贾卫平，王邦国

（大连大学 机械工程学院 特种加工与功能材料制备辽宁省教育厅重点实验室，辽宁 大连116622）

1 引 言

基于视觉的非接触三维测量方法具有成本低、分辨率高的优点，在工程、医疗等行业应用日益广泛。为测量物体尺寸等信息需要获取物体三维轮廓，在待测物体表面投射结构光条的主动视觉法可增加物体表面的特征信息，简化三维信息提取过程。结构光条纹照射在被测物体表面时，由于物体深度的变化使光条被调制，调制光条被标定的CCD 相机拍摄后可获取物体表面的深度信息，进而可根据深度信息计算工件尺寸。因此，基于主动视觉的物体尺寸测量及检测，需要精确提取结构光条纹的中心。

常用的结构光条纹中心提取方法主要有极值法、灰度重心法等［1-3］。这些算法简单，实时性较好，但对噪声敏感，中心提取精度较低。方向模板法使用多个方向模板检测以获取结构光条纹中心的亚像素位置，该方法具有较强的抗噪声能力，有一定的断线修补能力，但计算过程比较复杂［4］。Hessian 矩阵法具有精度高、鲁棒性好等优点，但该算法运算量大,难以满足实时性要求较高的场合［5-6］。

2 结构光图像预处理

物体被投射白光后拍摄的图像如图1（a）所示。由于投射在物体上的光条受到相机噪声等干扰因素的影响存在噪声，为准确检测投射光线的亚像素中心线，要对图像进行预处理。图像预处理采用高斯滤波。针对原始图像的噪声特点，采用高斯滤波器对原始图像进行滤波，高斯滤波后的图像如图1（b）所示。……