特殊管道弯曲度测量中的图像处理技术

论文摘要

高精度的特殊管道在兵器、航天、核能等诸多领域内有着广泛的应用。其静态参数的测量是特殊管道设计、研究和使用中一个必须且重要的技术环节。本文在对特殊管道静态参数的测量原理和测量系统的组成及工作原理进行研究的基础上,以弯曲度参数的测量为例,对测量系统中涉及到的图像处理技术进行了深入的分析和研究。首先针对光靶图像的噪声特性,设计了中值滤波的方法对图像进行去噪处理,有效地滤除各种混合噪声。然后采用分段线性灰度变换法实现了光靶图像的增强,提高了图像的对比度。接着根据靶标图像和光斑图像在灰度特征上的差异,采用了最大类间方差自适应分割法实现了光靶图像的分割。同时采用基于区域划分的同心圆检测算法和基于最小二乘法的激光光斑定位方法分别实现了对同心圆的检测和光斑的精确定位。最后采用同心圆现场标定的方法实现了图像的畸变校正。本文还进行了特殊管道弯曲度测量实验,得到了弯曲度的实验测量数据,系统测量精度优于0.1mm ,验证了图像处理算法的有效性,并通过测量数据插值拟合绘制出了弯曲度三维空间曲线图,最后分析了系统的误差来源。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究的背景及意义
• 1.2 特殊管道静态参数测量技术的研究现状
• 1.2.1 特殊管道弯曲度定义及技术要求
• 1.2.2 特殊管道弯曲度测量技术的国内外发展现状
• 1.3 本论文的主要工作和内容安排
• 1.4 小结
• 第二章 特殊管道静态参数高精度测量系统结构和功能设计
• 2.1 特殊管道静态参数高精度测量系统的构成和工作原理
• 2.2 弯曲度测量子系统的构成及工作原理
• 2.2.1 弯曲度测量子系统的构成
• 2.2.2 身管弯曲度测量原理
• 2.3 管道弯曲度测量系统软件设计
• 2.3.1 单帧图像处理软件
• 2.3.2 弯曲度实时测量控制软件
• 2.4 本章小结
• 第三章 光靶图像处理技术研究
• 3.1 光靶图像的噪声抑制
• 3.1.1 噪声类型
• 3.1.2 光靶图像的噪声抑制方法
• 3.1.3 光靶图像去噪实验及结果分析
• 3.2 光靶图像增强技术研究
• 3.2.1 空间域图像增强算法
• 3.2.2 频域图像增强算法
• 3.2.3 光靶图像增强实验及结果分析
• 3.3 光靶图像分割技术研究
• 3.3.1 图像分割方法概述
• 3.3.2 传统的自适应阈值分割法
• 3.3.3 最大类间方差自适应分割法（Otsu）
• 3.3.4 图像分割实验及结果分析
• 3.4 特殊环境下靶标图像的同心圆检测算法
• 3.4.1 Hough变换圆检测算法
• 3.4.2 基于区域划分的同心圆检测算法
• 3.4.3 同心圆检测实验及结果分析
• 3.5 基于最小二乘法的激光光斑定位算法
• 3.5.1 重心法
• 3.5.2 基于空间距光斑亚像素定位法
• 3.5.3 基于最小二乘法的激光光斑定位算法
• 3.5.4 激光光斑定位实验及结果分析
• 3.6 光靶图像畸变校正方法
• 3.6.1 图像畸变原理
• 3.6.2 光靶图像畸变校正算法
• 3.6.3 光靶图像畸变校正过程
• 3.6.4 畸变校正实验结果及分析
• 3.7 本章小结
• 第四章 特殊管道弯曲度测量实验及系统误差分析
• 4.1 特殊管道弯曲度测量实验
• 4.2 弯曲度测量系统的误差分析
• 4.3 小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 本文工作的总结
• 5.2 研究工作的展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在读期间的研究成果