【摘 要】
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在诸多需要对光斑中心进行定位的领域里,光斑中心定位的精确性和稳定性都是至关重要的。本文根据光学系统对物体边缘的模糊原理,提出一种新的光斑中心提取算法。该算法是以反
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.U13311204);国家重点基础研究发展计划(No.2015CB857100)
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在诸多需要对光斑中心进行定位的领域里,光斑中心定位的精确性和稳定性都是至关重要的。本文根据光学系统对物体边缘的模糊原理,提出一种新的光斑中心提取算法。该算法是以反正切函数为基函数,通过对其变量代换从而得到可以拟合光斑灰度分布的函数。求解过程中首先通过高斯-牛顿法进行迭代,然后再通过最小二乘法进行最优解估计。文中先通过仿真分析,对比了本文算法与传统算法的优劣,进一步通过实验验证该方法相对于传统方法的优势。实验结果表明:基于本文算法光斑中心提取精度为0.1253个像素;此时角度传感器的测角精度为0.1723′’,优于传感器技术要求的0.25′’。本文算法对噪声,对比度,光斑的长宽比和大小的综合性能优于传统算法,实验结果稳定可靠,满足角度传感器使用要求。
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