基于双目视觉技术的钢卷坐标识别方法

为在无人全自动仓库中使用无人行车实现自动吊运，提出一种适用于大场景的钢卷坐标识别方法。该方法采用双目视觉技术，并综合运用基于标定杆的标定方法和焦距校正算法，通过恢复场景中物体的三维坐标来精确识别库区内的钢卷外形尺寸与位置，进而提供给无人行车，实现自动吊运。为验证所提出方法的有效性，将该方法应用于某实验室搭建的试验环境中进行测试，测试结果表明，所提出方法对钢卷坐标识别误差在±50 mm以内具备可行性。     

一种用于零件定位系统的亚像素边缘检测方法

介绍了基于计算机视觉的长条形杆件测量系统方案,说明在该系统中零件图像边缘提取对测量精度起着重要作用.本文在传统亚像素边缘检测方法基础上,提出垂直占空比亚像素边缘提取方法.该算法具有算法简单、效率高、边缘提取准确的特点,已成功用于长条形杆件测量系统中.     

基于图像的双目视觉伺服机器人控制系统仿真

通过对运用一种新算法的双目视觉伺服系统的仿真，分析了该系统的主要优势以及所采用新算法弥补传统方法缺陷的一些特点。     

基于机器视觉的中厚板智能剪切系统研究与开发

针对国内中厚板产线普遍存在的剪切工序智能化水平低、作业效率不高、成材率低等问题,在钢板图像采集处理、轮廓提取、剪切策略制定等方面展开攻关。创新应用基于双目多组线阵相机等机器视觉技术、多种滤噪算法和粒子群算法等建立多目标优化模型,研发中厚板智能剪切系统并应用于莱芜4 300 mm产线,有效解决了剪切工序存在的问题,使剪切线生产效率提高13%、电耗降低3.1 kW·h/t,该系统在中厚板领域具有广阔的推广应用前景。     

基于机器视觉的钢棒自动计数系统

研究了一种基于机器视觉和图像处理的钢棒在线自动计数系统,为该系统设计了一种可从复杂背景图像中提取圆形目标的双阈值结合数学形态学运算的分割算法,并对如何在生产过程中获得复杂背景下钢棒的清晰图像,提取钢棒不同规格的特征参数进行了讨论.系统采用模块化硬件设计,图像处理软件满足实时检测的要求,可以有效地检测出打包的棒材数量.该系统在湘钢使用后,棒材识别率达98.8%,错误率为0,具有显著的经济效益和社会效益.     

基于人类视觉系统特性的LSB替换信息隐藏算法

本文结合人类视觉系统特性,提出了一种基于人类视觉系统特性的塔B替换信息隐藏算法。该算法根据人类视觉掩蔽效应．在不同噪声敏感区域分别嵌入不同强度信息量。算法在确保嵌入更多信息量的同时,也满足了信息隐藏视觉上的不可感知性,取得较好的视觉效果。     

盲环境移动定位(Ⅱ):基于单目视觉系统的定位技术

针对盲环境中移动目标的定位需要,提出了一种基于序列编码图形路标和单目机器视觉系统的盲环境移动目标定位算法.内容包括:在序列编码图形路标模型的基础上,建立包含透镜畸变分析的摄像机针孔成像模型,在移动目标上安装经过标定的单目相机,实时采集包含编码图形路标的图像;根据解码得到的编码标志牌中心点的三维坐标,利用POSIT算法解算出相机的位姿参数,实现盲环境下移动目标的精确定位定姿.实验结果和精度分析表明,该研究为盲环境中移动目标快速精确的自主定位提供了一种可行的新方法.     

一种提高图像对比度和视觉质量的新型区域背光算法

为尽可能高地提高液晶显示器（LCD）的动态范围以实现高动态范围显示，提出了一种基于动态阈值背光亮度提取和液晶像素补偿两步法的区域背光算法，以提高液晶显示器背光模组和液晶面板的动态范围，从而使调光后图像的对比度和视觉质量都得到增强.仿真结果表明，用该算法区域调光后图像的对比度平均提高了113.60%.此外，用自主研发的直下式白光LED分区背光液晶显示样机通过显示具体图像对所提出算法进行性能测试，显示结果表明区域调光后图像的层次和色彩得到了增强且提高了对比度，证明了所提出算法能有效提高液晶显示器的对比度并改善显示画质.      

基于单目线结构光的智能仓库车辆识别系统

为了实现钢铁企业智能仓库的车辆识别,提出通过基于机器视觉技术的智能仓库车辆识别方案。将面阵CCD相机及线结构光布置在车辆停车位上方拍摄车辆及结构光图像,首先通过张正友标定法及光平面空间原理完成相机与光平面标定;其次使用图像预处理算法及骨架法提取结构光光条中心线;然后通过引入车上、车下点的判别标准,精准识别车上边缘点,并引入车辆高度变量,得到车上边缘点由图像坐标向世界坐标的转化模型;最后根据车上3个边缘点坐标计算车辆位置信息,完成智能库区车辆方位识别。研究结果表明,所构建的测量系统及算法可以获取仓库车辆位置信息,通过标准件精度验证试验可知系统测量结果精确度较高,能够准确实时反映仓库车辆位置信息,这为智能仓库车辆位置检测提供了有效测量手段。     

基于单目线结构光的智能仓库车辆识别系统

为了实现钢铁企业智能仓库的车辆识别,提出通过基于机器视觉技术的智能仓库车辆识别方案。将面阵CCD相机及线结构光布置在车辆停车位上方拍摄车辆及结构光图像,首先通过张正友标定法及光平面空间原理完成相机与光平面标定;其次使用图像预处理算法及骨架法提取结构光光条中心线;然后通过引入车上、车下点的判别标准,精准识别车上边缘点,并引入车辆高度变量,得到车上边缘点由图像坐标向世界坐标的转化模型;最后根据车上3个边缘点坐标计算车辆位置信息,完成智能库区车辆方位识别。研究结果表明,所构建的测量系统及算法可以获取仓库车辆位置信息,通过标准件精度验证试验可知系统测量结果精确度较高,能够准确实时反映仓库车辆位置信息,这为智能仓库车辆位置检测提供了有效测量手段。