大型零件的三维数据测量，采用阶梯式测量系统，利用全局控制系统和局部测量系统公共视场区域内的控制点信息，匹配控制点并求得转换矩阵；利用该转换矩阵将局部测量系统测得的三维点云数据统一到全局控制系统中，最终对全局控制系统的数据进行三维重建，实现大型零件的三维数据拼接。该方法利用投影柔性控制点，解决了传统大型零件测量过程中控制点布局繁琐和测量盲区的问题，便于测量过程中根据被测零件表面特征实时调整测量站位，提高了测量系统的现场适应性和数据拼接的精度及测量稳定性。
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公开(公告)号：CN107687819A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710644528.6
申请日：2017-08-01
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明一种快速高精度的光条中心亚像素提取方法属于计算机视觉测量技术领域，涉及一种快速高精度的光条中心亚像素提取方法。该方法基于局部二次曲线逼近快速求解光条法线方向进而二阶泰勒展开计算光条亚像素中心，首先采用运算速度极快的阈值法光条中心提取获得初始光条中心位置，通过局部二次曲线逼近的方法快速求解初始中心点位置的光条法线方向，归一化处理后利用图像函数在初始中心点处的二阶泰勒展开求解亚像素精度的光条中心。该方法简化了光条法线方向的求解，在法线方向上高精度的提取光条亚像素中心坐标，从而达到高精度和高效率双重要求，且针对现场复杂的光照环境和测量对象，适应性和鲁棒性更强，综合表现更优。
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公开(公告)号：CN107369159A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710499619.5
申请日：2017-06-29
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明基于多因素二维灰度直方图的阈值分割方法属于计算机视觉测量技术领域，涉及一种基于多因素二维灰度直方图的阈值分割方法。该方法建立多因素加权综合图像绘制二维灰度直方图，并使用交叉熵计算分割图像的阈值；首先建立基于邻域平均灰度、梯度强度和梯度方向级等三种因素的加权综合图像；进而结合灰度级图像，绘制灰度级-综合因素级二维灰度直方图。然后采用迭代法求解前景类、背景类像素的灰度级均值；最后基于最小交叉熵计算最佳阈值，使用最佳阈值分割图像。该方法解决了现有二维灰度直方图丢失图像关键信息的问题，保证了数据的准确性和方法可靠性。提高了阈值的可信度和提高图像分割的效果。整个阈值分割算法适应性好，有效性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107358631A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710496023.X
申请日：2017-06-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明一种虑及三维畸变的双目视觉重建方法属于计算机视觉测量技术领域，涉及一种虑及三维畸变的双目视觉重建方法。该方法引入三维畸变修正函数对视觉重建的结果进行补偿优化，实现三维高精度重建。该方法首先采用传统双目视觉重建方法获得测量点的三维重建初值；然后基于标准物与双目相机的相对关系及重建初始值，求解三维畸变补偿值；进而对左右图像分别提取的被测点摄像机坐标进行畸变补偿；最终结合双目视觉原理重建，实现双目三维高精度重建。该方法重建精度高，可补偿双目视觉的三维畸变，实现具有大曲率大尺寸零件形面重建，提高双目视觉的三维重建精度。
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公开(公告)号：CN105139411B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201510616889.0
申请日：2015-09-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明基于四套共线约束标定尺的大视场相机标定方法属于视觉测量领域，涉及一种基于四套共线约束标定尺的大视场相机标定方法。标定方法通过在大型视觉测量视场内布置四套共线约束标定尺，利用交比不限性质以及直线约束求解畸变参数，通过空间的标定控制点，线性求解标定参数的初值，最后结合畸变系数以及标定初值利用L‑M优化方法，以重投影误差最小为目标函数进行整体优化，得到大视场相机标定的精确结果。本发明通过在大视场测量空间柔性布置标定控制点，并且结合四套共线约束标定尺，对标定结果进行了整体优化，实现了大视场相机的高精度标定，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN104930985B
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201510330853.6
申请日：2015-06-16
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明基于时空约束的双目视觉三维形貌测量方法属于计算机视觉测量技术领域，涉及一种基于时空约束的双目视觉三维形貌测量方法。该方法针对大型复合材料构件表面形貌，采用激光扫描双目视觉测量系统进行图像采集和图像处理；提取边缘信息，建立约束条件。结合时间维度信息预测光条位置，建立适度的感兴趣提取区域，快速高精度的提取对应左、右光条图像的激光光条中心；对在边界约束内的光条中心信息进行保留，对在约束外的光条中心信息予以剔除。将保留的光条中心信息和边界信息进行匹配和重建，最终还原完整的三维形貌信息。本发明提高了测量效率，测量精度高，检测信息完整，运算速度快，可满足大型零部件表面的三维形貌测量。
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公开(公告)号：CN105157609B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201510553224.X
申请日：2015-09-01
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明基于两组相机的大型零件全局形貌测量方法属于视觉测量领域，涉及一种基于两组相机的大型零件全局形貌测量方法。测量方法采用前面两台左、右测量相机和后面两台左、右定位相机分别采集被测零件形貌信息及全局控制坐标，结合U形测量板以及地面控制点阵，通过坐标转换实现测量相机和定位相机的位置标定以及测量相机全局外参数的标定，对每组图像中被测物表面特征点的提取，获得零件表面特征点及全局控制点的二维维信息；利用CATIA软件处理点云数据，采用图像拟合去除误差点获得大型零件全局形貌模型。测量方法具有测量视场范围大、效率高，且测量设备成本低，能快速完成工业现场大型零件的全局形貌测量工作。
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公开(公告)号：CN106887022A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710074780.8
申请日：2017-02-17
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: G01B11/00
Abstract: 本发明基于自发光球摄像机标定靶的快速提取方法属于视觉测量领域，涉及一种基于自发光球摄像机空间立体标定靶的快速提取方法。该方法在标定之前，先安装空间立体标定靶，再采用三坐标测量机进行测量，确定自发光球靶标中心的精确三维位置信息，通过双目视觉系统中左、右摄像机对自发光球靶标进行拍摄，提取图片中自发光球靶标中心的特征信息，求得自发光球靶标中心的二维像素坐标。最后，在直接线性变换法基础上，求得左、右摄像机的内外参数，实现摄像机在三维空间的立体标定。该方法因不同行数的自发光球靶亮度不同，通过设置不同的灰度阈值，实现空间信息的快速自动识别和左、右摄像机在标定过程中快速与高精度标定。
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