Aufgrund der speziellen geometrischen Merkmale und der Größenbeschränkungen von vergoldeten Drehkörpern ist es schwierig, ihr vollständiges Oberflächenbild schnell und genau zu erhalten. In diesem Artikel wird eine Methode zur vollständigen Oberflächenbildgebung auf der Grundlage der adaptiven Helligkeitskorrektur vorgeschlagen. Zunächst wird ein Algorithmus zur adaptiven Helligkeitskorrektur vorgeschlagen, um Informationen über Bereiche mit geringer Helligkeit wiederherzustellen. Nach der globalen Helligkeitsvorkonfiguration wird anstelle des Gauß-Filters ein Leitfilter verwendet, um den lokalen Kontrast des Bildes in mehreren Maßstäben zu verbessern, wobei gleichzeitig Kratzer und Kanten geschützt werden. Darüber hinaus wird eine Methode zum Bildzusammenfügen basierend auf dem adaptiven Zuschneiden des Interessenbereichs (ROI) entworfen, wobei eine Schwellenwertsegmentierung im HSV-Farbraum und eine Schätzung der homographischen Matrix zur Extraktion eines wirksamen Bereichs verwendet werden, um Störungen durch Oberflächenprojektionsverzerrungen und Parallaxen beim Bildzusammenfügen zu reduzieren und die Algorithmusgeschwindigkeit zu erhöhen. Die Experimente zeigten, dass der Helligkeitskorrekturalgorithmus die Helligkeitsungleichheit der Bildmerkmale verbessern kann, wobei der mittlere Rückprojektionsfehler um etwa 50% reduziert und die Geschwindigkeit des Multi-Image-Assembly-Algorithmus 1,25 fps erreicht. Im Vergleich zu klassischen Algorithmen wie Autostitch und LPC weist der Algorithmus dieses Artikels offensichtliche Vorteile in Bezug auf Genauigkeit und Effizienz auf und eignet sich für die vollständige Bildgebung von vergoldeten Drehkörpern und die Defekterkennung in industriellen Umgebungen.

Computer Vision; Helligkeitskorrektur; Leitfilter; Bildzusammenfügen; Drehkörper