Debido a las características geométricas especiales y a las limitaciones de tamaño de las piezas giratorias chapadas en oro, es difícil obtener rápidamente y con precisión su imagen de superficie completa. Este artículo propone un método de imagen de superficie completa basado en la corrección adaptativa de la luminosidad. En primer lugar, para recuperar información sobre las zonas de baja luminosidad, se propone un algoritmo de corrección de la luminosidad adaptativa, después de la configuración previa de la luminosidad global, se utiliza un filtro guía en lugar del filtro gaussiano para mejorar el contraste local a múltiples escalas de la imagen, al tiempo que se preservan las rayas y los bordes. En segundo lugar, se diseña un método de ensamblaje de imágenes basado en el recorte adaptativo de la región de interés (ROI), utilizando una segmentación de umbral en el espacio de color HSV y una estimación de la matriz homográfica para extraer una zona efectiva, reduciendo las perturbaciones debidas a las distorsiones de proyección y la paralaje en el ensamblaje de imágenes, y aumentando la velocidad del algoritmo. Los resultados de los experimentos muestran que el algoritmo de corrección de la luminosidad puede mejorar la desigualdad de la luminosidad de las características de la imagen, reduciendo el error de retroproyección promedio en aproximadamente un 50%, la velocidad del algoritmo de ensamblaje de múltiples imágenes alcanza 1,25 fps. En comparación con algoritmos clásicos como Autostitch y LPC, el algoritmo de este artículo presenta ventajas evidentes en precisión y eficiencia, y es adecuado para obtener imágenes de superficie completa de piezas giratorias chapadas en oro y detectar defectos en un entorno industrial.

Visión por computadora; Corrección de la luminosidad; Filtro guía; Ensamblaje de imágenes; Piezas giratorias