形状复杂且结构重复零件异变图像的分形测量理论和方法研究

The key of Online Image measurement is to extract integral features and associate integral features fast and accurately. However, structural parts repeat their shapes frequently and have same regular geometrical figures and space position. It is often interfered by lighting conditions, mechanic position system errors and nonlinear characteristics of structures when detecting such parts online with machine vision. This is the challenge which must be solved in the online detection technology...The research project starts with a theoretical study of fractal geometry dimension features in similarity measure to establish a new image characteristic model of repetitive structure as well as Hausdorff measure theory in fractal geometry to seek the measurement rule of irregular shape similarity images. Secondly, technical methods to resolve the incomplete and non-linear problem are researched, aiming at solving the image geometric feature space conversion and reducing the dimension of image structure to elevate image understanding and calculating speed. ..The research results of this project provides a new approach for the measurement of the mechanical product images used in the equipment manufacturing on-line detection system, and improve product quality in manufacturing.

在线图像测量的关键是从图像形状轮廓中高精度、高速度地提取组成要素和拟合组成要素。而对于形状复杂、结构重复的零部件，虽然它们具有规则的几何图形和空间位置，但对其进行在线视觉几何参数的检测时，由于光照条件或零件本身非线性特性导致图像异变，即测量特征异变或者存在失真；同时，由于制造中机械定位或零部件结构本身也会遮挡被测特征，这些因素严重影响了其提取组成要素和在线检测几何参数。.本项目针对这一难题，提出了基于形状维数和结构维数重建测量轮廓的几何参数测量模型，在理论上研究图像测量的维数和尺度特性，研究和深化豪斯多夫测度理论，寻求相似复杂图像的测度和图像结构维数规律，研究简捷的维数计算方法，找到解决工业生产在线测量中非线性图像的几何参数测量和定位问题有效方法,提高图像在线检测能力。.本项目研究成果将为机械产品图像的几何参数测量问题提供新方法，应用在制造装备在线检测系统中，能有效提高制造中的产品质量。

在线图像测量的关键是从图像形状轮廓中高精度、高速度地提取组成要素和拟合组成要素。而对于形状复杂、结构重复的零部件，虽然它们具有规则的几何图形和空间位置，但对其进行在线视觉几何参数的检测时，由于光照条件或零件本身非线性特性导致图像异变，即测量特征异变或者存在失真；同时，由于制造中机械定位或零部件结构本身也会遮挡被测特征，这些因素严重影响了其提取组成要素和在线检测几何参数。. 本项目针对这一难题，提出了基于形状维数和结构维数重建测量轮廓的几何参数测量模型，首先从理论上分析了机械零件的分形特征，并分别用结构函数法和盒维法对多组机械零件图像进行2D分形维数计算，证明分形维数能作为的测量特征之一。再针对现有计算分形维数精度不高、达不到区分机械零件之间以及同一机械零件的正常与缺陷的区别的应用问题，研究新的分形维数计算方法。研究图像的三维分形维数计算精度，提出一种旋转差分盒维法，该方法解决了边长为非2整数次幂图像不能计算其维数的问题，是一种减少覆盖图像的盒子高度、一种利用单位网格盒子消除图像背景的，提高维数计算精度的方法。又针对传统差分盒维法用正方形网格覆盖图像存在过度覆盖这一领域性难题，提出一种基于三角形覆盖的分形维数计算方法，进一步提高图像的三维分维的计算精度。最后，将三角形覆盖应用于的旋转差分盒维法的分形维数计算。旋转差分盒维法、基于三角形覆盖的分形维数计算方法、基于三角形覆盖的旋转差分盒维法的研究是分形维数计算方法研究取得的较大进展，为分形维数计算提供了全新的方法，为机械产品图像的几何参数测量问题提供新方法.. 本项目研究成果应用在制造装备在线检测系统“汽车同步器齿环检测设备”中，能有效提高制造中的产品质量。