基于視覺注意的微小對象測量方法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代制造技術(shù)在微型機械領(lǐng)域的迅速發(fā)展，微型零件等微尺度對象的應(yīng)用越來越多，各個領(lǐng)域?qū)τ跍y量微小尺寸的精度要求愈來愈高，傳統(tǒng)的人工測量方法費時費力，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。
　　但是在對顯微視覺下的微型零部件進行檢測的時候，存在視野小，檢測精度較低，導(dǎo)致無法對微小目標(biāo)對象一次測量等難題。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制建立亮度顯著圖對低分辨率的大視場圖像提取興趣區(qū)域，分別對興趣區(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。最后對得到的高分辨率圖像進行圖像處理，返回需要測量的數(shù)據(jù)。
　　(2)研究視覺注意機制在多視場測量中的應(yīng)用。從機器視覺任務(wù)

3、對顯著性檢測所顯現(xiàn)出的需求出發(fā)，對視覺注意技術(shù)進行研究。首先研究、分析了幾種視覺注意機制，然后提出了一種基于譜殘差的視覺注意方案，對大視場的圖像進行類似人眼的注意，找到需要進行小視場成像的區(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)研究計算機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時性，因此得到了廣泛的

4、應(yīng)用。本課題在ORB算法的基礎(chǔ)上，加入了馬氏距離進行特征點篩選，減少不必要的特征點，降低誤匹配率。使圖像在進行特征提取與配準(zhǔn)時能夠更加準(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算子對圖像對比度進行提高，采用分水嶺算法對粘連邊緣進行分割，使用canny算子對邊緣進行提取，檢測到各個單獨的微靶球，然后對提取出來的微靶球進行直徑、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)。對實驗結(jié)果進行分析，實