基于聚焦形貌恢復(fù)的刀具磨損區(qū)域三維重構(gòu)方法研究.pdf

1、針對主流的聚焦評價(jià)函數(shù)綜合性能低下的問題，提出一種新型聚焦評價(jià)函數(shù)。該函數(shù)從鄰域像素灰度差異性特征入手，充分利用了鄰域像素間的灰度關(guān)系，在擴(kuò)大了鄰域搜索范圍的同時(shí)使對角線方向像素也參與到聚焦評價(jià)值運(yùn)算之中。在給出了詳盡的評價(jià)函數(shù)設(shè)計(jì)依據(jù)及可行性分析后，長期以來，由于三維測量設(shè)備性能和成本的限制，刀具磨損一直局限于二維參數(shù)分析上。實(shí)際上，刀具磨損是一個(gè)三維過程，其三維形貌包含更多有效信息。由此可見，刀具磨損區(qū)域三維形貌的重構(gòu)對刀具磨損區(qū)域

2、的觀察和測量具有重要意義。本文在深入研究聚焦形貌恢復(fù)技術(shù)理論基礎(chǔ)上，提出了刀具磨損區(qū)域三維重構(gòu)的具體實(shí)現(xiàn)方法，并針對傳統(tǒng)聚焦形貌恢復(fù)算法恢復(fù)精度較低的問題，從其關(guān)鍵技術(shù)角度出發(fā)，研究了高精度的聚焦形貌恢復(fù)算法，并采用不同對象對改進(jìn)算法的普適性與有效性進(jìn)行驗(yàn)證。
　　本研究依據(jù)刀具磨損圖像特點(diǎn)，探討適合刀具磨損圖像預(yù)處理的最優(yōu)算法。采用中值濾波用于圖像除噪，線性灰度變換法用于增強(qiáng)處理，局部方差閾值法實(shí)現(xiàn)圖像分割。結(jié)果表明，中值濾波在

3、有效消除圖像噪聲的同時(shí)，圖像細(xì)節(jié)也得到了更多的保留；線性灰度變換法能夠有效增強(qiáng)磨損區(qū)與背景區(qū)及未磨損區(qū)之間的對比度；局部閾值分割法能夠清晰地將磨損區(qū)分割出來，這為后續(xù)三維重構(gòu)結(jié)果的正確獲取奠定了基礎(chǔ)。與常用聚焦函數(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對比，結(jié)果表明該聚焦評價(jià)函數(shù)具有較好的單峰性、單調(diào)性以及較高的靈敏度，而且聚焦位置準(zhǔn)確。為去除聚焦評價(jià)函數(shù)曲線上的波動(dòng)，設(shè)計(jì)了一種基于巴特沃斯低通的零相位濾波器，該濾波器在消除噪聲干擾的同時(shí)，能夠保持各空間數(shù)據(jù)點(diǎn)位置

4、不變。根據(jù)聚焦評價(jià)函數(shù)曲線特性，將零相位濾波器分別與最小二乘擬合法，貝塞爾曲線插值法相結(jié)合以獲取更加精確的窗口序列聚焦位置，進(jìn)一步提高了峰值定位精度。此外，為獲取更為連續(xù)化的被測物深度信息，采用三次B樣條曲面對各個(gè)像素點(diǎn)的初始深度值進(jìn)行內(nèi)插處理。選用不同材質(zhì)，不同表面特征的試驗(yàn)對象對改進(jìn)算法進(jìn)行有效性與可行性驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在兼具形貌恢復(fù)的高精度性與有效性方面均優(yōu)于傳統(tǒng)方法。在上述研究基礎(chǔ)上，應(yīng)用改進(jìn)算法提取刀具磨損區(qū)域高度信