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函數(shù)綜合性能低下的問題，提出一種新型聚焦評價函數(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，在擴大了鄰域搜索范圍的同時使對角線方向像素也參與到聚焦評價值運算之中。在給出了詳盡的評價函數(shù)設(shè)計依據(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。實際上，刀具磨損是一個三維過程，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算法的普適性與有效性進行驗證。
　　本研究依據(jù)刀具磨損圖像特點，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處理，局部方差閾值法實現(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，圖像細節(jié)也得到了更多的保留；線性灰度變換法能夠有效增強磨損區(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)進行了實驗對比，結(jié)果表明該聚焦評價函數(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。為去除聚焦評價函數(shù)曲線上的波動，設(shè)計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，能夠保持各空間數(shù)據(jù)點位置

4、不變。根據(jù)聚焦評價函數(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樣條曲面對各個像素點的初始深度值進行內(nèi)插處理。選用不同材質(zhì)，不同表面特征的試驗對象對改進算法進行有效性與可行性驗證。試驗結(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)用改進算法提取刀具磨損區(qū)域高度信