基于线搜索算法的输电线路覆冰厚度检测

针对复杂背景下输电线路覆冰厚度的检测,提出一种线搜索算法。利用复杂背景下沿覆冰电缆方向,电缆图像纹理具有平滑性或周期性的特征,首先遍历符合条件的直线,得到直线簇,并统计直线簇斜率,再根据斜率直方图,通过电缆图像特征匹配,完成覆冰电缆的边缘提取,最终计算出电缆覆冰厚度值。通过不同背景下的覆冰电缆的覆冰厚度检测实验测试,验证了该算法的有效性。     

非合作目标姿态测量的嵌入式算法

针对一系列含有圆和直线特征的航天器,提出了基于嵌入式算法来实现非合作目标的姿态测量。该算法在现场可编程门阵列(FPGA)中完成边缘点的检测和边缘图像的细化;在数字信号处理器(DSP)中通过基于弧段的快速椭圆检测方法检测目标上的椭圆特征;同时用快速高精度的二次Hough直线检测方法检测目标上的直线特征。最后,针对实际在轨任务进行了地面模拟实验,基于椭圆特征和直线特征计算了目标飞行器和一个CCD相机的相对姿态。结果显示:该嵌入式方法所需资源较少,更新率优于3Hz;其测量精度随着测量距离的变大而变差,同一距离3个方向的测量精度不同,近距离(小于4m)、深度方向的测量精度优于100mm,其他方向最高优于60mm,角度精度优于1°,满足嵌入式系统对资源、在轨更新率和精度的要求。     

图像技术用于零件尺寸测量的研究

提出一种基于视觉检测技术的边缘检测算法,可以对复杂难测的零件进行尺寸和形状测量.采用改进的随机Hough变换,加以相应的约束条件,将被测图像的边缘像素变成有意义的线特征,从而得到所需的被测对象参数的精确结果.     

基于机器视觉的太阳能电池片位置误差检测

为了提高太阳能焊接机的焊接精度和焊接速度,提出了基于机器视觉在线检测太阳能电池片位置误差的方法。采用最小误差法对图像进行阈值分割,通过轮廓提取出电池片的轮廓;采用Hough变换直线检查的方法得到了电池片边缘及三线所在直线;计算出电池片的位置误差。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于机器视觉的手机尾插件精密测量方法研究

提出了一种基于机器视觉的小尺寸不规则零件精密测量方法和系统,方法包括图像采集、图像增强、图像配准、边缘检测、目标直线提取、相机标定和计算测量环节。针对传统尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法完全忽略特征点之间的几何关系,对于灰度变化较平滑的图像在寻找匹配特征点对时易产生较多误匹配的问题,引入轮廓匹配获取图像几何信息、对SIFT特征点匹配进行约束,并通过随机样本一致(RANSAC)算法去除噪声点对的影响、精确估计几何变换矩阵;针对现有Hough变换拟合直线算法对非线性边缘易在Hough空间形成伪峰、影响边缘检测精准度的问题,设计了Hough空间投票权重分配新策略来抑制伪峰的产生。实验结果表明:与传统方法相比,所提出的方法特征匹配精度提高了12%,直线检测精准度提高了22%,系统测量精度达到0.015 mm。     

可变环境光照条件下的结构光条纹检测

线结构光条纹在复杂光照条件下的快速检测是线结构光测量可以实际用于工业现场环境的一个关键技术.针对工业现场环境中光照变化范围大的特点,研究了结构光条纹中心的快速检测方法.首先基于结构光条纹的几何特性自动获取包含结构光条纹的感兴趣区域;然后采用嵌入置信度的边缘检测方法在感兴趣区域内检测结构光条纹边缘;在此基础上,利用结构光条纹边缘反向平行的特性,自动提取结构光条纹中心点;通过对条纹中心点进行直线跟踪得到表示结构光条纹直线段;最终基于直线段确定结构光条纹与被测件的交点以实现自动测量.工业现场采集的结构光条纹图像检测结果表明,该方法可以快速检测不同光照环境下的线结构光条纹中心以及条纹与被测钢板的交点.系统经标定后,实验结果表明在钢板长度变化范围为8～14 m的情况下,基于该条纹中心检测方法的自动测量结果与人工测量结果的标准偏差为3.6mm.该方法实现了工业现场环境下的实时测量,测量精度满足实用要求.     

电力线除冰机器人基于粒子群优化的小波神经网络障碍物识别方法

由于除冰机器人工作在覆冰的电力线上,障碍物的识别存在着各类障碍物区分较难,准确率较低等不足。为提高机器人自主识别能力,设计一种自适应阀值的小波变换边缘提取算法来提取出障碍物的图像边缘,并针对电力线障碍物结构特点,在障碍物边缘提取过程中设计一种基于电力线位置约束的有效剔除部分干扰背景的方法;引入小波矩,通过提取边缘图像的小波矩作为障碍物的特征匹配数据;根据神经网络和粒子群算法的原理,设计一种粒子群优化的小波神经网络进行障碍物的识别分类,该方法用粒子群算法取代传统的梯度下降法,并改进惯性权重因子,优化小波网络的各个参数。试验结果表明所提出的方法对电力线上防震锤、悬垂线夹和耐张线夹等障碍物能够有效地识别,并具有比普通识别方法更高的识别精度。     

海上监控图像的海天线及其目标区域提取

根据海上监控采集海面图像的特点,提出一种适用于海天线及其目标区域提取的方法。该方法具体是对海面图像灰度化和高斯滤波后,首先根据灰度差异采用OSTU自适应阈值分割方法对海面图像进行分割;接着利用Canny边缘检测得到图像的所有边缘点集,从而获得主要轮廓;然后,根据梯度方向,减少无关边缘点,来改进Hough变换,连接相邻斜率误差小的直线段,减少直线段数目,选取有效程度最大的直线为海天线;最后,依据海天线的位置确定海天线区域。海天线区域的确定,为运动目标的检测、跟踪和避障节约了时间,并减少了误检概率。     

起重机轨道测量激光光斑中心识别与定位算法

在轨道测量装置中,激光光斑中心检测算法的精度和速度直接影响轨道测量效果,传统的中心算法如灰度质心法、Hough变换等在检测精度或速度上存在不足。文中提出了一种基于高斯积分曲线拟合的光斑中心定位算法,在光斑降噪、特征增强的图像预处理基础上,插值拟合光斑灰度曲面,进行边缘计算、追踪及细化,得到光斑的像素级边缘点,计算其法向等距线及高斯积分拟合点,并通过贝塞尔曲面拟合其对应灰度值,再采用高斯积分曲线拟合得到亚像素级边缘点,对亚像素边缘点进行圆拟合方法最终确定光斑中心点。与灰度质心法、Hough变换椭圆中心法相比,此算法的拟合精度较高,抗干扰性好,达到了实验室环境下轨道测量的精度要求。     

机器视觉中矩形几何提取和校正

为了提高从图像中提取矩形的效率和精度,提出了一种实用的基于Hough变换和最小二乘拟合相结合的矩形几何提取和校正算法。该算法通过Hough空间累加器的最大值检测出直线;在检测到的直线邻域内,通过最小二乘法拟合得到更精确的直线;由4条直线得到4个交点,并按各个点与中心点的位置关系进行排序;由4对对应顶点,可求出一个透视变换矩阵;最终将四边形内的所有点映射到一个矩形区域内。实验结果证明算法在效率和精度上取得了一个较好的平衡。