基于多聚焦图像序列融合的筒状类工件内壁形貌重构方法

针对筒状类工件内壁缺陷和形貌特征的检测需求,提出了基于深度学习与机器视觉相结合的筒状类工件内壁全景成像方法。该方法基于变焦距成像,获取筒状类工件内壁多聚焦图像序列,利用基于卷积神经网络的多聚焦图像融合算法,融合不同景深的内壁图像序列,获取全聚焦的内壁全景视图。根据视觉成像的透视变换原理,采用逆映射全景图像,改进了内壁形貌重构方法,获取柱面坐标系下的筒状类工件内壁形貌图像。实验结果表明,提出的形貌重构方法能够有效实现内壁质量的检测,且成像质量较高。