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面向复杂环境的线结构光光条中心提取算法
文献摘要：
线结构光技术以操作简单、成本低等优点在测量领域广泛应用.光条中心的提取是基于线结构光测量的关键步骤,但其复杂的环境因素如噪声、不均匀光照及光条随机遮挡等,容易导致光条断裂或局部光强突变,严重影响光条中心的精确提取.因此,首先利用合成的光条图像训练YOLOv5s模型,识别复杂环境下的光条目标,其次采用自适应灰度阈值法、灰度均值法及基于亚像素的边缘检测方法提取光条像素,最后结合灰度重心法利用构造的滑动窗口搜索光条中心像素,实现光条中心的精准提取.实验表明,利用所提方法提取的光条中心相对于标准光条中心的最大偏差和最小偏差分别为0.052像素和0.017像素,可见所提方法具有可行性,且在复杂环境中的应用具有鲁棒性.
文献关键词：
线结构光;光条中心;光学测量;识别算法;灰度阈值;光条检测
中图分类号：
作者姓名：
奚陶;王成琳;罗天洪;周毅;张超
作者机构：
重庆文理学院智能制造工程学院,永川402160
文献出处：
引用格式：
[1]奚陶;王成琳;罗天洪;周毅;张超-.面向复杂环境的线结构光光条中心提取算法)[J].现代制造技术与装备,2022(09):19-24
A类：
光条检测
B类：
复杂环境,线结构光,光条中心提取,结构光技术,结构光测量,关键步骤,匀光,遮挡,图像训练,YOLOv5s,条目,灰度阈值,阈值法,灰度均值,均值法,亚像素,边缘检测,灰度重心法,法利,滑动窗口,窗口搜索,心像,精准提取,心相,最大偏差,最小偏差,光学测量,识别算法
AB值：
0.353027
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