基于USB摄像头的数字图像检测技术研究与应用

本研究论文聚焦于"基于USB摄像头的数字图像检测技术",这是一种新兴且有广泛应用潜力的测量技术。图像测量技术作为近年来测量领域的重要突破，其主要优势在于能够通过非接触方式获取信息，尤其适用于那些难以用传统手段精确测量的场景。然而，由于当前图像传感器价格较高且处理算法复杂，导致在常规检测中应用有限。 论文作者吴学功在导师张文锦教授的指导下，针对这一问题，选择普通USB摄像头作为研究对象，旨在构建一个性价比高、易于推广的图像检测平台。这种选择使得科研、工程测量和教学实验都能受益于成本更低、操作简便的设备。论文的核心内容包括了硬件方案设计，即构建一个以USB协议为基础的摄像头系统，结合PC机作为上位机，利用VFW视频捕捉技术来实现图像的实时采集和处理。 在硬件方面，作者详细探讨了摄像机标定方法，通过这一过程，能够确保图像上空间物体的位置与实际位置之间的准确对应，这对于后续的图像处理至关重要。论文中还着重介绍了图像处理技术，包括改进的中值滤波方法提高图像预处理的效率和实时性，以及基于颜色阈值分割技术进行彩色图像分割，增强了系统的适应性和对环境变化的抵抗能力。 为了进一步提升系统的实时性和效率，作者提出了新的颜色色度处理算法，结合卡尔曼滤波技术，能够在图像中预测目标位置，减少数据处理负担，显著提高系统响应速度。研究以二维振动物体为实例，展示了如何使用该平台进行低频小振幅振动的图像测量，证明了基于USB摄像头的平台在实际应用中的可行性和有效性。 这篇硕士论文不仅深入研究了图像检测技术的关键环节，如摄像头标定和图像处理，还通过实用性实验验证了新技术在特定领域的应用价值。这不仅有助于推动图像测量技术在常规领域的普及，也为相关领域的研究者提供了宝贵的参考和实践依据。