基于图像深度估计的微位移检测系统

摘要：

提出一种基于曲线拟合(curve fitting)的计算机视觉测距方法,并实现了基于图像深度估计的微位移检测系统,选取适用于显微图像的去噪方法和图像清晰度评价函数,以基于曲线拟合的测距算法换算实际的汽车阀阀芯位移,位移检测的误差率为0.92％,清晰度辨识精度为120×103/μm,最小辨识距离为20μm.研究不同的去噪滤波方法对Brenner清晰度评价函数的影响,得出均值滤波既可以保证较好的图像去噪效果,同时也能够在一定程度上提高清晰度评价函数的清晰度辨识精度.在适用于显微环境下的清晰度评价函数选取中,选取具有代表性的灰度方差值、能量梯度函数、Brenner函数、Entropy熵函数、Memmay函数、Roberts函数和Vollath函数这7种图像清晰度评价函数,对于这7种清晰度评价函数在满足理想清晰度评价函数特性和达到20μm清晰度辨识精度上进行相应的实验验证,结果表明,Brenner函数在均值滤波后达到了预期要求.

关键词：计算机应用、图像深度估计、测距算法、曲线拟合

所属期刊栏目：9

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2296-2303