【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法。
技术介绍
1、激光三角法是一种利用激光束传播路径测量距离的方法，它可以提供较为高精度的测量结果，并且能够快速地测量。然而在使用激光三角法测量的过程中，被测物体的特征、成像系统的非线性因素及环境因素都会对测量结果产生影响，这些因素造成的误差大部分表现为激光光斑在图像传感器上成像后的变化，如光斑发散、偏移、拖尾等。这些变化会导致后续数据处理时提取到的光斑能量中心点和实际光斑能量中心点之间存在误差，降低了测量精度。
2、现有解决上述问题的技术有很多，如daneshpanah等人针对激光三角测量传感器对被测物体非常敏感的问题，讨论了物体表面纹理、散斑、光束偏转以及光斑不对称性等因素对表面敏感性的影响。为了降低表面敏感度，在测量中引入冗余，并使用数据处理的方法过滤和完善测量结果。li等为了减少激光三角测量法中被测面倾斜造成的影响，提出了一种基于最小二乘法和函数库法补偿法结合进行校正的方法，该补偿方法可以提高三角法测量系统的整体精度和适用性。赵景海等为了解决激光三角法测距技术因直接线性拟合导致测量误差大、在大量程测距情况下线性度下降的问题，提出一种基于残差补偿的激光位移传感器测距方法，在满足测量精度的同时，减小了测量误差并提升了测量范围。但技术方案均是针对一个问题提高测量精度，考虑不全面因此精度不高。
3、名称为激光三角法位移测量多项式拟合及误差修正的文献，提供了减小激光三角法成像过程中的误差的较为全面的方案。针对激光三角法位移测量被测
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术目的是提供一种精度高、反应速度快的激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法。
2、技术方案：本专利技术所述的激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法包括以下步骤：
3、s1、基于激光三角法将激光光斑样本生成光斑图像，并记录光斑图像对应的被测表面位移量。
4、s2、建立预处理模型并处理所述光斑图像，将所述光斑图像转换为增强图像；所述预处理模型包括被测表面倾斜误差模型、光学系统畸变模型、噪声模型；
5、其中，所述被测表面倾斜误差模型基于朗伯余弦定律为所述光斑图像添加倾斜角，生成第一图像；所述光学系统畸变模型基于相机坐标系为所述第一图像添加切向畸变，生成第二图像；所述噪声模型基于加性噪声理论为所述第二图像添加高斯白噪声，生成增强图像并输出。
6、进一步的，步骤s1中，根据二维高斯分布构建光斑图像，所述光斑图像的长设为j个像素点，宽设为k个像素点，公式包括：
7、
8、式中，p为激光器瞬时功率；a为二维高斯分布横坐标的取值范围；b为二维高斯分布纵坐标的取值范围；ω0为激光光斑样本的束腰半径；a0为激光光斑样本中心的横坐标；b0为激光光斑样本中心的纵坐标；i(j,k)为长j个像素点，宽k个像素点的光斑图像。
9、进一步的，所述朗伯余弦定律包括，当激光光束斜入射时，漫反射光束的能量为原来的入射角的余弦值倍。
10、进一步的，生成所述第一图像的公式包括：
11、
12、式中，γ为被测面与参考面的夹角，为倾斜角；光束在y方向上的光束半径为ω0/cosγ；在y方向上的光束半径为ω0；i1(j,k)为长j个像素点，宽k个像素点的第一图像；p为激光器瞬时功率；a为二维高斯分布横坐标的取值范围；b为二维高斯分布纵坐标的取值范围；a0为激光光斑样本中心的横坐标；b0为激光光斑样本中心的纵坐标。
13、进一步的，在所述相机坐标系下添加切向畸变的公式如下：
14、
15、式中，r为各像素点与图像中心点的距离；(ad,bd)表示加入畸变后相机坐标系下各像素点的坐标，ad为横坐标，bd为纵坐标；d表示畸变，n表示相机用于区分在相机坐标系下不带畸变的像素点坐标(an,bn)；p1、p2为切向畸变系数；an为相机坐标系下像素点的横坐标；bn为相机坐标系下像素点的纵坐标。
16、进一步的，生成所述第二图像的公式包括：
17、i2(j,k)＝w1w2i1(j1,k1)+(1-w1)w2i1(j1+1,k1)+w1(1-w2)i1(j1,k1+1)+(1-w1)(1-w2)i1(j1+1,k1+1)
18、式中，w1表示水平方向上的权重；w2表示竖直方向上的权重；i2(j,k)为第二图像；i1(j1,k1)、i1(j1+1,k1)、i1(j1,k1+1)、i1(j1+1,k1+1)为第一图像像素点(j,k)位置处周围四个像素点的坐标，即由i2(j,k)的上某个像素(j,k)映射到第一图像i1(j,k)处，并在第一图像i1(j,k)的(j,k)位置利用其周围4个像素点进行插值得到第二图像i2(j,k)在(j,k)处的像素值。
19、进一步的，在所述加性噪声理论中，所述加性噪声包括信道噪声和外界环境背景噪声，且均符合高斯分布。
20、进一步的，生成所述增强图像的公式包括：
21、i3(j,k)＝i2(j,k)+inoise(j,k)
22、式中，inoise(j,k)为高斯白噪声；i3(j,k)为增强图像；i2(j,k)为第二图像；(j,k)为长j个像素点，宽k个像素点的像素。
23、进一步的，还包括对所述增强图像的验证方法，所述验证方法包括以下步骤：
24、s31、获取所述增强图像作为待验证图像，建立所述预处理模型的初始神经网络模型，用于预测待验证图像对应的被测表面位移本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法，其特征在于，所述数据增强方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法，其特征在于，步骤S1中，根据二维高斯分布构建光斑图像，所述光斑图像的长设为j个像素点，宽设为k个像素点，公式包括：
3.根据权利要求1所述的激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法，其特征在于，所述朗伯余弦定律包括，当激光光束斜入射时，漫反射光束的能量为原来的入射角的余弦值倍。
4.根据权利要求1所述的激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法，其特征在于，生成所述第一图像的公式包括：
5.根据权利要求1所述的激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法，其特征在于，在所述相机坐标系下添加切向畸变的公式如下：
6.根据权利要求1所述的激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法，其特征在于，生成所述第二图像的公式包括：
7.根据权利要求1所述的激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法，其特征在于，在所述加性噪声理论中，所述加性噪声包括信道噪声和外界
8.根据权利要求1所述的激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法，其特征在于，生成所述增强图像的公式包括：
9.根据权利要求1所述的激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法，其特征在于，还包括对所述增强图像的验证方法，所述验证方法包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法，其特征在于，步骤S32中，所述模型精度通过误差指数表示，误差指数公式为：
...【技术特征摘要】
1.一种激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法，其特征在于，所述数据增强方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法，其特征在于，步骤s1中，根据二维高斯分布构建光斑图像，所述光斑图像的长设为j个像素点，宽设为k个像素点，公式包括：
3.根据权利要求1所述的激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法，其特征在于，所述朗伯余弦定律包括，当激光光束斜入射时，漫反射光束的能量为原来的入射角的余弦值倍。
4.根据权利要求1所述的激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法，其特征在于，生成所述第一图像的公式包括：
5.根据权利要求1所述的激光三角法位移测量中光斑样本的数据增强方法，其特征在于，在所述相机坐标系下添加切向畸变的公式如下：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：殷秀龙，赵正敏，刘英杰，郭文梁，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：
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