CN104751912B - 一种基于视角修正的视频测量方法 - Google Patents

一种基于视角修正的视频测量方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104751912B
CN104751912B CN201310753013.1A CN201310753013A CN104751912B CN 104751912 B CN104751912 B CN 104751912B CN 201310753013 A CN201310753013 A CN 201310753013A CN 104751912 B CN104751912 B CN 104751912B
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
obtains
hot spot
video
type heart
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201310753013.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104751912A (zh
Inventor
李宜全
张钧
陈姝
聂勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Research Institute of Nuclear Power Operation
China Nuclear Power Operation Technology Corp Ltd
Original Assignee
Research Institute of Nuclear Power Operation
China Nuclear Power Operation Technology Corp Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Research Institute of Nuclear Power Operation, China Nuclear Power Operation Technology Corp Ltd filed Critical Research Institute of Nuclear Power Operation
Priority to CN201310753013.1A priority Critical patent/CN104751912B/zh
Publication of CN104751912A publication Critical patent/CN104751912A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104751912B publication Critical patent/CN104751912B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G21—NUCLEAR PHYSICS; NUCLEAR ENGINEERING
    • G21C—NUCLEAR REACTORS
    • G21C17/00—Monitoring; Testing ; Maintaining
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E30/00—Energy generation of nuclear origin
    • Y02E30/30—Nuclear fission reactors

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Plasma & Fusion (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明属于核电站设备无损检测应用技术领域，具体涉及一种基于视角修正的视频测量方法，包括如下步骤：摄像机实时采集图像，调节摄像机最终获得一段视频；同时4个激光器发出4束相互平行的激光束组，间距作为视频测量定标基准；当视频中出现缺陷时进行截图，框出一个激光光斑，读取光斑像素信息；对红色和绿色两种颜色信息通道分离，分别进行阈值分割得到二值化图像，进行椭圆拟合，提取光斑型心；修正摄像机观察角度；从图片中框出包含缺陷区域，进行缺陷边缘提取；使缺陷形成一个单连通外矩形包络，计算出外矩形包络的物理尺寸，完成测量任务。有益效果：能够满足对核电站设备视频检查和对表面显示检查要求，同时提高检查效率和测量精度。

Description

一种基于视角修正的视频测量方法
技术领域
本发明属于核电站设备无损检测应用技术领域，具体涉及一种基于视角修正的视频测量方法。
背景技术
反应堆压力容器、燃料组件等设备作为核电站一回路***中的关键部件，对核电站安全可靠经济的运行起着十分重要的作用。以上部件长期工作在高温、高压、高辐照条件下，因此容易产生裂纹、腐蚀等开口缺陷，为确保核电站的安全，按照相关检查规范要求，在以上部件的在役检查中通常需要进行视频检查和测量。在国内外核工业领域，还没有适合反应堆压力容器、燃料组件等关键部件的视频检查与测量方法。
为满足核电站在役检查对检验设备进行视频检查和测量，同时可以快速、安全地对大部分环境下的表面显示进行高效率的精确测量、对比、分析、跟踪的实际需求，因此需要提供一种适合核电应用的、非接触、精度高的视频测量方法。
发明内容
本发明的目的是针对实际需求，提供一种基于视角修正的视频测量方法。
实现本发明目的的技术方案为：
一种基于视角修正的视频测量方法，依次包括如下步骤：
步骤1.视频图像采集
通过控制***控制摄像机接近被检测件，使摄像机进行旋转、俯仰运动以调节摄像机观察角度，摄像机实时采集的图像传输给控制***；同时操作人员根据控制***获得的摄像机实时采集的图像，通过控制***对摄像机进行调焦、变倍、灯光调节，最终获得清晰、有效的一段视频；
步骤2.视频测量定标基准实现
在步骤1进行视频图像采集的同时，通过摄像机自带的4个激光器发出4束相互平行且与摄像机光轴平行的激光束组，测量这4束激光束组的间距的世界坐标，作为视频测量定标基准；
步骤3.测量定标实现
步骤3.1观察步骤1得到的一段清晰、有效的视频，当发现有凹坑、腐蚀或裂纹等缺陷时进行截图，得到一张记录有缺陷显示和视频测量定标基准的图片，由人工框出图片中一个激光光斑的初始位置；读取人工框出的初始位置的像素信息，计算出初始位置区域的像素均值和像素标准差，计算得到初始阈值，初始阈值可以根据经验人工估计，或通过以下公式计算：初始阈值=初始区域像素均值+1.1*初始区域像素标准差；
步骤3.2为提高测量精度，对步骤3.1得到的图片中红色和绿色两种颜色信息通道进行分离，读取图片中的像素信息，单独提取出红色和绿色信息，实现分离；
步骤3.3提取红色信息通道，利用步骤3.1得到的初始阈值对红色信息通道进行阈值分割得到红色信息二值化图像，红色信息二值化图像的边界即为红蔓区域的外边界，红蔓区域为光斑周围的亮红区域；红蔓区域经形态处理后可以得到包括红蔓区域和光斑的大致光斑区域；
步骤3.4提取绿色信息通道，利用步骤3.1得到的初始阈值对绿色信息通道进行阈值分割得到绿色信息二值化图像；选取红色信息二值化图像和绿色信息二值化图像都为白色的部分作为彩色大致光斑区域，对得到的彩色大致光斑区域进行椭圆拟合，得到椭圆形光斑区域，该椭圆的中心即为光斑的中心位置，从而实现光斑型心信息的自动提取；
步骤3.5对步骤3.1人工框出图片中一个激光光斑的初始位置进行处理得到灰度图，然后利用步骤3.1得到的初始阈值对灰度信息通道进行阈值分割得到灰度信息二值化图像差；选取红色信息二值化图像和灰度信息二值化图像都为白色的部分作为灰度大致光斑区域，对得到的灰度大致光斑区域进行椭圆拟合，得到椭圆形灰度光斑区域，该椭圆的中心即为灰度光斑的中心位置，从而实现灰度光斑型心信息的自动提取；
步骤3.6若步骤3.4得到的光斑型心信息与步骤3.5得到的灰度光斑型心信息一致，则说明步骤3.4获得的光斑型心信息可靠；
步骤3.7若步骤3.4得到的光斑型心信息与步骤3.5得到的灰度光斑型心信息不一致，首先对步骤3.1中得到的初始阈值增大预设值，重复步骤3.2至步骤3.6；如果步骤3.4得到的光斑型心信息与步骤3.5得到的灰度光斑型心信息差距减小，则进一步增大初始阈值直至一致；如果步骤3.4得到的光斑型心信息与步骤3.5得到的灰度光斑型心信息差距增大，则减小初始阈值，直至步骤3.4得到的光斑型心信息与步骤3.5得到的灰度光斑型心信息一致；
步骤3.8通过步骤3.1至步骤3.7计算出4束激光束组的光斑型心信息，得到这4束激光束组的间距摄像机坐标，通过摄像机坐标与步骤2得到的世界坐标的映射关系，实现摄像机观察角度的修正，同时得到世界坐标系与摄像机坐标系之间的比例关系；
步骤4.显示边缘图像分割
步骤4.1从步骤3.1得到一张记录有缺陷显示和视频测量定标基准的图片中人工框出图片中包含缺陷的初始区域；
步骤4.2如果步骤4.1得到的初始区域内缺陷图像清晰、噪点少，采用自动化方式进行缺陷边缘提取；
步骤4.3如果步骤4.1得到的初始区域内缺陷图像不清晰、噪点多，则采用人工交互方式进行缺陷边缘提取；
步骤5.采用膨胀、腐蚀数学形态学方法，使缺陷形成一个单连通区域，寻找单连通区域的外矩形包络，根据外矩形包络的位置信息和步骤3.8得到世界坐标系与摄像机坐标系之间的比例关系，计算出外矩形包络的物理尺寸，完成测量任务。
本发明的有益效果为：
采用本发明的技术方案能够满足对核电站设备进行视频检查和对表面显示进行定量、对比、分析、跟踪、的检查要求，同时提高检查效率和测量精度，减少人体受放射性射线照射，减轻检查操作人员的工作强度，为核电站的安全运行提供准确的数据支持。在核电厂现场检查时，通过长杆将水下激光基准摄像头送达到被检部件上方获取的，在无法保证摄像头光轴与被检面垂直，其夹角为未知值的情况下。工程应用误差能够控制在0.3mm左右。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明进行进一步描述。
一种基于视角修正的视频测量方法，依次包括如下步骤：
步骤1.视频图像采集
通过控制***控制摄像机接近被检测件，使摄像机进行旋转、俯仰运动以调节摄像机观察角度，摄像机实时采集的图像传输给控制***；同时操作人员根据控制***获得的摄像机实时采集的图像，通过控制***对摄像机进行调焦、变倍、灯光调节，最终获得清晰、有效的一段视频；
所采用的摄像机应当能够应用于水上或水下环境，具备旋转运动、垂直运动、调焦、变倍、灯光调节功能，以获得最佳观察角度，保证图像的有效性，为获得高精度的测量数据提供必要条件；摄像机的控制***用于接收控制***发送的指令，根据指令完成相应的动作，同时反馈摄像机的姿态（包括旋转角度和俯仰角度）、环境参数（包括温度、湿度、气体压力）、照明灯功率等级；通过数字输入输出接口与视频测量工作站进行数据和控制指令传输；
步骤2.视频测量定标基准实现
在步骤1进行视频图像采集的同时，通过摄像机自带的4个激光器发出4束相互平行且与摄像机光轴平行的激光束组，测量不受物距、焦距、光源限制的这4束激光束组的间距的世界坐标，作为视频测量定标基准；
步骤3.测量定标实现
由于激光器和投射角度原因，激光点在被检测件表面上会呈现出一个椭圆形，另外受到水或空气的折射和散射作用，会使激光点边缘产生光蔓，增加激光点型心提取的干扰因素，导致测量精度降低。
步骤3.1观察步骤1得到的一段清晰、有效的视频，当发现有凹坑、腐蚀或裂纹等缺陷时进行截图，得到一张记录有缺陷显示和视频测量定标基准的图片，由人工框出图片中一个激光光斑的初始位置；读取人工框出的初始位置的像素信息，计算出初始位置区域的像素均值和像素标准差，计算得到初始阈值，初始阈值=初始区域像素均值+1.1*初始区域像素标准差；
步骤3.2为提高测量精度，对步骤3.1得到的图片中红色、绿色、蓝色三种颜色信息通道进行分离，读取图片中的像素信息，单独提取出红色和绿色信息，实现分离；
步骤3.3提取红色信息通道，利用步骤3.1得到的初始阈值对红色信息通道进行阈值分割得到红色信息二值化图像，红色信息二值化图像的边界即为红蔓区域的外边界，红蔓区域为光斑周围的亮红区域；红蔓区域经现有技术的形态处理即膨胀或腐蚀处理后可以得到包括红蔓区域和光斑的大致光斑区域；
步骤3.4提取绿色信息通道，利用步骤3.1得到的初始阈值对绿色信息通道进行阈值分割得到绿色信息二值化图像；选取红色信息二值化图像和绿色信息二值化图像都为白色的部分作为彩色大致光斑区域，对得到的彩色大致光斑区域进行椭圆拟合，得到椭圆形光斑区域，该椭圆的中心即为光斑的中心位置，从而实现光斑型心信息的自动提取；
步骤3.5对步骤3.1人工框出图片中一个激光光斑的初始位置进行处理得到灰度图，然后利用步骤3.1得到的初始阈值对灰度信息通道进行阈值分割得到灰度信息二值化图像差；选取红色信息二值化图像和灰度信息二值化图像都为白色的部分作为灰度大致光斑区域，对得到的灰度大致光斑区域进行椭圆拟合，得到椭圆形灰度光斑区域，该椭圆的中心即为灰度光斑的中心位置，从而实现灰度光斑型心信息的自动提取；
步骤3.6若步骤3.4得到的光斑型心信息与步骤3.5得到的灰度光斑型心信息一致，则说明步骤3.4获得的光斑型心信息可靠；
步骤3.7若不一致，首先对步骤3.1中得到的初始阈值增大预设值（如预设值为5个像素），重复步骤3.2至步骤3.6；如果步骤3.4得到的光斑型心信息与步骤3.5得到的灰度光斑型心信息差距减小，则进一步增大初始阈值直至一致；如果步骤3.4得到的光斑型心信息与步骤3.5得到的灰度光斑型心信息差距增大，则减小初始阈值，直至步骤3.4得到的光斑型心信息与步骤3.5得到的灰度光斑型心信息一致；
步骤3.8通过步骤3.1至步骤3.7计算出4束激光束组的光斑型心信息，得到这4束激光束组的间距摄像机坐标，通过摄像机坐标与步骤2得到的世界坐标的映射关系，实现摄像机观察角度的修正，同时得到世界坐标系与摄像机坐标系之间的比例关系；
步骤4.显示边缘图像分割
步骤4.1从步骤3.1得到一张记录有缺陷显示和视频测量定标基准的图片中人工框出图片中包含缺陷的初始区域；
步骤4.2如果步骤4.1得到的初始区域内缺陷图像清晰、噪点少，采用自动化方式即Canny算子方式进行缺陷边缘提取；人工调整阈值设为89和206，采用Canny算子方式计算得到缺陷的边缘轮廓；
步骤4.3如果步骤4.1得到的初始区域内缺陷图像不清晰、噪点多，则采用人工交互方式即Livewire方法进行缺陷边缘提取；
步骤5.采用膨胀、腐蚀等数学形态学方法，使缺陷形成一个单连通区域，寻找单连通区域的外矩形包络，根据外矩形包络的位置信息和步骤3.8得到世界坐标系与摄像机坐标系之间的比例关系，计算出外矩形包络的物理尺寸，完成测量任务。
步骤3.3、步骤3、8和步骤5中提到的形态学处理方法为公知常识，不是本发明的保护要点。在核电厂现场检查时，通过长杆将水下激光基准摄像头送达到被检部件上方获取的，在无法保证摄像头光轴与被检面垂直，其夹角为未知值的情况下。工程应用误差能够控制在0.3mm左右。
上面对本发明的实施例作了详细说明，上述实施方式仅为本发明的最优实施例，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (1)

1.一种基于视角修正的视频测量方法，其特征在于：依次包括如下步骤，
步骤1.视频图像采集
通过控制***控制摄像机接近被检测件，使摄像机进行旋转、俯仰运动以调节摄像机观察角度，摄像机实时采集的图像传输给控制***；同时操作人员根据控制***获得的摄像机实时采集的图像，通过控制***对摄像机进行调焦、变倍、灯光调节，最终获得清晰、有效的一段视频；
步骤2.视频测量定标基准实现
在步骤1进行视频图像采集的同时，通过摄像机自带的4个激光器发出4束相互平行且与摄像机光轴平行的激光束组，测量这4束激光束组的间距作为世界坐标，作为视频测量定标基准；
步骤3.测量定标实现
步骤3.1观察步骤1得到的一段清晰、有效的视频，当发现被测件有缺陷时进行截图，得到一张记录有缺陷显示和视频测量定标基准的图片，由人工框出图片中一个激光光斑的初始位置；读取人工框出的初始位置的像素信息，计算出初始位置区域的像素均值和像素标准差，计算得到初始阈值，其中，初始阈值＝初始区域像素均值+1.1×初始区域像素标准差；
步骤3.2为提高测量精度，分别对步骤3.1得到的图片中红色和绿色两种颜色信息通道进行分离，读取图片中的像素信息，单独提取出红色和绿色信息，实现分离；
步骤3.3根据步骤3.2提取的红色信息通道，利用步骤3.1得到的初始阈值对红色信息通道进行阈值分割得到红色信息二值化图像，红色信息二值化图像的边界即为红蔓区域的外边界，红蔓区域为光斑周围的亮红区域；红蔓区域经形态处理后可以得到包括红蔓区域和光斑的大致光斑区域；
步骤3.4根据步骤3.2提取的提取绿色信息通道，利用步骤3.1得到的初始阈值对绿色信息通道进行阈值分割得到绿色信息二值化图像；选取红色信息二值化图像和绿色信息二值化图像都为白色的部分作为彩色大致光斑区域，对得到的彩色大致光斑区域进行椭圆拟合，得到椭圆形光斑区域，该椭圆的中心即为光斑的中心位置，从而实现光斑型心信息的自动提取；
步骤3.5通过步骤3.1至步骤3.4计算出4束激光束组的光斑型心信息，得到这4束激光束组的间距摄像机坐标，通过摄像机坐标与步骤2得到的世界坐标的映射关系，实现摄像机观察角度的修正，同时得到世界坐标系与摄像机坐标系之间的比例关系；
步骤3.5对步骤3.1人工框出图片中一个激光光斑的初始位置进行处理得到灰度图，然后利用步骤3.1得到的初始阈值对灰度信息通道进行阈值分割得到灰度信息二值化图像差；选取红色信息二值化图像和灰度信息二值化图像都为白色的部分作为灰度大致光斑区域，对得到的灰度大致光斑区域进行椭圆拟合，得到椭圆形灰度光斑区域，该椭圆的中心即为灰度光斑的中心位置，从而实现灰度光斑型心信息的自动提取；
步骤3.6若步骤3.4得到的光斑型心信息与步骤3.5得到的灰度光斑型心信息一致，则说明步骤3.4获得的光斑型心信息可靠；
步骤3.7若步骤3.4得到的光斑型心信息与步骤3.5得到的灰度光斑型心信息不一致，首先对步骤3.1中得到的初始阈值增大预设值，重复步骤3.2至步骤3.6；如果步骤3.4得到的光斑型心信息与步骤3.5得到的灰度光斑型心信息差距减小，则进一步增大初始阈值直至一致；如果步骤3.4得到的光斑型心信息与步骤3.5得到的灰度光斑型心信息差距增大，则减小初始阈值，直至步骤3.4得到的光斑型心信息与步骤3.5得到的灰度光斑型心信息一致；
步骤3.8通过步骤3.1至步骤3.7计算出4束激光束组的光斑型心信息，得到这4束激光束组的间距摄像机坐标，通过摄像机坐标与步骤2得到的世界坐标的映射关系，实现摄像机观察角度的修正，同时得到世界坐标系与摄像机坐标系之间的比例关系；
步骤4.显示边缘图像分割，从步骤3.1得到一张记录有缺陷显示和视频测量定标基准的图片中人工框出图片中包含缺陷的初始区域，进行缺陷边缘提取；
步骤4.1从步骤3.1得到一张记录有缺陷显示和视频测量定标基准的图片中人工框出图片中包含缺陷的初始区域；
步骤4.2如果步骤4.1得到的初始区域内缺陷图像清晰、噪点少，采用自动化方式进行缺陷边缘提取；
步骤4.3如果步骤4.1得到的初始区域内缺陷图像不清晰、噪点多，则采用人工交互方式进行缺陷边缘提取；
步骤5.采用膨胀、腐蚀的数学形态学方法，使缺陷形成一个单连通区域，寻找单连通区域的外矩形包络，根据外矩形包络的位置信息和步骤3.5得到世界坐标系与摄像机坐标系之间的比例关系，计算出外矩形包络的物理尺寸，完成测量任务。
CN201310753013.1A 2013-12-30 2013-12-30 一种基于视角修正的视频测量方法 Active CN104751912B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310753013.1A CN104751912B (zh) 2013-12-30 2013-12-30 一种基于视角修正的视频测量方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310753013.1A CN104751912B (zh) 2013-12-30 2013-12-30 一种基于视角修正的视频测量方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104751912A CN104751912A (zh) 2015-07-01
CN104751912B true CN104751912B (zh) 2017-11-28

Family

ID=53591460

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310753013.1A Active CN104751912B (zh) 2013-12-30 2013-12-30 一种基于视角修正的视频测量方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104751912B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105118535B (zh) * 2015-07-03 2017-08-29 中广核研究院有限公司 核燃料组件修复检测控制***
CN106780425B (zh) * 2015-11-24 2020-05-22 核动力运行研究所 一种vver蒸汽发生器传热管涡流检测***定位方法
WO2018232508A1 (en) * 2017-06-23 2018-12-27 Candu Energy Inc. TOOL AND INSPECTION METHOD FOR NUCLEAR REACTOR FUEL CHANNEL ASSEMBLY
CN113899737A (zh) * 2021-08-12 2022-01-07 灵动智能光学(杭州)有限公司 一种海底气泡检测的方法、装置、电子设备及介质

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0642943A (ja) * 1992-07-22 1994-02-18 Ezel Inc カメラの傾き角度検出方法
JP2001074428A (ja) * 1999-09-03 2001-03-23 Sanyo Electric Co Ltd 形状測定装置の校正方法及び校正治具
US7177740B1 (en) * 2005-11-10 2007-02-13 Beijing University Of Aeronautics And Astronautics Method and apparatus for dynamic measuring three-dimensional parameters of tire with laser vision
CN101957990A (zh) * 2010-08-13 2011-01-26 武汉大学 一种摄像机定标方法、图像处理设备和机动车辆
CN102063718A (zh) * 2010-12-24 2011-05-18 江南大学 一种点激光测量***的现场标定和精密测量方法
CN102208108A (zh) * 2011-04-01 2011-10-05 哈尔滨工业大学 摄像机大视场高精度快速现场全局标定方法
CN102303190A (zh) * 2011-08-03 2012-01-04 江南大学 线激光视觉跟踪平面对接焊缝方法
CN102628693A (zh) * 2012-04-16 2012-08-08 中国航空无线电电子研究所 一种用于摄像机主轴与激光束进行平行配准的方法
CN103438798A (zh) * 2013-08-27 2013-12-11 北京航空航天大学 主动双目视觉***全局标定方法
CN103471531A (zh) * 2013-09-27 2013-12-25 吉林大学 轴类零件直线度在线非接触测量方法
CN103473771A (zh) * 2013-09-05 2013-12-25 上海理工大学 一种摄相机标定方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0642943A (ja) * 1992-07-22 1994-02-18 Ezel Inc カメラの傾き角度検出方法
JP2001074428A (ja) * 1999-09-03 2001-03-23 Sanyo Electric Co Ltd 形状測定装置の校正方法及び校正治具
US7177740B1 (en) * 2005-11-10 2007-02-13 Beijing University Of Aeronautics And Astronautics Method and apparatus for dynamic measuring three-dimensional parameters of tire with laser vision
CN101957990A (zh) * 2010-08-13 2011-01-26 武汉大学 一种摄像机定标方法、图像处理设备和机动车辆
CN102063718A (zh) * 2010-12-24 2011-05-18 江南大学 一种点激光测量***的现场标定和精密测量方法
CN102208108A (zh) * 2011-04-01 2011-10-05 哈尔滨工业大学 摄像机大视场高精度快速现场全局标定方法
CN102303190A (zh) * 2011-08-03 2012-01-04 江南大学 线激光视觉跟踪平面对接焊缝方法
CN102628693A (zh) * 2012-04-16 2012-08-08 中国航空无线电电子研究所 一种用于摄像机主轴与激光束进行平行配准的方法
CN103438798A (zh) * 2013-08-27 2013-12-11 北京航空航天大学 主动双目视觉***全局标定方法
CN103473771A (zh) * 2013-09-05 2013-12-25 上海理工大学 一种摄相机标定方法
CN103471531A (zh) * 2013-09-27 2013-12-25 吉林大学 轴类零件直线度在线非接触测量方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN104751912A (zh) 2015-07-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107356608B (zh) 大口径熔石英光学元件表面微缺陷快速暗场检测方法
CN104751912B (zh) 一种基于视角修正的视频测量方法
CN107389688B (zh) 大口径熔石英光学元件表面微缺陷多工位集成修复方法
CN107578464A (zh) 一种基于线激光扫描的传送带工件三维轮廓测量方法
CN105043259B (zh) 基于双目视觉的数控机床旋转轴误差检测方法
CN110411346B (zh) 一种非球面熔石英元件表面微缺陷快速定位方法
CN105157604B (zh) 外场多束线结构光视觉测量***的快速标定方法
CN109358065B (zh) 一种地铁隧道外观检测方法
CN112669394B (zh) 一种用于视觉检测***的自动标定方法
CN102439708A (zh) 检查基板的接合结构的方法和接合结构检验设备
US20170014945A1 (en) Methods and systems for laser marking an identifier on an industrial product
CN105021628A (zh) 一种用于光纤倒像器表面缺陷的检测方法
CN110766170B (zh) 基于图像处理的多传感器融合和人员定位的方法
CN110472722A (zh) 基于机器视觉技术的钢坯计数装置和方法
CN110261069B (zh) 一种用于光学镜头的检测方法
CN105006261A (zh) 核燃料组件视频检测方法及检测装置
CN106556357A (zh) 一种基于一维无衍射光束测量三维面形的装置及方法
CN110095069A (zh) 一种高铁白车身装配质量检测***和方法
CN109143001A (zh) 受电弓检测***
CN109631763A (zh) 不规则零件检测定位方法
CN103177426A (zh) 一种基于形态学的强干扰激光边缘图像修复方法
CN104977726A (zh) 一种用于望远镜装调的高精度主镜球心指示及跟踪装置
CN108550144B (zh) 基于灰度信度的激光光条序列图像质量评价方法
CN113724194B (zh) 一种发动机内窥式火焰测量***及图像处理方法
CN109775055A (zh) 基于视觉的成捆棒材端面标签漏贴检测与误差测量方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant