基于面阵CCD的迈克尔逊干涉环计数方法

提出一种基于面阵CCD的迈克尔逊干涉环计数方法。该方法利用面阵CCD采集迈克尔逊干涉环图像,采用图像相减、图像滤波、灰度拉伸、边缘检测、二值化、图像膨胀和细化等方法对采集图像预处理,设计有效区域自动搜索算法确定有效区域中心,提出检测梯度方向角变化的方法对干涉环进行计数。实验结果表明,该方法设计的干涉环计数器精度高,稳定性强,满足了微距离测量的实际应用需求。     

用线阵CCD实现潜望镜镜筒弯曲的实时测量

潜艇潜望镜的镜筒在航行时受到水的阻力会产生弯曲变形,这种变形会造成潜艇对星体测量的误差;由于镜筒结构的特殊性,对其弯曲程度的测量只能采用非接触方法;首先从结构和光路方面介绍采用线阵CCD作为检测元件实现对镜筒弯曲程度的测量;其次以东芝公司的线阵CCD(TCD1501C)为例阐述了其工作原理及驱动时序的控制要点,并介绍了基于可编程逻辑器件的线阵CCD的驱动电路;线阵CCD输出的信号中含有共模干扰,必须采用差分放大器将其抑制;为将信号转化为适合计算机处理的数字信号,文中给出了有一定实用价值具有施密特特性的二值化处理电路及二值化后的数据处理过程;最后阐述了在实际使用中的一些关键问题.     

基于线阵CCD的两轮自平衡智能车系统

设计一种基于线阵CCD传感器的两轮自平衡智能车系统,运用互补滤波算法对陀螺仪和加速度计进行姿态角融合,使用浮动阈值法对线阵CCD图像进行二值化处理,完成姿态、方向和速度三项控制任务并对控制信号进行融合。实际测试,智能车以2.2m/s的平均速度稳定运行,验证了系统设计的可行性与可靠性。     

基于图像纹理的车辆检测算法

传统的视频检测方法是基于面阵图像的,其背景图像复杂,不利于目标分割和特征提取,而线阵CCD成像中背景图像相对简单,并且其帧速率远远高于面阵CCD的帧速率,从而可以实现高精度的检测,特别是车辆存在和车辆速度的检测.本文提出了适用于线阵CCD图像的车辆检测算法.其基本思想是:利用小渡变换提取路面的纹理特征,然后对采集的每线数据进行二值化,并在此基础上,逐线进行车辆分割.实验表明:该算法能有效抑制车灯和阴影对车辆分割的干扰,实现车辆的实时准确分割.     

提高线阵CCD大尺寸自动测量系统精度研究

利用光学成像技术与线阵CCD信号串行输出相结合测量物体尺寸，存在着光学系统衍射引起的像边缘不确定带来的测量误差。而传统的采用二值化电路并不能完全解决这个问题。文章在分析传统测量原理基础上提出了新的CCD输出信号的处理方法，并给出了软件框图。     

基于线阵CCD图像亚像素级别边缘检测方法

研究线阵CCD采集一维图像亚像素级别边缘检测方法。该方法经过图像平滑滤波、基于梯度算子边缘粗定位、拟合区间搜索、最小二乘直线拟合边缘精确定位几个步骤,定位出线阵CCD图像边缘位置。图像采集卡(FPGA)接收图像处理卡(DSP)下发的控制指令,接收CCD图像数据,并且负责图像数据的平滑滤波和梯度值计算,粗定位出边缘位置,然后把边缘粗位置坐标,以及截取粗定位的边缘点附近段数据上传给图像处理卡,以供后者进行下一步拟合区间搜索和最小二乘拟合精确定位出边缘位置。通过图像采集卡的前期处理,可以大大减少其与图像处理卡之间的通讯数据量,FPGA+DSP这种分工处理模式发挥了各自处理芯片的优势,大大提高了运算处理效率。实验结果表明,该算法检测精度达到亚像素级别,3σ小于0.5像素,处理时间小于90μs。     

弱边缘电荷耦合器件羊毛图像二值化算法

为解决弱边缘图像二值化产生羊毛几何尺寸失真问题,通过对基于灰度和梯度指数的边缘细化算法研究,结合经典的全局阈值法和局部阈值法,提出了一种电荷耦合器件（CCD）羊毛图像自动二值化算法。该算法将sobel算子和斜坡边缘模型引入现有边缘细化算法中,既增加寻找边缘点环节又改进灰度调整因子,达到提高处理效率和避免人为干预的目的;在分析最大类间方差法和Bernsen法的基础上,结合全局和局部阈值处理各个子图像,从而强化边缘细节,降低失真度。实验结果表明,与传统方法相比,该算法对于弱边缘图像二值化具有良好的性能。     

线阵CCD在蒸馏仪体积测量中的应用

本文介绍了线阵CCD用于测量蒸馏仪回收液体积的工作原理.测量系统由平行光源、透镜、线阵CCD、驱动电路、预处理电路和二值化电路组成.文中详细介绍了线阵CCD的驱动电路设计,以及由未感光像元计算回收体积的方法.实验结果表明线阵CCD测量精度高,测量速度快,可以满足馏程仪对回收体积测量的要求.     

线阵CCD精度靶图像触发算法设计

针对线阵CCD精度靶测量弹丸坐标时需要额外触发光幕发送触发信号来决定其何时开始采集的问题。在图像采集过程中,设计一种图像触发算法在接收线阵CCD相机的图像数据信号的同时自动检测弹丸并实时发送触发信号。通过研究弹丸图像的特性以及算法在FPGA上的硬件实现方法,利用当前采集到的图像对算法进行了实验验证。实验验证表明,该算法可有效识别弹丸信号,并能排除其它非弹丸信号的干扰。该算法对提高线阵CCD精度靶触发精度,精简线阵CCD精度靶结构具有十分重要的意义。     

应用MATLAB图像工具箱的不规则裂纹检测

提出了一种表面不规则裂纹特征的检测方法,通过获取CCD相机拍照得到裂纹图像,使用MATLAB图像处理工具箱对图像进行灰度化、二值化处理。对二值图像可以进行细化处理以求得裂纹长度,提取灰度等值线可以获得裂纹边界,在提出的修正算法下可以得到裂纹真实宽度的近似值,相比于其他已知方法提高了计算结果的精度,并且实现了自动处理,降低了数据处理过程中的人工劳动强度,提高了数据处理效率。     

针对特定目标提取的二值化算法

根据中文支票识别的预处理过程中提取特定目标的需要,研究了多种二值化算法在预处理中的效果.通过分析2000张中文支票灰度图像的直方图,找到了可以用于图像分割的直方图梯度值信息,基于该梯度值信息,提出了一种用于提取支票图像中金额栏外围框线的二值化算法,使得支票灰度图像中的待提取框线更加清晰、凸出,更加易于定位.在中文支票预处理环境下,所提出的二值化算法在与其它多种二值化算法的对比测试中,表现出了更好的效果和更高的效率.     

结合Canny算子的图像二值化

对经典的二值化方法Ostu算法和Bernsen算法中存在的缺点进行了分析,提出一种结合Canny算子的图像二值化方法,该方法综合考虑了边缘信息和灰度信息,通过边缘附近种子点在高阈值二值化图像中的填充和低阈值图像对它的修补而得到二值化结果图像,较好地解决了经典二值化方法中存在的抗噪能力差、边缘粗糙、伪影现象等缺点,实验结果证明,该方法能够较好地解决低对比度图像和目标像素灰度不均匀图像的二值化问题。     

视觉导引智能车的自适应路径识别及控制研究

为了提高智能循迹小车路径识别的精度与行驶速度,提出了一种基于自适应闽值二值化的路径识别算法.首先采用OTSU算法计算出图像分割的最佳阈值,利用此闽值二值化灰度图像;然后提取二值化图像中赛道中心线,得到智能车在赛道中所处位置信息.其次利用线性回归方程对丢失赛道边缘图像拟合直线,根据图像特征完成路径识别.最后采用分段式PID算法实现方向控制,使用增量式PID进行速度调节.测试结果表明,此方法有效提高了不同路径的识别率以及对外界灯光环境的适应性.     

微电子封装位置在线实时图像识别算法研究

提出一种针对流水线上微电子点胶封装位置的在线实时图像识别算法。通过对封装位置所在圆的颜色特征分析,提取R分量进行图像灰度化,采用迭代法对灰度图像进行阈值分割去除复杂背景得到二值图像,利用中值滤波法平滑二值图像消除分割后的噪声,运用Sobel算子提取边缘获得边缘信息,利用Hough变换找出边缘信息中待识别圆的中心位置,完成对封装位置的检测。实验结果表明,利用机器视觉技术可以快速、准确地对微电子封装位置进行定位,具有很好的理论和实际应用价值。     

基于DSP和线阵CCD的带钢边缘检测系统

为了能得到一种更好的带钢边缘检测系统,提出了一种利用线阵CCD的图像快速采集功能对运动带钢边缘进行检测的方法。该方案用平行光投射系统来照明,采用数字信号处理器(DSP)驱动CCD工作并对测量结果进行处理,有效地简化了硬件结构;介绍了一种CCD输出信号的处理电路及其二值化原理,并给出了系统硬件、软件设计方案;实验证明,该方案的测量精度可达到0.1 mm,响应时间少于3 ms,结构简单便于安装,适用于恶劣的工况环境。     

基于颜色信息定位车牌及其校正

车牌定位是车牌识别中的关键技术之一。本文对传统基于边缘检测的车牌定位算法做了改进,根据彩色图像R、G、B三者的分布特点,采用直接二值化定位车牌。在车牌区域提取之后,针对传统灰度化再二值化进行字符分隔对光线敏感的缺点,本文跳过灰度化过程,基于R颜色分量进行二值化,这种方法很好减少了阳光照射的影响。基于Hough变换,提出了基于双线性插值的两步法的校正方式。本文提出的方法运算过程较简便,代价低,可应用于嵌入式系统低成本硬件上,实现实时车牌识别。     

基于改进概率霍夫变换的车道线快速检测方法

车道线是行车安全的重要参考。为提高无人驾驶行车过程中车道线检测的准确性和实时性,提出一种基于改进概率霍夫变换的车道线快速检测方法。首先对获取的图像进行感兴趣区域提取,根据车道线颜色的特殊性,合理选取三色通道的比值对图片进行灰度化,为增强阈值处理的鲁棒性,采用大津二值化法对灰度图像进行二值化,由于Canny算子具有良好的定位边缘的能力,本次边缘提取算子选取为Canny。接着分别从车道线长度、角度、车体和车道宽度4个方面提出4点约束条件对该算法加以改进,剔除干扰线和伪车道线,最后通过线性回归法拟合出正确车道线。实验结果表明,该算法在快速检测车道线的同时保证了检测的准确率,并将实验结果与其他算法进行比较,证明了该算法的实时性和准确性优于其他算法。     

基于线阵CCD的可吸收缝合线线径检测系统

在可吸收缝合线的生产和缠绕过程中,线径是否均匀关系到缝合线的品质和质量。设计了基于线阵CCD的可吸收缝合线线径检测系统,该系统由光学成像系统、线阵CCD的CPLD驱动系统、高速A/D数据转换和DSP采集与处理系统构成。系统中CCD每个像元信号的输出、数据转换和数据采集过程是同步控制、同步进行的,频率同为1MHz。采用软件二值化方法准确提取了缝合线的尺寸边界信息。实验证明：与传统测量方法相比,该系统实时性好,测量缝合线线径准确、精度高,大大提高了生产效率与产品合格率。     

基于车牌识别的二值化算法研究

二值化算法在车牌识别系统中的车牌定位方面有着很重要的作用,但是光照条件的影响,使得二值化算法中的阈值T确定较为困难。该文提出了一种灰度值拉升的改进算法,可以降低二值化算法过程中的阈值的确定难度,并通过实例证明了这种算法的可行性。     

基于面阵CCD的相机自动调焦技术

为满足摄影分辨力的要求 ,在航空相机拍摄过程中 ,镜头位置要随着摄影距离的改变相应调整。线阵CCD交汇测量能准确测定点目标的距离 ,但对于面目标测量难度较大 ,若用面阵CCD替代线阵CCD ,并利用小波变换获取的图像边缘特征 ,自动识别相同点目标在不同CCD面上的成像位置 ,可实现面目标距离精确测量和相机焦距的自动调整。