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公开(公告)号：CN107369140B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710504498.9
申请日：2017-06-29
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明非结构化环境下的高精密靶球中心提取方法属于双目视觉技术领域，涉及了一种在非结构化环境下的高精密靶球中心提取方法。该方法基于中值滤波与删除小面积的噪点对拍摄所得的图像进行去噪，并二值化处理等预处理，从而获取高精密靶球在图像中的轮廓点集。采用快速排序算法，对该轮廓点集进行针对y坐标的排序，获取表面灰度不均匀的高精密靶球轮廓上的用于椭圆拟合的有效拟合点集。采用椭圆拟合算法，算得图像中表面灰度不均匀的高精密靶球的轮廓中心所在的坐标值。该方法提取精度高，对后续摄像机标定、图像处理等操作具有一定意义；尤其提高了利用高精密靶球的标定方法的精度，对视觉测量精度有所提升。
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公开(公告)号：CN107301648B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201710429577.8
申请日：2017-06-09
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法属于逆向工程领域，涉及一种基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法。该方法首先通过激光结合双目视觉的方式，获取代表被测物表面信息的点云数据。求解每个点云区域上的四条边界，识别点云数据中的重叠区域，并判断点云重叠区域的左、右边界方向向量的夹角。以扫描点云区域中的点作为基准，求解扫描点云区域的坐标点到点云重叠区域的左、右边界垂线的方向向量，根据向量积的大小，去除重叠区域中扫描点云区域的冗余数据。本方法不需要先建立拓扑结构，以及计算点云的密度等信息来删除多余的点云，提高了冗余数据去除的效率，并保证了点云数据的局部信息的准确性。
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公开(公告)号：CN108510544B
公开(公告)日：2020-01-17
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：CN109238168B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201810885841.3
申请日：2018-08-06
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明大尺寸测量件表面三维形状高精度测量方法属于视觉测量和逆向工程领域，涉及一种采用线激光扫描仪的大尺寸测量件表面三维形状高精度测量方法。该方法利用线激光扫描仪和PI电控平台搭建高精度三维点云采集系统，并利用激光跟踪仪实现多站高精度拼接。采用控制点坐标系作为局部和全局两个坐标系转换的过渡坐标系，利用激光跟踪仪记录三维点云采集系统的每一个位置。通过四元数坐标变换法将所有的数据点云变换到全局坐标系下完成拼接，用滤波器去噪，最后基于最小二乘法重建被测件表面的三维几何形状。该方法简化了拼接过程，提高了拼接精度，改进了传统非接触式测量方法难以同时满足大尺寸测量件高精度、高效率、高鲁棒性的测量要求。
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公开(公告)号：CN107687819B
公开(公告)日：2019-09-27
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107563991B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201710644522.9
申请日：2017-08-01
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明零件表面断裂激光光条的提取与匹配方法属于激光测量技术领域，涉及一种针对具有孔位的零件表面上断裂激光光条的提取与匹配方法。该方法利用表示几何位置激光光条中心的平均纵坐标值作为特征，对各激光光条的平均纵坐标值进行排序，并按排序序号对激光光条编号，进行编号一一对应的匹配；通过选取连通区域面积最大与次大的激光光条的光条中心点进行点采样，利用这些采样点进行线性曲线拟合，计算其他激光光条到该拟合曲线的偏差的平均值，选取距离阈值以剔除由于孔位影响而发生偏折的激光光条，完成对于零件表有有孔位的激光的匹配。该方法提高了数据处理效率，加快了离线的数据处理速度，减少了数据处理的难度，使其适应面更广。
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公开(公告)号：CN106887022B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201710074780.8
申请日：2017-02-17
Applicant: 大连理工大学
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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公开(公告)号：CN109102545A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810753956.7
申请日：2018-07-11
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明一种基于非度量的畸变校正方法属于计算机视觉测量领域，涉及一种基于非度量的畸变校正方法。该方法首先设计一种基于共线特性的特征点标定物，标定物的特征点分布于两个非共面平面，在非共面平面上设计共线特征点，且共线直线要保持相互平行；然后通过双目相机和工作站采集所设计的标定物图像，并完成共线特征点的自动识别，最后基于直线约束对图像畸变进行有效校正。该方法仅利用特征点的直线信息构建标定物的特征信息，无需具有准确特征点间距离的标定物，并通过共线特征点的自动识别减少标定的操作时间、提高稳定性，实现了图像畸变的快速、准确校正，具有标定物制造简单、标定效率高、鲁棒性好的特点。
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公开(公告)号：CN108629790A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810410492.X
申请日：2018-04-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明一种基于深度残差网络的光条图像阈值分割方法属于视觉测量领域，涉及一种基于深度残差网络的光条图像阈值分割方法。该方法首先利用双目相机获取照射在被测物上的线激光光条图像，并对光条图像进行预处理；然后，利用光条图像制作数据集并进行分类，用其训练深度残差网络；最后，基于训练结果计算出最佳的二值化阈值，实现光条图像的阈值分割。该方法通过预处理后的光条图像制作，并分类训练集，利用训练集训练深度残差网络，基于训练结果计算出最佳分割阈值，克服了光条曲折、明暗不均、背景复杂等问题，实现了激光光条的有效分割，具有分割准确、鲁棒性高等特点。
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公开(公告)号：CN107726975A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710853804.X
申请日：2017-09-20
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: G01B11/005 , G01N21/93
Abstract: 本发明一种基于视觉拼接测量的误差分析方法属于计算机视觉测量技术领域，涉及一种基于视觉拼接测量的误差分析方法。该方法基于激光跟踪仪和双目视觉系统进行拼接测量，首先在其公共视场内布置多个公共点，双目相机采集图像并提取图像的像素坐标，激光跟踪仪同时采集各个公共点的坐标，此坐标值是在世界坐标系下。计算出点提取的像素误差对外参数矩阵的影响，再计算外参矩阵的误差对点在世界坐标系下的坐标值误差影响和点在视觉坐标系下的坐标对点在世界坐标系下的坐标值误差影响，最后求出待测点在世界坐标系下的综合误差。该方法分析过程简单，误差传递链清晰；根据该误差分析来优化公共点的布局，提高测量系统的整体精度。
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