张明富,段梦琨,马月辉

(石家庄铁道大学电气与电子工程学院,河北 石家庄 050011)

1 引 言

基于视觉的形变量测系统主要包括被测物、图像采集设备和计算机等部分。CCD器件兼顾高精度与非接触性等优点,故其广泛应用于形变量测系统的图像数据采集部分[1]。而激光光斑具有传输距离远、受环境影响小,亮度集中等特性,大多数的形变量测都采用激光光斑作为被测物体,因此实现高精度的光斑定位具有十分重要的意义。

现有的光斑定位算法有圆拟合法[2]、Hough变换法[3]、灰度质心法[4]以及多种改进算法。圆拟合法时间复杂度较小,运算精度高,而且算法运算速度快。但在实测中,噪声的干扰会使圆拟合的应用受到一定限制。Hough检测法应用较多,该方法对光斑图像质量要求较低,对噪声以及光斑残缺具有较好的鲁棒性。但其在进行光斑定位时需对参数空间离散化,计算量较大。并且该方法逐点投票、记录结果未必唯一,不同点得到的图像空间曲线差异较大,由此可引入定位误差；灰度质心法对于均匀光斑能够精确定位,计算速度快,但抗噪能力差。对于直接光斑定位中存在的噪声干扰,徐亚明[5]、郭玉静[6]等人提出对光斑图像先分割再定位,可有效抑制干扰。赵琦[7]等人通过改进的Otus法对含噪光斑图像进行阈值分割,再进行光斑质心定位,与传统Otsu阈值分割相比其定位误差降低了25 %以上。对光斑图像进行阈值分割可减少噪声对光斑定位的影响,但光斑图像的分割属于小目标分割,其特点是目标与背景的大小之比通常很小,采用Otsu法进行光斑分割,将背景划为目标一部分可能得到更大的类间方差,导致在分割中引进误差,进而影响光斑定位效果。……