表面纹理MECHANISMST形象的分析和评估

文摘

表面粗糙度是一个重要指标,加工工件的表面质量。为了发现切削参数和表面粗糙度之间的函数关系,本研究主要集中在四个受欢迎的方法,包括两个新方法适用于工业工具和表面检查。本文的焦点是比较和对比这四个受欢迎的计划,并提供有关的内省方法应用的适用性。我们专注于这样的机制来处理表面纹理在本文中,使用基于小波的多分辨率纹理分析伽柏过滤器、基于神经网络的算法,进程内的方法,在线测量方法。形式从每个算法实验结果讨论与他们的优点和缺点,一个是提出了一个谨慎的类比。这项研究将帮助读者找到一个理想的方式去考虑事实信息的最佳方法的缺陷和表面裂缝或在任何行业中设备的加工工具。

关键字

质地、检索、粗糙度、应用、工作,分类。

介绍

纹理分析是指一类数学过程和模型,说明了空间变化在图像中提取信息的一种方式。纹理分析是最重要的技术之一,用于图像的分析和解释,包括重复或准重复一些基本的图像元素。结构有很多不同的维度和没有一个方法的纹理表示足够的为各种各样的纹理信息检索。纹理分析是一个重要的步骤在纹理分类、图像分割和图像形状识别的任务。图像分割和形状识别通常目的或对象识别的预处理步骤在一个图像。在纹理分析有三个主要问题,即纹理分类,从质地和纹理分割和形状恢复经常需要在医疗纺织品和大制造业工具检查。纹理分析被用于识别合成的一系列研究和自然纹理[1]。然而,研究各种方法的性能评估的数量仍让人怀疑。先前的研究太少纹理方法相比或少量的样本进行任何有意义的结论。这提升了足够的动机分类和分析广泛流行的机制可以解释[2]的纹理图像。 The local image region, statistics or property that is repeated over the textured region, is called a texture element or texel. It must be noted that the texture has both local and global meaning, i.e., it is characterized by invariance of certain local attributes that are spread over a section of an image.

纹理分析需要适当的属性或特征的识别,区分图像中的纹理分割、分类和识别。纹理分析是一个经典的图像处理的话题,已经收到了大量的关注,在过去几十年。这还是因为正确的纹理特征在图像在许多应用程序中是最重要的:医疗、计算机视觉机制提供了大量的纹理分析技术有很多令人满意的结果。评论中的算法进化到目前为止一直不断升级以提高测量精度;雷竞技苹果下载他们不够有效的用于自动测量系统,因为笔必须接触测量表面测量,也由于很长时间或缺乏一致的阅读。雷竞技网页版因此有需要升级的方法将专注于非接触图像检索方案[1,5]。雷竞技网页版

现有流行的图像纹理分析算法

多分辨率纹理分析使用伽柏过滤器:

该方法描述了一个基于伽柏纹理特征图像检索技术。自然图像的纹理是一个重要的特性。各种测量技术已经开发纹理相似性。大多数技术依赖比较值的二阶统计计算的查询和存储图像。这些方法计算图像纹理的措施如程度的对比,粗糙,方向性和规律性和周期性,方向性和随机性。替代方法的纹理分析图像检索包括使用伽柏过滤器和分形[3]。伽柏过滤器广泛采用小波来提取图像的纹理特征图像检索和已被证明是非常精通。这个算法表明,图像检索使用伽柏特性优于使用pyramid-structured小波变换(佩恩表的编制者)特性,树形结构小波变换(行)的特性和多分辨率同时自回归模型(MR-SAR)特性。基本上,伽柏过滤器是一组小波,每个小波能量捕获在一个特定的频率和一个特定的方向。

扩大使用此基础上提供了一个局部频率信号的描述,因此捕获限制特性或信号的能量水平。纹理特征可以从这个组中提取的能量分布。伽柏滤波器的频率和方向可调特性使它主要用于纹理分析。人类视觉上实验证据支持spatialfrequency(多尺度)分析,最大化同时本地化的能量在空间和频率域[4]。目前,大多数技术做一个明确的或隐含的假设下的所有捕获的图像相同的方向。在许多实际应用如图像检索、对象识别这种假设是不现实的。其他一些技术进行旋转归一化,但他们是复杂和计算要求。该方法提出了一种旋转归一化方法,通过一个圆形的转变来实现旋转不变性的特征元素,使所有图片有相同的主导方向。

伽柏过滤器(小波):

对于一个给定的图像我(x, y)大小PA¯ƒ—Q,其离散Gabor小波变换是由一个卷积:

在伽柏纹理表示和检索方案:

本节描述纹理表示基于伽柏变换,纹理相似性计算和旋转归一化。应用伽柏过滤器后的图像在不同规模,不同取向的数组大小。

这些大小代表了能量在不同图像的水平和方向。texture-based检索的主要目的是找到图像或地区相同的纹理。它专注于同质纹理图像或区域,因此下面的平均值和标准偏差的大小转换系数是用来象征同质纹理特征的地区。

创建一个特征向量f(纹理表示)使用平均值和标准偏差的功能组件。五个尺度和6方向共同的实现和使用的特征向量:

注释:

该方法的应用领域是在岩石和金属/工具行业。表面检查图像分析是有益的表面质量控制的工具。它比传统的视觉方法是快速和精确。使用伽柏检索算法是旋转不变小波方案。全球从整个图像纹理特征提取,提取的纹理特征被用来衡量图像之间的相似性。这个方法是最有用的如果整个图像或图像的主要部分有一个统一的结构。在现实中,一个图像可能会被视为一种马赛克不同的纹理区域。这是进一步提出将纹理分割和尺度不变性的方法。

基于神经网络的表面粗糙度算法:

监督神经网络的预测是在这项研究中开发的表面粗糙度在端铣过程及其性能进行了测试。网络中使用的方法是反向传播神经网络(BP)与日志乙状结肠隐藏层的传递函数和线性传递函数为输出层[6]。在这项研究中使用的神经网络结构如图1所示。它被设计使用MATLAB神经网络工具箱[7]。网络由一个输入,两个隐藏层和一个输出层。隐藏层神经元有15,而输入和输出层有三个,一个神经元,分别。输入层神经元对应切削速度(vc)、饲料(f)和轴向深度削减。输出层对应于表面粗糙度(Ra)。安可以训练和测绘学之前,实验数据加工成模式。所以训练、验证和测试模式向量安训练之前已经创建。 Each pattern was formed with an input condition vector.

反向传播学习算法用于训练网络。培训网络,TRAINLM MATLAB的函数是使用反向传播算法。这些算法迭代调整权重来减少误差的实验和预测输出网络[8]。TRAINLM更新权重,以最小化均方误差(MSE)之间的网络预测和训练数据集。基于数据集可以计算表面粗糙度。

注释:

多层网络两个隐藏层有15个日志乙状结肠神经元训练与“TRAINLM”算法被发现的最佳网络模型研究[7]。良好的性能与神经模型实现了模型预测和实验值之间的误差从1.07%到8.3%不等。ANN模型可以用于分析和预测不同切削条件下的表面粗糙度。表面粗糙度可以进一步优化耦合这个ANN模型与遗传算法或其他优化方法。相似的ANN模型还可以开发设想其他工艺参数如切削力、工具和机器零件的调查。

一个进程内的方法:

这种方法是一种新的在其在它雇佣了一个机器视觉系统来评估将由图像处理组件的表面粗糙度和背光技术,如图2所示。表面粗糙度值获得的图像处理技术和传统的手写笔然后比较探测法。比较结果表明,该方法使更精确和可靠的结果,与传统的手写笔的方法。因为该方法是一种非接触方法可以合并的进程内检查组件在不损害加工表面,也雷竞技网页版促进了一个完整的检查组件在一个小时间。

车削是一种普遍使用的加工过程中,材料被使用单点切削工具在一个旋转的圆柱形组件。材料去除的形式发生在芯片表面的一个旋转的圆柱形组件。把组件产生一定量的表面粗糙度,这是一个重要参数,影响其服务表现如摩擦、润滑、磨损、热阻、电阻、流体动力学、噪音和振动车削过程如图2所示。各种参数,如切削速度、进给速率、深度削减,机床、刀具几何形状和组件材料都有影响的成就所需的产品质量和表面粗糙度值在一个合适的成本。

许多专家分析了切削参数的影响将和他们说较高的表面粗糙度值在高度塑性材料在高切削速度增加亲和力,形成一个大且不稳定的组合优势,导致可怜的表面光洁度。因此,它是重要的测量、监控和控制表面粗糙度,而组件加工经验。行业的表面粗糙度测量的传统方法是通过手写笔的方法。使用这种方法的主要缺点是,它需要直接的身体接触,限制了测量的速度。雷竞技网页版此外,仪器的读数是基于有限数量的线量,这可能不能代表整个表面的真实特点Rajneesh库马尔(2005)。机器视觉是试图代替手写笔对表面粗糙度测量仪器。许多调查人员使用光学和图像处理技术作为一种替代方法。

另一方面,在粗糙表面的光分散在所有的方向,所以他们已经引入了一个参数称为光学粗糙度指标来确定磨材料的表面粗糙度。这个参数表示的变化大小由CCD摄像头捕获的照明区域。粗糙度测量是基于散斑图由一束激光引起的。统计参数来源于磨的灰度级强度的柱状图组件,铣和塑造。强度分布的均值与Ra值从针仪器获得结论的表面粗糙度加工组件。很多研究人员利用Ga,索引的算术平均灰度级的图像。Ga价值与实际获得的表面粗糙度值Ra针仪器获得同等Ra使用机器视觉系统。获得的算术平均灰度级方程式。(1)和(2):

其中n是采样数据的数量,g1, g2,…, gn表面图像的灰度级值沿着一条线,通用灰值的均值的选择。协会在镜面反射,反射和漫反射已被调查。大多数现有的研究人员讨论的方法建立包括作者使用了一个前照明系统。大多数方法都是在实验室条件下和控制工作环境可能不容易适合车间检查,因为不同的照明条件。但这种方法,举例说明了一个替代了部分的表面粗糙度测量方法提出了利用图像处理和背光照明技术。设置在任何地方更容易构建车间,不会受环境光的影响条件。一步一步的过程评价表面粗糙度\图像处理:

步骤1:准备样品

步骤2:CCD和照明修正

第三步:图像捕获和存储

步骤4:Pocess图像过滤

第五步:图像二值化

第六步:边缘检测

第七步:最适合的位置

第八步:估计的表面粗糙度。

注释:

这部小说技术使用机器视觉系统和背景光的方法是用于评估机加工零部件的表面粗糙度。铸铁标本了不同加工条件下获得不同的表面粗糙度值。机器视觉系统捕捉放大标本的轮廓边缘图像虽然被并将其存储在计算机。内部开发的软件计算试样的表面粗糙度直接从剖面图像。使用了照明系统的优势是,它是不会受到工业环境的照明条件。该方法的准确性与手写笔通过一些实验方法。比较图绘制方法和笔之间的方法显示相关系数(R2)值接近,误差百分比计算显示了+ 12%的最大变化。

在机器测量大型工件基于机器视觉:

在机器测量(石)最近的铁板基于机器视觉的研究课题,因为坐标测量机(CMM)测量需要大量资源操作时间以及成本约束。这种方法的目标是开发一种方法操纵国,工业相机。首先,一个机械工业相机标定方法基于图像序列进行了研究。建立了一套单眼立体音响系统在数控铣床上。校准的目标是为了满足找到足够的需求和准确的对应关系。涉及图像序列,说明了标定方法检测校准板和标记点的位置,找到标记pointsA¢€Ÿ对应的投影,通过优化算法确定相机参数。校准精度表明,选择10校准图像适合在机器的校准。其次,图像镶嵌方法在机器测量大型工件进行调查。图像序列是通过控制工作台的移动。图像马赛克实现大型工件精度高。 Size measurement result proved the effectiveness and high efficiency of this OMM system.

在机器校准图像序列:

最近的趋势是方便和精确的校准方法视觉测量系统在工业领域,这是该方法的重点。本文打算引入一个球场上标定方法的基础上,图像序列,不仅可以用于实验室环境,同时也对数控机床的参数为可移动的单眼相机标定的车间。

目标选择:

为了找到足够的3 d点,对象很容易提取和信号的特性,如圆形分和标志,通常是定位在一个知道位置。在一般情况下,它是足够的准确测量对象引用对象相对于摄像机的位置。没有必要澄清这样的对象的位置坐标系统(9、10)。因此,相机可以校准活动,以前测量标定板的大小。为了实现第二个要求,有必要确定世界上已知点之间的对应坐标系统和投影的图像是非常困难的。因此,在一般情况下,校准板的结构应确定对应的过程尽可能简单。如图3所示,它是一个自行设计平面目标与一个圆形标记点。它是由激光打印机打印高质量的,然后贴在后面的有机玻璃面板平面度高。其次,把一个小矩形边界框的方向在角落能让相机标定算法标定板的唯一方向。第三,将圆形标记表面的校准目标将有助于提取圆的中心点的坐标准确。 Finally, all the circular marking points are ranked as rectangular array, which therefore makes it simpler for the camera calibration algorithm to retrieve the pixel coordinates of the corresponding pixel points. Major design parameters are: a black square with length and width measuring 100mm; a right angled triangle with the length of the right-angle side measuring 12.5mm; two chord crest located at the line of centers of the horizontally and vertically first marking points; 6.25mm diameter black marking points equally distributed in 7*7 array format with the center distance measuring 12.5mm These chief parameters are compiled as a „caltab.descr‟ file which is temperately stored in the work space of the computer for further use.

注释:

在这种机制中,一个石系统计算大型工件在机床上。一个机器上的相机标定方法基于图像。简并度的问题在计算摄像机参数负责使用校准图像序列。校准参数的准确性极大改善,提出校正图像的数量。自校准的准确性成为稳定后校正图像的数量增加到10。因此,选择10校准图像是一个适当的方法。形象对配置,特征提取和图像的投影矩阵计算方法进行了分析和使用。的支持下数控机床的进给运动,它还可以实现图像马赛克,在机器视觉测量大型工件的高精度和高能力低于适当的照明。

结论

在本文中,我们已经讨论了四个受欢迎的纹理特征分析机制。它已经建立了基于小波伽柏方法有利于均匀纹理的表面。人工神经网络(ANN)方法主要关注预测不同表面的表面粗糙度和切削条件。Inprocess方法机制设想直接形象的形象变成了机器上的标本图像纹理分析。机械测量方法关注更实际的角度即为大规模工件表面纹理计算精度高和更高的精度。它已经表明,有一个粗糙的高度和图像之间的相关性灰色的水平,因此,表面粗糙度估计可以通过类似的方法通过所有的纹理分析方法进行了讨论。作为一个未来的观点是觉得机制可以捕捉内联图像和以动态方式会比静态的需求基于工件的方法。它可以得出结论,表面图像纹理处理的方法比使用手写笔的测量技术的方法,因为它是快,准确、没有测量仪器和表面之间的联系。雷竞技网页版

引用

关键字

质地、检索、粗糙度、应用、工作,分类。

介绍

纹理分析是指一类数学过程和模型,说明了空间变化在图像中提取信息的一种方式。纹理分析是最重要的技术之一,用于图像的分析和解释,包括重复或准重复一些基本的图像元素。结构有很多不同的维度和没有一个方法的纹理表示足够的为各种各样的纹理信息检索。纹理分析是一个重要的步骤在纹理分类、图像分割和图像形状识别的任务。图像分割和形状识别通常目的或对象识别的预处理步骤在一个图像。在纹理分析有三个主要问题,即纹理分类,从质地和纹理分割和形状恢复经常需要在医疗纺织品和大制造业工具检查。纹理分析被用于识别合成的一系列研究和自然纹理[1]。然而,研究各种方法的性能评估的数量仍让人怀疑。先前的研究太少纹理方法相比或少量的样本进行任何有意义的结论。这提升了足够的动机分类和分析广泛流行的机制可以解释[2]的纹理图像。 The local image region, statistics or property that is repeated over the textured region, is called a texture element or texel. It must be noted that the texture has both local and global meaning, i.e., it is characterized by invariance of certain local attributes that are spread over a section of an image.

纹理分析需要适当的属性或特征的识别,区分图像中的纹理分割、分类和识别。纹理分析是一个经典的图像处理的话题,已经收到了大量的关注,在过去几十年。这还是因为正确的纹理特征在图像在许多应用程序中是最重要的:医疗、计算机视觉机制提供了大量的纹理分析技术有很多令人满意的结果。评论中的算法进化到目前为止一直不断升级以提高测量精度;雷竞技苹果下载他们不够有效的用于自动测量系统,因为笔必须接触测量表面测量,也由于很长时间或缺乏一致的阅读。雷竞技网页版因此有需要升级的方法将专注于非接触图像检索方案[1,5]。雷竞技网页版

现有流行的图像纹理分析算法

多分辨率纹理分析使用伽柏过滤器:

该方法描述了一个基于伽柏纹理特征图像检索技术。自然图像的纹理是一个重要的特性。各种测量技术已经开发纹理相似性。大多数技术依赖比较值的二阶统计计算的查询和存储图像。这些方法计算图像纹理的措施如程度的对比,粗糙,方向性和规律性和周期性,方向性和随机性。替代方法的纹理分析图像检索包括使用伽柏过滤器和分形[3]。伽柏过滤器广泛采用小波来提取图像的纹理特征图像检索和已被证明是非常精通。这个算法表明,图像检索使用伽柏特性优于使用pyramid-structured小波变换(佩恩表的编制者)特性,树形结构小波变换(行)的特性和多分辨率同时自回归模型(MR-SAR)特性。基本上,伽柏过滤器是一组小波,每个小波能量捕获在一个特定的频率和一个特定的方向。

扩大使用此基础上提供了一个局部频率信号的描述,因此捕获限制特性或信号的能量水平。纹理特征可以从这个组中提取的能量分布。伽柏滤波器的频率和方向可调特性使它主要用于纹理分析。人类视觉上实验证据支持spatialfrequency(多尺度)分析,最大化同时本地化的能量在空间和频率域[4]。目前,大多数技术做一个明确的或隐含的假设下的所有捕获的图像相同的方向。在许多实际应用如图像检索、对象识别这种假设是不现实的。其他一些技术进行旋转归一化,但他们是复杂和计算要求。该方法提出了一种旋转归一化方法,通过一个圆形的转变来实现旋转不变性的特征元素,使所有图片有相同的主导方向。

伽柏过滤器(小波):

对于一个给定的图像我(x, y)大小PA¯ƒ—Q,其离散Gabor小波变换是由一个卷积:

在伽柏纹理表示和检索方案:

本节描述纹理表示基于伽柏变换,纹理相似性计算和旋转归一化。应用伽柏过滤器后的图像在不同规模,不同取向的数组大小。

这些大小代表了能量在不同图像的水平和方向。texture-based检索的主要目的是找到图像或地区相同的纹理。它专注于同质纹理图像或区域,因此下面的平均值和标准偏差的大小转换系数是用来象征同质纹理特征的地区。

创建一个特征向量f(纹理表示)使用平均值和标准偏差的功能组件。五个尺度和6方向共同的实现和使用的特征向量:

注释:

该方法的应用领域是在岩石和金属/工具行业。表面检查图像分析是有益的表面质量控制的工具。它比传统的视觉方法是快速和精确。使用伽柏检索算法是旋转不变小波方案。全球从整个图像纹理特征提取,提取的纹理特征被用来衡量图像之间的相似性。这个方法是最有用的如果整个图像或图像的主要部分有一个统一的结构。在现实中,一个图像可能会被视为一种马赛克不同的纹理区域。这是进一步提出将纹理分割和尺度不变性的方法。

基于神经网络的表面粗糙度算法:

监督神经网络的预测是在这项研究中开发的表面粗糙度在端铣过程及其性能进行了测试。网络中使用的方法是反向传播神经网络(BP)与日志乙状结肠隐藏层的传递函数和线性传递函数为输出层[6]。在这项研究中使用的神经网络结构如图1所示。它被设计使用MATLAB神经网络工具箱[7]。网络由一个输入,两个隐藏层和一个输出层。隐藏层神经元有15,而输入和输出层有三个,一个神经元,分别。输入层神经元对应切削速度(vc)、饲料(f)和轴向深度削减。输出层对应于表面粗糙度(Ra)。安可以训练和测绘学之前,实验数据加工成模式。所以训练、验证和测试模式向量安训练之前已经创建。 Each pattern was formed with an input condition vector.

反向传播学习算法用于训练网络。培训网络,TRAINLM MATLAB的函数是使用反向传播算法。这些算法迭代调整权重来减少误差的实验和预测输出网络[8]。TRAINLM更新权重,以最小化均方误差(MSE)之间的网络预测和训练数据集。基于数据集可以计算表面粗糙度。

注释:

多层网络两个隐藏层有15个日志乙状结肠神经元训练与“TRAINLM”算法被发现的最佳网络模型研究[7]。良好的性能与神经模型实现了模型预测和实验值之间的误差从1.07%到8.3%不等。ANN模型可以用于分析和预测不同切削条件下的表面粗糙度。表面粗糙度可以进一步优化耦合这个ANN模型与遗传算法或其他优化方法。相似的ANN模型还可以开发设想其他工艺参数如切削力、工具和机器零件的调查。

一个进程内的方法:

这种方法是一种新的在其在它雇佣了一个机器视觉系统来评估将由图像处理组件的表面粗糙度和背光技术,如图2所示。表面粗糙度值获得的图像处理技术和传统的手写笔然后比较探测法。比较结果表明,该方法使更精确和可靠的结果,与传统的手写笔的方法。因为该方法是一种非接触方法可以合并的进程内检查组件在不损害加工表面,也雷竞技网页版促进了一个完整的检查组件在一个小时间。

车削是一种普遍使用的加工过程中,材料被使用单点切削工具在一个旋转的圆柱形组件。材料去除的形式发生在芯片表面的一个旋转的圆柱形组件。把组件产生一定量的表面粗糙度,这是一个重要参数,影响其服务表现如摩擦、润滑、磨损、热阻、电阻、流体动力学、噪音和振动车削过程如图2所示。各种参数,如切削速度、进给速率、深度削减,机床、刀具几何形状和组件材料都有影响的成就所需的产品质量和表面粗糙度值在一个合适的成本。

许多专家分析了切削参数的影响将和他们说较高的表面粗糙度值在高度塑性材料在高切削速度增加亲和力,形成一个大且不稳定的组合优势,导致可怜的表面光洁度。因此,它是重要的测量、监控和控制表面粗糙度,而组件加工经验。行业的表面粗糙度测量的传统方法是通过手写笔的方法。使用这种方法的主要缺点是,它需要直接的身体接触,限制了测量的速度。雷竞技网页版此外,仪器的读数是基于有限数量的线量,这可能不能代表整个表面的真实特点Rajneesh库马尔(2005)。机器视觉是试图代替手写笔对表面粗糙度测量仪器。许多调查人员使用光学和图像处理技术作为一种替代方法。

另一方面,在粗糙表面的光分散在所有的方向,所以他们已经引入了一个参数称为光学粗糙度指标来确定磨材料的表面粗糙度。这个参数表示的变化大小由CCD摄像头捕获的照明区域。粗糙度测量是基于散斑图由一束激光引起的。统计参数来源于磨的灰度级强度的柱状图组件,铣和塑造。强度分布的均值与Ra值从针仪器获得结论的表面粗糙度加工组件。很多研究人员利用Ga,索引的算术平均灰度级的图像。Ga价值与实际获得的表面粗糙度值Ra针仪器获得同等Ra使用机器视觉系统。获得的算术平均灰度级方程式。(1)和(2):

其中n是采样数据的数量,g1, g2,…, gn表面图像的灰度级值沿着一条线,通用灰值的均值的选择。协会在镜面反射,反射和漫反射已被调查。大多数现有的研究人员讨论的方法建立包括作者使用了一个前照明系统。大多数方法都是在实验室条件下和控制工作环境可能不容易适合车间检查,因为不同的照明条件。但这种方法,举例说明了一个替代了部分的表面粗糙度测量方法提出了利用图像处理和背光照明技术。设置在任何地方更容易构建车间,不会受环境光的影响条件。一步一步的过程评价表面粗糙度\图像处理:

步骤1:准备样品

步骤2:CCD和照明修正

第三步:图像捕获和存储

步骤4:Pocess图像过滤

第五步:图像二值化

第六步:边缘检测

第七步:最适合的位置

第八步:估计的表面粗糙度。

注释:

这部小说技术使用机器视觉系统和背景光的方法是用于评估机加工零部件的表面粗糙度。铸铁标本了不同加工条件下获得不同的表面粗糙度值。机器视觉系统捕捉放大标本的轮廓边缘图像虽然被并将其存储在计算机。内部开发的软件计算试样的表面粗糙度直接从剖面图像。使用了照明系统的优势是,它是不会受到工业环境的照明条件。该方法的准确性与手写笔通过一些实验方法。比较图绘制方法和笔之间的方法显示相关系数(R2)值接近,误差百分比计算显示了+ 12%的最大变化。

在机器测量大型工件基于机器视觉:

在机器测量(石)最近的铁板基于机器视觉的研究课题,因为坐标测量机(CMM)测量需要大量资源操作时间以及成本约束。这种方法的目标是开发一种方法操纵国,工业相机。首先,一个机械工业相机标定方法基于图像序列进行了研究。建立了一套单眼立体音响系统在数控铣床上。校准的目标是为了满足找到足够的需求和准确的对应关系。涉及图像序列,说明了标定方法检测校准板和标记点的位置,找到标记pointsA¢€Ÿ对应的投影,通过优化算法确定相机参数。校准精度表明,选择10校准图像适合在机器的校准。其次,图像镶嵌方法在机器测量大型工件进行调查。图像序列是通过控制工作台的移动。图像马赛克实现大型工件精度高。 Size measurement result proved the effectiveness and high efficiency of this OMM system.

在机器校准图像序列:

最近的趋势是方便和精确的校准方法视觉测量系统在工业领域,这是该方法的重点。本文打算引入一个球场上标定方法的基础上,图像序列,不仅可以用于实验室环境,同时也对数控机床的参数为可移动的单眼相机标定的车间。

目标选择:

为了找到足够的3 d点,对象很容易提取和信号的特性,如圆形分和标志,通常是定位在一个知道位置。在一般情况下,它是足够的准确测量对象引用对象相对于摄像机的位置。没有必要澄清这样的对象的位置坐标系统(9、10)。因此,相机可以校准活动,以前测量标定板的大小。为了实现第二个要求,有必要确定世界上已知点之间的对应坐标系统和投影的图像是非常困难的。因此,在一般情况下,校准板的结构应确定对应的过程尽可能简单。如图3所示,它是一个自行设计平面目标与一个圆形标记点。它是由激光打印机打印高质量的,然后贴在后面的有机玻璃面板平面度高。其次,把一个小矩形边界框的方向在角落能让相机标定算法标定板的唯一方向。第三,将圆形标记表面的校准目标将有助于提取圆的中心点的坐标准确。 Finally, all the circular marking points are ranked as rectangular array, which therefore makes it simpler for the camera calibration algorithm to retrieve the pixel coordinates of the corresponding pixel points. Major design parameters are: a black square with length and width measuring 100mm; a right angled triangle with the length of the right-angle side measuring 12.5mm; two chord crest located at the line of centers of the horizontally and vertically first marking points; 6.25mm diameter black marking points equally distributed in 7*7 array format with the center distance measuring 12.5mm These chief parameters are compiled as a „caltab.descr‟ file which is temperately stored in the work space of the computer for further use.

注释:

在这种机制中,一个石系统计算大型工件在机床上。一个机器上的相机标定方法基于图像。简并度的问题在计算摄像机参数负责使用校准图像序列。校准参数的准确性极大改善,提出校正图像的数量。自校准的准确性成为稳定后校正图像的数量增加到10。因此,选择10校准图像是一个适当的方法。形象对配置,特征提取和图像的投影矩阵计算方法进行了分析和使用。的支持下数控机床的进给运动,它还可以实现图像马赛克,在机器视觉测量大型工件的高精度和高能力低于适当的照明。

结论

在本文中,我们已经讨论了四个受欢迎的纹理特征分析机制。它已经建立了基于小波伽柏方法有利于均匀纹理的表面。人工神经网络(ANN)方法主要关注预测不同表面的表面粗糙度和切削条件。Inprocess方法机制设想直接形象的形象变成了机器上的标本图像纹理分析。机械测量方法关注更实际的角度即为大规模工件表面纹理计算精度高和更高的精度。它已经表明,有一个粗糙的高度和图像之间的相关性灰色的水平,因此,表面粗糙度估计可以通过类似的方法通过所有的纹理分析方法进行了讨论。作为一个未来的观点是觉得机制可以捕捉内联图像和以动态方式会比静态的需求基于工件的方法。它可以得出结论,表面图像纹理处理的方法比使用手写笔的测量技术的方法,因为它是快,准确、没有测量仪器和表面之间的联系。雷竞技网页版

引用

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4. p c . Lu涌和c·陈,“无监督通过小波变换的纹理分割”,模式识别、30日,5,729 - 742年,1997年。
5. s . Chang和j·s·Ravathur”,基于计算机视觉的非接触式表面粗糙度评估使用小波变换和响应面分析,“雷竞技网页版质量工程,17卷,没有。3,第451 - 435页,2005年7月。
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