基于OpenCV的机器人目标检测候选区域生成算法

针对当前目标检测算法主要集中在GPU上运行且对家庭机器人任务针对性不强的问题,提出了一种基于OpenCV的RMFC算法。该算法首先对输入图像进行裁剪、腐蚀、Canny边缘检测操作;其次使用二维顺序查找的方法过滤地面边缘以外的区域;随后使用卷积判断模块抽取物体的位置,最后在视频测试集上测试,结果表明该方法在快速提高检测速度的同时兼顾了准确性及针对性,并得到每幅图像少于10个的候选区域。     

融合边缘检测的四帧差分运动目标检测

传统的三帧差分运动目标检测算法易出现空洞及虚假边缘等现象,为了对其进行改进,本文提出了一种融合边缘检测的四帧差分运动目标检测算法。首先对四帧连续图像采用Canny边缘检测算子快速提取边缘图像,然后对四帧连续的边缘图像进行四帧差分运算,最后通过阈值分割和形态学处理完成对运动目标的提取。实验结果表明,该算法计算简单,连通性好且准确率高,可满足实时检测的要求。     

针梳机罗拉导柱径向圆跳动的视觉测量方法

针对人工接触式测量针梳机牵伸罗拉导柱径向圆跳动时接触摩擦影响测量精度的问题,提出了基于机器视觉的非接触式测量方法。对高亮表面的罗拉导柱采用背光成像获取轴截面的图像,以Canny算子对罗拉导柱边缘轮廓进行像素级边缘检测,通过构建三次多项式提取罗拉导柱的亚像素边缘轮廓特征。根据径向圆跳动的定义,在图像域下采用最小二乘法拟合基准轴线,以最小区域法建立了罗拉导柱径向圆跳动的测量模型。实验结果表明：该方法得到的罗拉导柱径向圆跳动测量值的标准差为6.1×10^-4,达到了人工测量的精度,算法平均耗时0.67 ms,实现了对罗拉导柱径向圆跳动的稳定、快速、非接触式测量。     

基于数学形态学改进Canny算法的红外图像边缘检测

在应急搜救中,红外图像边缘检测起到至关重要的作用,众多学者都致力于研究如何能够进一步提高红外图像边缘检测的性能,本研究提出一种将数学形态学与Canny算子进行融合的算法,称为应用于红外图像边缘检测的改进Canny算法。算法研究完成后,将通过Matlab仿真软件进行仿真,将改进后的Canny算法与传统Canny算法的仿真结果进行比较,可以发现该算法在边缘检测和细节处理方面的性能更为优良。     

曲线匹配算法及其在织物自动对花检测中的应用

针对圆网印花过程中的对花检测问题,在提出的基于机器视觉的圆网印花检测系统的基础上,提出了利用曲线匹配策略得到错花套色的位置误差矢量的方法。为了确保目标边缘图像与标准边缘图像拍摄位置相同,利用Fourier-Mellin曲线匹配,对其进行匹配消除拍摄误差;然后用基于傅里叶变换位移定理的曲线匹配算法,对调整好的目标边缘图像和标准边缘图像进行匹配,检测对花误差。该匹配策略消除了拍摄误差,数据运算量小,实验表明其检测精度和运算速度可以满足织物对花在线检测的要求。     

一种基于改进的HOUGH变换的车轮检测方法

针对进出特定场所的车辆,本文提出了一种基于改进的Hough变换的车轮检测方法,该方法能够识别车辆的型号和特征参数。首先通过变为灰度图像、变为二值图像、形态学图像处理、Canny边缘检测等算法进行图像预处理,然后使用改进的Hough变换对车轮位置和大小进行检测。通过实验分析,本文提出的方法能够较为精确地检测出目标车辆的车轮位置和大小,并成功应用于某车辆识别系统。     

应用改进Canny法检测工业零件含噪图像边缘

针对工业零件含噪图像边缘检测,根据Canny算法原理,提出了一些改进策略,形成了一种矩形透镜最大梯度模边缘检测算法。采用中值滤波完成图像平滑,有效抑制了图像噪声;采用5×5邻域一阶偏导有限差分计算图像的梯度幅值,提高了边缘定位的精度;采用最大类间方差法(OTSU)求解了最优区域分割阈值,实现了边缘的自动检测。以磁环和极片工业零件图像边缘检测为例进行了实验,结果表明,该算法具有较好的去噪和边缘检测效果。     

基于两重三帧差分的运动目标检测算法的研究

运动物体检测是计算机视觉和视频处理领域的一个非常重要的研究方向。本文提出了一种新的运动目标检测算法,通过利用连续5帧图像序列进行两次三帧差分运算并将其融合起来,本文称之为两重三帧差分算法。然后结合改进的基于4个方向的Sobsl边缘算子,进行边缘提取,最后通过图像二值化处理,去除无关的线条。经过实验验证,本算法操作简单,易于实现,能够有效地检测运动目标。     

基于边缘和误差扩散的半色调图像水印算法

为使水印具有不可见性,提出了一种基于图像边缘和误差扩散的数字半色调图像水印算法。Canny算子去噪能力强,在边缘检测和噪声间能取得较好的平衡。先对灰度图像进行Canny边缘检测,得到灰度图像的边缘,然后将灰度图像的边缘近似作为半色调图像的边缘,并在灰度图像使用误差扩散算法进行半色调的同时,在边缘位置进行二值水印的嵌入。对水印图像进行了Arnold预处理,增强了水印的抗剪裁和涂抹攻击的能力。结果表明,该算法不会造成图像的明显失真,能很好地抵抗剪切、涂抹J、PEG压缩、噪声攻击。     

基于双目立体视觉的运动目标探测

文章以市内道路场景下采集的图像序列为研究对象,以双目立体视觉中的立体匹配、三维重建、物体分割进行了研究和分析,提出了基于边缘索引的立体匹配算法和基于深度的物体分割算法,最后对算法进行验证,实验结果表明该方法能有效地检测出动态背景下的运动目标。     

基于机器视觉的凹版网点变形检测技术

本文提出应用机器视觉检测系统在凹版制造过程中对网点变形进行检测,可以提供检测过程实时报告和详尽完善的分析报告,能及时发现问题并进行调整,对生产过程进行跟踪,更有利于科学的生产管理。凹版网点变形机器视觉检测系统将凹版网点图像的模拟信号转换成数字信号,通过MATLAB图像处理软件对其进行实验图像的读取和直方图均衡化,利用Sobel算子和Canny算子提取网点边缘,分别用不同的阈值和sigma值进行实验,对比实验结果发现,使用Canny算子的提取效果比Sobel算子的提取效果好,且当sigma值为16时Canny算子提取的边缘效果最好。根据本次研究所用的图像网点雕刻工艺确定标准的通沟值为d₀=125,暗调值为s₀=394,所以其通沟值和暗调值的标准范围为d₀±10和s₀±10。测量凹版网点的通沟值和暗调值,当d、s同时在标准范围内时,输出1该网点判定为合格,输出0判定为不合格。提出了两种凹版网点变形的机器视觉检测系统方案,并从照明设备和图像传感器的性能和经济性进行分析比较,确定最终执行方案。     

基于FPGA的平板式数粒机检测系统

针对目前国内药品检测数粒机大多是多通道数粒机,存在稳定性差、检测精度低等缺陷,课题组提出了基于FPGA的平板式数粒机检测系统。采用现场可编程门阵列(FPGA)作为控制系统的核心,对面阵图像传感器进行参数配置、图像数据采集,并对原始图像进行增强预处理。再由FPGA运用Canny算法获取图像采集单元的药粒目标轮廓信息,运用质心法获取质心位置坐标,采用检测线目标位置预测计数方法实现药品的高速在线检测计数。实验结果表明,基于FPGA的面阵图像传感器数粒机系统可以实现高速度、高精度的在线计数。     

基于图像融合的边缘提取新方法研究

提出一种基于数学形态学和Canny算子边缘提取的方法。传统的基于形态学的边缘提取方法有较好的去噪能力,其得到的信息往往不完整,不能反映图像全部的边缘信息。为了得到比较完整的图像边缘信息特征,利用数学形态学的方法和Canny算子方法先对图像分别进行边缘提取,然后将两种方法处理后的图像利用小波分解进行图像融合,实验结果表明,该方法得到的图像边界较细腻完整,且具有较好的抗噪性。     

机器视觉在工件自动探伤检测中的应用

针对机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号后,多数都还依赖于手工进行处理问题,文章提出了一种基于边缘提取的工业CT图像几何尺寸的自动测量方法。该方法采用Canny算子提取图像边缘信息,并在图像边缘上实现对大型工件CT图像的内部结构尺寸和缺陷尺寸的自动测量。该方法已成功地应用于工业CT图像处理软件中,实际应用效果表明,它具有较高的精确度和重复性。     

基于自适应Canny算子的印刷滚筒表面缺陷提取技术研究

印刷滚筒作为印刷机械的核心部件,常常因为使用酸性油墨、酒精等化工原料而腐蚀滚筒,导致局部塌陷或斑点。金属滚筒表面缺陷边缘是缺陷图像的主要特征之一,选用适当的边缘检测算子得到准确的边缘信息是金属滚筒表面图像处理的关键步骤。针对传统Canny算子边缘检测时出现假边缘的问题,提出利用最大类间方差法来自适应Canny算子的高、低阈值。首先利用改进的Canny算子进行边缘检测,得到边缘信息;然后再进行缺陷的定位和矢量化。利用该方法对印刷滚筒表面缺陷进行提取的实验结果表明,自适应Canny算子比传统的边缘检测方法得到的边缘连通性好,定位精度高,该方法能快速提取滚筒表面缺陷,具有较强的实用性。     

基于自适应Canny算子的印刷滚筒表面缺陷提取技术研究

印刷滚筒作为印刷机械的核心部件,常常因为使用酸性油墨、酒精等化工原料而腐蚀滚筒,导致局部塌陷或斑点。金属滚筒表面缺陷边缘是缺陷图像的主要特征之一,选用适当的边缘检测算子得到准确的边缘信息是金属滚筒表面图像处理的关键步骤。针对传统Canny算子边缘检测时出现假边缘的问题,提出利用最大类间方差法来自适应Canny算子的高、低阈值。首先利用改进的Canny算子进行边缘检测,得到边缘信息;然后再进行缺陷的定位和矢量化。利用该方法对印刷滚筒表面缺陷进行提取的实验结果表明,自适应Canny算子比传统的边缘检测方法得到的边缘连通性好、定位精度高,该方法能快速提取滚筒表面缺陷,具有较强的实用性。     

混合蛙跳优化算法的裱糊线机器人边缘提取

为了提高裱糊线机器人视觉系统定位精度,降低图像边缘冗余信息与噪声影响,提出将基于混合蛙跳优化算法的Canny算子应用于裱糊线机器人裱纸的边缘检测中。通过采用最大类间方差作为混合蛙跳算法的目标函数,自适应迭代优化Canny算子双阈值,实现裱糊线有效提取。仿真试验结果表明,该算法优化Canny算子可较好检测裱纸图像的边界轮廓,自适应获取最优阈值,弥补传统Canny算子需要人为设定的缺点,提高了检测精准性,同时具备一定降噪效果。该算法较粒子群优化算法、传统Canny算法C/A分别降低3.33%、33.39%,C/B分别降低了14.94%、54.55%。     

基于机器视觉的齿轮尺寸在线测量系统

针对传统的零件尺寸测量系统效率低、精度差、价格昂贵且操作难度大的问题,课题组提出了一种基于机器视觉的齿轮尺寸非接触式在线测量系统。该系统采用一种新的直齿圆柱齿轮测量方案:首先对CCD相机采集的图像进行灰度处理与滤波去噪;然后进行阈值分割,采用Canny算子来获得单个像素的图像边缘;针对齿轮的边缘轮廓形状特征,应用霍夫变换、改进的最小二乘拟合和改进的中心画圆法等原理,建立了齿轮中心孔直径、齿根圆直径、齿顶圆直径和齿数等齿轮参数的测量算法。研究结果表明:使用2 560 dpi*1 920 dpi分辨率的CCD相机测量20 mm以下的直齿圆柱齿轮时,测量精度可达到10μm,绝对误差小于1个像素0.020 9 mm,系统响应时间为2.8 s。该系统满足工业测量要求,解决了传统系统测量精度低、价格高的问题。     

融合颜色和边缘特征的织物图像检索算法

为解决单一特征检索精度不高的问题,提出一种基于分块颜色直方图和边缘方向直方图的检索算法。将图像转换到HSV颜色空间,并进行图像分块得到子块颜色特征;通过Canny算子提取图像边缘信息,获得边缘方向特征;利用卡方距离分别度量颜色特征与边缘特征的相似性,实现图像检索。该算法对织物图像的平均检索查准率达80.83%。认为:该织物图像检索系统对织物检索有较高针对性,能够获得较好的检索效果。     

基于数字图像处理的套印精度检测方法研究

为提高印刷品套印精度检测的效率与精度,基于印刷品套印标识"米"字线边缘轮廓特点及数字图像处理技术提出了一种简洁高效的印刷套印精度检测方法.首先,将CCD相机采集的印刷品套印标识图像进行图像预处理,采用Canny边缘检测算子获取套印标识的边缘图像;然后,标定像素与实际尺寸之间的关系,完成单位像素的尺寸标定.通过检测"米"字线水平、垂直方向及斜向线条同侧边缘的像素距离,根据标定的尺寸,即可求出给定样张的套准偏差.将采用此方法得到的实验数据与人工手持USB数字显微镜测量数据进行对比,测量的平均套准误差小于0.003 mm,符合国家印刷行业的套印精度标准规定.提出的方法可靠,效率高且检测速度快,对印刷套准偏差检测具有较高的精度.