形狀圖像檢測技術研究與應用.pdf

1、在日常生活中，形狀是描述物體信息的一個重要參數(shù)。在機器視覺和圖像測控識別領域中，形狀是圖像中最顯著的核心特征之一，本文主要研究和討論形狀圖像。圖像形狀中有意義的視覺信息多數(shù)包含在運動之中，在一些動態(tài)的檢測場合需要對序列圖像的相關性進行分析和融合，來實現(xiàn)對運動目標特征的檢測和運動參數(shù)估計。本文的重點是通過對多幀序列相關圖像進行處理和分析，提高自動檢測算法的準確性和實時性。
　　 現(xiàn)代制造業(yè)在產(chǎn)品大批量生產(chǎn)和檢測過程中，對產(chǎn)品的質量

2、和生產(chǎn)效率要求越來越高，人工檢測等傳統(tǒng)手段已不能滿足企業(yè)的需要。本文以羽毛球在自動化生產(chǎn)過程中的風洞飛行性能檢測作為應用背景，對形狀序列圖像處理和分析中的一些關鍵問題進行研究，通過非接觸式機器視覺圖像檢測的方法對羽毛球進行在線性能檢測，主要研究內容和創(chuàng)新點歸納如下:
　　 1.對形狀序列圖像進行特征提取，通過形狀分割、二值化、特征點定位等圖像處理技術，提取羽毛球形狀信息的特征。通過圖像的幾何分布特征求得二維投影形狀圖像對稱性的度

3、量，獲得客觀反映羽毛球運動中偏擺傾斜程度的參數(shù)指標，測量風洞羽毛球運動過程中偏擺度。
　　 2.利用序列圖像處理技術測量目標的旋轉角轉速，提出相關圖像目標旋轉角度估計的幾種算法并進行分析比較，即基于形狀幾何物理意義的主軸質心法、基于Zernike矩的角度估計算法和基于相關圖像匹配旋轉角度估計算法。從算法的實時性和準確性方面考慮，先用低階矩的主軸質心法確定夾角的大致范圍，進行粗匹配，再在極坐標映射下對形狀區(qū)域進行等間距采樣，提取形

4、狀的特征曲線函數(shù)，然后用歸一化積相關的匹配度量函數(shù)進行平移精匹配，在設定角度范圍內，匹配搜索局部最優(yōu)解，確定目標的旋轉夾角。本算法在一定的轉速范圍內能對具有明顯特征點的羽毛球進行轉速測量，具有一定的實用參考價值。
　　 3.基于并行處理思想，本文設計一種序列圖像運動目標檢測系統(tǒng)體系結構，用于羽毛球風洞在線檢測，給出具體的硬件架構，同時利用多線程技術實現(xiàn)軟件解決方案，借助計算機多核心處理平臺的優(yōu)勢大大提高系統(tǒng)的檢測效率。通過測量羽