基于視覺注意的微小對(duì)象測量方法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代制造技術(shù)在微型機(jī)械領(lǐng)域的迅速發(fā)展，微型零件等微尺度對(duì)象的應(yīng)用越來越多，各個(gè)領(lǐng)域?qū)τ跍y量微小尺寸的精度要求愈來愈高，傳統(tǒng)的人工測量方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且測量精度不穩(wěn)定?；趫D像處理的測量方法以其非接觸、高精度、高靈敏度等獨(dú)特優(yōu)勢，在工業(yè)檢測領(lǐng)域中發(fā)揮著越來越重要的作用。
　　但是在對(duì)顯微視覺下的微型零部件進(jìn)行檢測的時(shí)候，存在視野小，檢測精度較低，導(dǎo)致無法對(duì)微小目標(biāo)對(duì)象一次測量等難題。本文在研究顯微測量、視覺注意、特征提取等內(nèi)容的

2、基礎(chǔ)上，提出了一種基于視覺注意機(jī)制的多視場協(xié)同測量方法。
　　(1)多視場協(xié)同測量方法首先采集圖像，其次通過視覺注意機(jī)制建立亮度顯著圖對(duì)低分辨率的大視場圖像提取興趣區(qū)域，分別對(duì)興趣區(qū)域獲取高分辨率的小視場圖像。然后通過特征提取與特征匹配算法將大視場圖像與小視場圖像匹配起來，將小視場圖像融合到大視場圖像中。最后對(duì)得到的高分辨率圖像進(jìn)行圖像處理，返回需要測量的數(shù)據(jù)。
　　(2)研究視覺注意機(jī)制在多視場測量中的應(yīng)用。從機(jī)器視覺任務(wù)

3、對(duì)顯著性檢測所顯現(xiàn)出的需求出發(fā)，對(duì)視覺注意技術(shù)進(jìn)行研究。首先研究、分析了幾種視覺注意機(jī)制，然后提出了一種基于譜殘差的視覺注意方案，對(duì)大視場的圖像進(jìn)行類似人眼的注意，找到需要進(jìn)行小視場成像的區(qū)域。結(jié)果表明所提方案能夠準(zhǔn)確檢測到需要成像的顯著區(qū)域。
　　(3)研究計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取與匹配技術(shù)。研究大視場圖像與小視場圖像的全局，局部關(guān)系，研究不同的特征提取與特征匹配算法，采用ORB算法。ORB算法由于其良好的實(shí)時(shí)性，因此得到了廣泛的

4、應(yīng)用。本課題在ORB算法的基礎(chǔ)上，加入了馬氏距離進(jìn)行特征點(diǎn)篩選，減少不必要的特征點(diǎn)，降低誤匹配率。使圖像在進(jìn)行特征提取與配準(zhǔn)時(shí)能夠更加準(zhǔn)確。
　　(4)最后研究了視覺測量中的圖像處理技術(shù)。首先提出采用圖像增強(qiáng)算子對(duì)圖像對(duì)比度進(jìn)行提高，采用分水嶺算法對(duì)粘連邊緣進(jìn)行分割，使用canny算子對(duì)邊緣進(jìn)行提取，檢測到各個(gè)單獨(dú)的微靶球，然后對(duì)提取出來的微靶球進(jìn)行直徑、圓度、破損的測量和篩選，最后獲得合格微靶球的中心坐標(biāo)。對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，實(shí)