一种FFT的Hu矩的番茄形状特征提取

目前基于机器视觉的番茄形状检测算子检测到的形状特征单一,相关的深入研究较少,为进一步探索合适的形状特征参数及检测算子,将Hu矩作为特征参数并利用支持向量机实现了番茄的形状检测分类,准确度较高。首先设计采用Laplacian算子与Sobel算子进行算法融合对采集到的番茄图像进行自适应增强处理;然后采用最小错误率贝叶斯决策算子对平番茄图像进行图像分割得到番茄目标二值化图像。然后对得到二值化后的番茄图像进行归一化处理,使得归一化后的图像具有平移、旋转、尺度缩放不变性的Hu参数,通过提取目标番茄的7个Hu矩特征值参数,最后将这些特征值输入支持向量机中,完成番茄无损分级检测。试验采用VS2010验证算法,对正常果形、轻度畸变果形、重度畸变果形共计1000个样本进行了训练测试,结果表明经过改进增强图像以及改进Hu矩算子对番茄正常果形的分级精度达到93.3%,符合实际番茄检测精度的要求。     

融合特征相互关系的视网膜微动脉瘤提取

为了抑制视网膜不同结构特征之间的影响,提高视网膜微动脉瘤的检测精度,提出了一种基于特征相互关系的视网膜微动脉瘤提取算法.首先,对视网膜灰度图像进行均值滤波,检测圆形边界和视盘,并构建视盘掩模.然后,对视网膜绿色分量图像自适应直方图均衡化,利用Canny方法提取边缘,移除图像圆形边界并填充封闭的小面积对象.最后,考虑不同特征之间的相互关系,消除较大面积对象后进行”逻辑与”运算移除视网膜渗出物、血管和视盘,得到视网膜微动脉瘤图像.实验结果表明:该算法能够有效提取视网膜眼底图像中的微动脉瘤,其敏感度、特异性、阳性预测值和检测精度分别达到了94.81％、96.04％、91.64％和95.66％,基本能够满足临床应用对稳定性和精度的要求.     

基于图像拼接的尺寸精密检测算法研究

针对基于机器视觉的大长径比类零件几何尺寸综合检测中因要求视场大而导致分辨率低,投影误差大等问题,将图像拼接技术应用到视觉测量中,采用已标定摄像机方式建立图像投影模型、提出了基于位姿变换的图像拼接算法实现图像之间的精确配准、基于最佳阈值灰度调整的图像融合以消除图像拼接接缝.通过对标准模板进行检测实验,测量精度可达到±0.006mm,重复测量精度≤0.004mm,结果证明了该算法的可行性.     

基于改进形状上下文特征的工件识别与定位

为了满足自动化装配线中工件自动上料作业的需求,提出了一种基于改进形状上下文特征的工件识别和定位算法。首先对图像进行预处理,然后进行阀值分割提取轮廓图像,利用改进的形状上下文特征检测算法在已检测出的轮廓中识别工件轮廓。与传统形状上下文特征算法不同的是改进形状上下文特征检测算法采用直方图结合Harris角点进行特征生成与匹配,加快了匹配速度。实验结果表明,本方法具有较高的精度,对环境变化有一定的适应能力,能较精准地对工件进行定位。     

基于机器视觉与YOLO算法的马铃薯表面缺陷检测

针对马铃薯表面缺陷检测快速准确的需求,提出一种基于机器视觉与YOLO算法的马铃薯表面缺陷检测方法.应用这一方法,构建马铃薯表面缺陷图片数据集,对原始数据集进行图像增广;通过二分K均值聚类算法进行目标框聚类分析,采用分步训练方式优化学习权重.试验结果表明,所提出的基于机器视觉与YOLO算法的马铃薯表面缺陷检测方法可以有效实现马铃薯表面缺陷的快速、准确检测,平均识别精度达到99.46％,对腐烂、发芽、机械损失、虫眼、病斑检测的精度均高于98％,单幅图片识别时间约为29 ms.     

锥束CT图像中的印刷电路板导线自动检测方法

针对印刷电路板(PCB)的CT图像存在灰度不均匀、导线形状多变等特点导致的导线难以有效检测的问题,提出了一种基于超像素分割的PCB导线自动检测方法。该方法使用基于引导滤波的类顶帽变换对图像预处理,提高不同类别区域的类间差异,改善后续的超像素分割结果;然后选择graph-based超像素分割算法对导线定位;最后,采用导线几何形状、灰度分布等特征判断识别导线区域,实现导线检测。对存在灰度不均匀、多条导线、多尺度的PCB CT图像进行了实际实验。结果显示:该算法取得了较好的导线检测结果,在实验测试图像上检测率达到了90%以上,基本满足导线自动检测对精度和抗干扰能力的要求,具有较高的应用价值。     

基于模糊形状判别的鲁棒交通标志检测算法

针对交通标志存在尺度、旋转、倾斜、表面被污损或部分被遮挡等退化情况,提出一种基于模糊形状判别的鲁棒交通标志检测算法.该算法在HSV彩色空间进行颜色分割的基础上,提取目标区域的对称局部特征,根据设计的模糊形状判别算法来判定目标区域的形状,进而检测出交通标志.采用该检测算法对不同天气情况、不同道路场景下的3 000多幅自然场景图像进行交通标志检测实验,结果表明该检测算法不仅具有较高的检测率,而且具有良好的鲁棒性.     

机器视觉及激光轮廓扫描的电流互感器外观信息自动识别算法

为了提高电流互感器外观信息的识别精度,对基于机器视觉及激光轮廓扫描的电流互感器外观信息自动识别算法进行了研究.利用线激光轮廓传感器获取了电流互感器外观轮廓的三维点云数据,依据三维点云数据重构了电流互感器外观轮廓图像,丰富了外观细节信息.按照外观图像形状信息特征参数,采用二叉决策树分类器识别了污渍与裂纹等外观形状信息.利用形态学字符定位方法与垂直投影法,自动识别外观图像空间信息即字符信息.实验结果表明,该算法识别电流互感器外观信息的准确率高于９９％ ,识别速率为 １．０１ 个/ s ,具备较好的自动识别性能.     

基于生成对抗网络的模糊工件角度检测

为提升复杂的工业生产环境中模糊工件图像的角度检测精度,对工件图像进行有效的去模糊操作,提出基于生成对抗网络的去模糊方法,该方法通过生成网络与判别网络间的对抗性训练,最小化去模糊图像与清晰图像间的距离。为避免直线错检、断线等问题,基于直线检测算法提出改进的直线检测算法。通过对比实验与数据分析发现,所提方法比多尺度卷积神经网络去模糊方法提升了约13%的检测精度。     

基于引导滤波与神经网络算法的螺纹孔检测方法

为解决测量曲轴端面螺纹孔操作繁琐、精度差及效率低等问题,以型号YC4W75曲轴为例,提出1种基于引导滤波与神经网络算法的螺纹孔检测方法.首先,将实时采集到的图像,利用引导滤波和形态学对图像进行预处理,消除表面噪声、花纹等影响,提取曲轴端面内螺纹小径的边缘特征,然后,结合RANSAC算法,利用Pytorch创建神经网络模...     

考虑线路电磁屏蔽的带电环境耐张线夹X射线检测方法

X 射线检测方法是当前普遍使用的带电环境耐张线夹检测方法,针对该方法使用过程中因传输距离较远,受到电磁干扰,造成检测精度下降的问题,提出考虑线路电磁屏蔽的带电环境耐张线夹 X 射线检测方法.启动 X 射线发生器、数字成像板与计算机终端等检测设备后,通过线路抗干扰与屏蔽体接地方式实现线路电磁屏蔽,利用计算机终端获取带电环境下耐张线夹 X 光片图像,采用专业图像处理技术对 X 光片图像实施处理,输出 X 光片图像与检测结果.电磁屏蔽过程中,线路抗干扰可通过电路滤波与信号滤波实现,屏蔽体接地采用并联单点接地形式实现.应用分析结果显示,该方法在高于和低于 ３３０kV 电压等级条件下的检测精度分别达到 ９２％ 和 ９５％ 以上.     

废有色金属分选中散布物料动态位置的实时计算

针对废有色金属分选中物料动态位置计算的问题,提出了一种基于二值图像形心计算的改进算法,以保证物料位置计算的准确性和高效性。对基于X射线透射技术的废有色金属分选进行了分析,利用图像处理技术对探测数据进行了处理。考虑到待分选有色金属废料形状、尺寸、姿态各异,移动速度快的特点,选用了高精度的连通区标记法,并在二值图像形心算法的基础上进行了改进,实现了连通区标记后一次遍历计算多个物料目标形心,解决了同一物料的探测数据被分割至两幅图的问题,完成了物料位置计算。实验结果表明,该计算方法能快速、准确地计算有色金属物料的动态位置,算法的准确率可达92.3%,平均每幅图耗时30.3 ms。     

基于误差转换的汽车曲轴圆度及圆柱度误差评价数学模型构建研究

针对国内汽车曲轴轴颈圆度误差、圆柱度误差检测普遍存在的效率低、精度低等问题,建立基于误差转换的平面曲线和空间曲线误差数学模型,结合圆和圆柱的数学表达建立满足最小包容条件的圆度和圆柱度误差评定数学模型,并采用遗传优化算法计算出符合最小评定要求的曲轴轴颈形位误差,解决了理想包容要素位姿参数不精确的问题。同时,建立基于图像域的汽车曲轴轴颈形状误差检测试验台,针对测量过程中连杆轴颈沿主轴颈公转运动,从而导致连杆轴颈图像域检测数据存在坐标不归一问题,以曲轴法兰端特征孔为基准,通过模板匹配特征与孔边缘提取实现了连杆轴颈圆度和圆柱度测量数据空间坐标归一化处理。以某型号发动机曲轴为例进行大样本误差检测试验,并与三坐标测量机测得的结果进行对比,数据分析表明提出的曲轴轴颈形状误差检测方法的精度为1μm,且重复检测误差在0.1μm以内,证明了其理论上的正确性及实践操作的可行性。     

基于改进 Canny 算子的锂电池极片表面缺陷检测

针对目前锂电池极片表面存在低对比度微小缺陷难以检测的问题,提出了一种基于改进Canny算子的锂电池极片表面缺陷检测方法。首先,使用双边滤波改善高斯滤波在降噪时可能造成的图像边缘模糊问题,并在此基础上引入多尺度细节增强算法来增强低对比度图像;其次,基于Sobel算子的3×3梯度模板计算极片图像的梯度幅值和梯度方向;最后,基于最大熵和Otsu算法自动获取图像的高、低阈值,通过逻辑与运算对两种算法阈值分割后的检测结果进行边缘融合,并利用形态学闭运算和细化算法修复不连续边缘,得到最终检测边缘。实验结果表明,传统Canny算子和Otsu-Canny算法难以有效检测不同类型的暗斑、露箔和划痕缺陷,而本文算法对这些缺陷均取得了较好的检测效果,能够在突出目标缺陷区域的同时,有效减少同色度背景噪声,正确检测率达98%,具有一定实用价值。     

无人机群对多目标执行多任务的协同规划方法

为了减少无人机群对多目标执行多项任务的航程,提高任务规划的稳定性,提出了基于保留潜力蜜源人工蜂群算法的协同任务规划方法( RPSABC 算法).建立了无人机群协同任务规划的约束条件和目标函数;分析了基本人工蜂群算法原理;提出了动态选择策略,观察蜂选择蜜源时兼顾优质蜜源和潜力蜜源,利于算法寻优;使用 Metropolis 准则改进蜜源选择策略,有利于算法跳出局部最优、保留潜在最优;基于以上改进,提出了保留潜力蜜源人工蜂群算法的无人机群协同任务规划方法.仿真验证结果表明:RPSABC算法收敛迭代次数比 ROABC 算法、 ABC 算法分别减少３１.９％ 、４０.４％ ;目标函数收敛均值分别下降了５.２％ 和１９.０％ ; RPSABC 算法的收敛值标准差最小,说明此算法稳定性最好.     

基于A*

针对二维栅格地图下,移动机器人以最短路径遍历所有目标点的路径规划问题,提出一种基于启发信息扩展节点的 A*     

无人机遥感山区公路图像去噪方法

为实现对遥感图像较好的滤波去噪效果并有效保持图像边缘细节,提出一种自适应开关均中值融合滤波方法,可有效处理无人机拍摄的公路遥感图像.首先,选定遥感图像的局部区域,并设定梯度变换阈值大小,同时为标记该区域内的各个像素点,定义标志数组.然后,与阈值进行比较,若当前用于比较的像素点的值比梯度阈值大,则进行自适应开关均中值融合滤波,利用自适应选定阈值来替代传统开关均中值滤波器的固定阈值;若当前像素点小于梯度阈值,则选取改进梯度倒数进行加权平滑处理,即针对图像局部区域建立相关函数,将权值参数按照局部统计特性适应性进行调整.由实验结果可知,与传统梯度倒数加权平滑算法相比,自适应开关内中值融合滤波算法能够滤除遥感图像中的脉冲和椒盐噪声,对其他类型的噪声也有较好的效果,同时保留了图像的边缘细节信息.实验结果表明,滤波处理的图像平均梯度指数提高了 ３．１６％ ,且参数均方误差( MSE )减少了约 ５％ ,具有较高的应用价值.     

图像拼接技术在爬壁机器人位置伺服控制系统中的应用

针对传统爬壁机器人对裂缝图像拼接效果差而导致位置控制结果不精准、工作效率较差的问题,提出基于图像拼接的爬壁机器人位置伺服控制系统.选取 STM３２F１０３RCT６ 为主控芯片,采用气动方式设计机械气动结构,利用 PLC 位置伺服控制器实现故障电路检测.设计视觉控制平台,避免强电磁场影响.软件部分依据 CCD 相机实现机器人视觉监测,采用图像拼接技术删除相邻图像的边缘处重叠部分,实现对墙壁裂缝的准确监测,利用机器人运动速度及机器人预设位置轨迹计算爬壁机器人的位置伺服控制值,将该值传输至系统硬件,实现位置伺服控制.由实验结果可知,所设计系统对裂缝全景图像拼接的精准度较高,机器人的位置伺服控制准确率为 ９７．５％ .     

基于二进小波和抗噪形态学的烟雾边缘检测算法

针对枪口烟雾图像的不规则性以及烟雾扩散速度快等特点,传统的边缘检测算法无法高效地提取烟雾边缘轮廓的问题,对烟雾图像采集技术、烟雾图像预处理技术以及烟雾图像边缘检测技术进行了研究,提出了一种改进的二进小波和抗噪形态学融合的边缘检测算法.首先,在 B 样条二进小波基础上,将二进小波消失矩的阶数提高到四阶;其次,选取方向不同的结构元素,得出改进的形态学算子;最后,用小波逆变换重新构造枪口烟雾图像,对其进行锐化处理,输出边缘信息.仿真结果表明,该算法检测出来的枪口烟雾图像边缘定位准确且清晰完整,能有效抑制噪声,在客观方面优于传统的边缘检测算法.