实时精确的线结构光条纹中心提取算法

本文档探讨了一种创新的实时准确线结构光条纹中心提取方法，发表在《厦门理工学院学报》2014年第1期，由郑鹭斌、王晓栋和严菲三位作者合作完成。他们针对自动焊接机器人中激光传感技术的应用需求，提出了基于轮廓关键点和能量中心优化的算法。 首先，作者利用轮廓点的曲率检测技术来提取关键点，这些关键点有助于划分轮廓的横截面。这种方法利用了图像处理中的关键点检测原理，确保了后续步骤的精度。然后，通过Bazen方法提取轮廓横截面的法向量，这是一种常见的几何分析工具，用于确定线条的方向和倾斜角度。 接着，作者引入灰度重心法来计算条纹中心线，这种方法通过寻找图像亮度分布的中心点，有效地定位了条纹的中心位置。然而，为了进一步提高准确性，他们注意到光刀能量的分布通常呈现偏态，因此设计了一种优化策略，以适应这种特性，减少了因能量不均匀分布导致的错误。 对比现有研究，如赵军等人采用的动态高斯平滑模板和阈值法，虽然能有效提取激光条纹特征线，但中心线的提取方法存在误差。而王邦国的灰度重心法在某些情况下可能不适用于非正态的激光条纹截面。本文的方法通过结合关键点、法向量和能量优化，旨在提供更精准的条纹中心线提取，这对于激光焊接系统中实时监控和高质量焊接至关重要。 这项研究对于提高激光焊接机器人的自动化水平、减少过焊和漏焊问题具有实际应用价值。通过解决激光条纹中心线提取的准确性问题，可以促进焊接过程的智能化和高效性，从而推动工业生产的发展。同时，该方法也为其他基于结构光技术的三维重建和自动化检测提供了新的思路和改进方向。