基于信息熵组合模型的平行激光光斑中心提取方法及系统技术方案

本申请提供一种基于信息熵组合模型的平行激光光斑中心提取方法及系统。本申请根据激光光斑图像对激光光斑进行椭圆拟合获得激光光斑的椭圆参数，配合灰度重心法计算获得光斑图像的中心坐标，利用两者共同根据相对误差熵值确定不同方式所得椭圆参数的加权系数，并由此修正前述计算所得的光斑中心。由此，本申请能够有效校正激光束不对称发散所造成的偏移，降低光斑中心的定位精度误差，从而有效提高激光裂缝宽度检测时的测量精度。本申请将图像处理技术与平行激光的裂缝检测方式相结合，能够在未知的拍摄距离、焦距、CCD/CMOS面积下，直接通过图片以及基于信息熵的组合校准模型，实现对裂缝宽度的高精度测量。对裂缝宽度的高精度测量。对裂缝宽度的高精度测量。

【技术实现步骤摘要】
基于信息熵组合模型的平行激光光斑中心提取方法及系统


[0001]本申请涉及分析宽度高精度检测
，具体而言涉及一种基于信息熵组合模型的平行激光光斑中心提取方法及系统。

技术介绍

[0002]裂缝宽度高精度检测中，相机作为一种高精度测量工具要求有精确的物距，然而在实际高精度测量中，物距可能会随着目标形状的变化发生变化，从而影响测量精度。图像处理结合平行激光的裂缝检测方式，可无需知道拍摄距离、焦距、CCD/CMOS面积等信息，测量过程只需要拍摄一张图片，即可实现裂缝宽度的高精度测量。
[0003]但采用激光光斑中心距作为测量基准时，如果激光束发生不对称发散，那么通过图像处理获取到的光斑中心就会发生偏离，从而引入一定的误差。如何降低光斑中心的定位精度误差，是提高裂缝宽度测量精度的重要问题。

技术实现思路

[0004]本申请针对现有技术的不足，提供一种基于信息熵组合模型的平行激光光斑中心提取方法及系统，本申请同时通过对光斑椭圆进行的拟合和灰度重心法两种方式实现对光斑中心的定位，然后再基于信息熵对两种定位数据进行组合，以提高光本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于信息熵组合模型的平行激光光斑中心提取方法，其特征在于，步骤包括：根据激光光斑图像对激光光斑进行椭圆拟合，计算出椭圆中心坐标(x
i0
,y
i0
)、长半轴A
i
、短半轴B
i
以及长轴倾角θ
i
，然后根据不同光斑之间拟合数据与光斑边缘原始数据之间的误差重新计算获得激光光斑的椭圆参数；根据激光光斑图像通过灰度重心法计算光斑图像的中心坐标(x0,y0)；然后将两种方式所计算获得的光斑中心的相对误差进行归一化，获得相对误差熵值h
m
，根据相对误差熵值h
m
确定两种方式所分别对应的加权系数l
m
(m＝1,2)，再根据加权系数将计算获得的光斑中心修正为：2.如权利要求1所述的基于信息熵组合模型的平行激光光斑中心提取方法，其特征在于，根据激光光斑图像对激光光斑进行椭圆拟合的过程中，所拟合的目标函数为：使最小，由此计算出激光光斑所对应的椭圆中心坐标(x
i0
,y
i0
)为)为长半轴短半轴长轴倾角3.如权利要求2所述的基于信息熵组合模型的平行激光光斑中心提取方法，其特征在于，根据激光光斑图像对激光光斑进行椭圆拟合的过程中，根据不同光斑之间拟合数据与光斑边缘原始数据之间的误差重新计算获得激光光斑的椭圆参数的具体步骤包括：分别计算拟合出的各个椭圆数据和光斑边缘原始数据对应误差平方和的均值找到其中使得MSE最小的拟合出的椭圆数据然后根据使得MSE最小的拟合出的椭圆数据重新计算获得剩余激光光斑的椭圆参数；其中，y
ij
和分别表示拟合出的椭圆数据和光斑边缘所对应的原始数据。4.如权利要求1所述的基于信息熵组合模型的平行激光光斑中心提取方法，其特征在于，通过灰度重心法计算光斑图像的中心坐标(x0,y0)的过程中，按照如下公示计算灰度重
心位置坐标(x0,y0)，其中，图像像素大小为M pixel
×
N pixel，像素(i,j)位置的灰度值表示为I(i,...

【专利技术属性】
技术研发人员：成子育，郑国荣，刘丽丽，王久增，陈智，王志建，吴秉军，吴小川，刘保，王磊，艾剑波，韩雪峰，
申请(专利权)人：北方工业大学，
类型：发明
国别省市：