黄婧

摘要：为了保障产品的质量，许多生产现场都会对颗粒的粒度特征进行实时监测，以便能够在线调整、控制生产设备。在检测过程中，一般都要求粒度检测不能影响颗粒的生产过程，这就要求检测方案必须具有非接触性、准确性以及实时性等特点。尤其是在测量直径为1毫米以下的微小型颗粒粒度信息时，如何保证测量的精准性已成为本技术领域中的研究重点和难点。经实践表明，传统的测量方法，往往具有测量误差大，精度低，重复性差等缺陷。为此，本课题以提高微小型颗粒测量精度为研究目标，旨在设计一种基于分层改进式遗传算法的微小颗粒检测系统标定方法，该方法能够从多方面提高颗粒测量结果的精度，使整个系统更具鲁棒性。

关键词：图像处理；摄像机内参数优化；畸变校正；分层改进式遗传算法

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）18-0161-02

1引言

近年来，随着国民经济与科学技术的飞速的发展，在医学、工业、科研等领域对细微物体的精密测量技术提出了越来越高的要求。在众多的测量技术中，图像识别与处理技术具有检测速度快、精度高、重复性好，且检测具有非接触性等特点，已成为当前细微粒度测量研究的一个热点和发展趋势。然而，典型的图像识别与处理技术很难满足高精度的测量要求，因此，如何提高微小型物件的测量精度已成为该技术领域的主要研究方向之一。本文以尺寸0.23mm-0.32mm的片状微小颗粒为待测物体，研究摄像机标定的相关技术和方法，获取并优化摄像机的有关参数，矫正图像畸变，精确建立起三维空间物体与二维图像间的对应关系，为细微物体的精密测量提供可靠方法。……