微分算子和直线拟合在十字丝中心定位中的应用
Application of Differential Operator and Linear Fitting in Crosshair Center Pinpoint

作者: 刘博超 * , 赵建 :中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春;

关键词: 十字丝中心微分算子直线拟合亚像素Crosshair Center Differential Operator Linear Fitting Sub-Pixel

摘要: 为了满足镜头中心偏差测量中十字丝中心精确定位的要求,本文提出了一种基于微分算子和直线拟合的十字丝中心定位方法。根据十字丝成像的特殊性,首先,使用微分算子分别在X方向和Y方向求差分得到十字丝X方向和Y方向的边缘。接着,采用正交最小二乘法将刚刚得到的X方向和Y方向的边缘分别拟合为X方向和Y方向上的两条直线方程。最后,计算两条拟合直线的交点作为十字丝的中心。实验结果表明:在分辨率为1292 × 964像元为3.75 μm × 3.75 μm的CCD采集到的图像中十字丝中心的定位精度小于1个像素,在镜头中心偏差测量过程中其定位精度小于2 μm。基本满足镜头中心偏差测量对十字丝中心定位精度高、抗干扰能力强、重复性好等要求。

Abstract: In order to satisfy the requirement of crosshair center pinpoint for lens decentration measurement, a crosshair center pinpoint method based on differential operator and linear fitting is proposed. First, the edges of crosshair in both X and Y directions can be obtained by using differential operator to compute the difference in both X and Y directions. Then, two linear equations in both X and Y directions are fitted with orthogonal least square method using the edges obtained. Finally, the intersection point of the two linear equations is used as the crosshair center. Experimental results indicate that the precision of the crosshair center pinpoint is less than one pixel in the images grabbed by the CCD whose resoluntion is 1292 × 964 pixel and pixel size is 3.75 μm × 3.75 μm and the precision of pinpoint is less than 2 μm in lens decentration measurement. It can satisfy the system requirements of non-contact, online, real time, higher precision and rapid speed, as well as strong anti-jamming and stabilization.

文章引用: 刘博超 , 赵建 (2015) 微分算子和直线拟合在十字丝中心定位中的应用。 软件工程与应用, 4, 51-58. doi: 10.12677/SEA.2015.43007

参考文献

[1] 陶李, 王珏, 邹永宁 (2012) 改进的Zernike矩工业CT图像边缘检测.中国光学, 1, 48-56.

[2] 杜飞明, 廖兆曙, 张桂林 (2007) 一种十字丝中心坐标检测方法. 计算技术与自动化, 3, 81-85.

[3] 郭帮辉 (2014) 基于镜面间隔和中心偏差测量的光学镜头辅助装调设备的研究. 博士论文, 中国科学院大学, 北京.

[4] 赵阳, 巩岩 (2012) 投影物镜小比率模型的计算机辅助装调. 中国光学, 4, 94-400.

[5] 丁畅 (2014) 图像处理的偏微分方程方法研究. 硕士论文, 大连海事大学, 大连.

[6] 姚宜斌, 黄书华, 孔建 (2014) 空间直线拟合的整体最小二乘算法. 武汉大学学报(信息科学版), 5, 571-574.

[7] 刘国栋, 刘炳国, 陈凤栋 (2009) 亚像素定位算法精度评价方法的研究. 光学学报, 12, 3446-3451.

[8] 王林波, 王延杰, 邸男 (2014) 基于几何特征的圆形标志点亚像素中心定位. 液晶与显示, 6, 1003-1009.

[9] Rafael, C.G., Richard, E.W., 著, 阮秋琦, 阮智宇, 译 (2005) Digital image processing. 2nd Edition, 电子工业出版社, 北京.

[10] 赵慧, 刘建华, 梁俊杰 (2014) 5种常见边缘检测方法的比较分析. 现代电子技术, 6, 89-92.

[11] 刘道华, 张礼涛, 曾召霞 (2013) 基于正交最小二乘法的径向基神经网络模型. 信阳师范学院学报(自然科学版), 3, 428-431.

[12] 陈阔, 冯华君, 徐之海 (2013) 亚像素精度的行星中心定位算法. 光学精密工程, 7, 1881-1890.

分享
Top