基于双目立体视觉的IC板深度测量

为了测量批量生产的IC板深度,搭建了一套双目立体视觉系统,介绍了双目视觉测量原理和测量过程,结合HALCON视觉处理软件开发了图像处理算法,通过立体匹配获取到了左右相机的视差图,最终根据视差图像计算出了IC零件的深度,实现了对IC零件深度的准确测量。实验结果表明,该方法可较精确的测量出IC零件深度。     

基于双目立体视觉的齿轮端面高度测量方法

为了实现齿轮端面高度的高精度非接触式测量,提出基于双目立体视觉的齿轮端面高度测量方法。创新性地使用可滑动固定基线距离的单目CCD相机代替传统的双目相机获取齿轮双目图像。在获取双目图像后,通过双目相机标定实现齿轮图像立体矫正。基于改进的SGBM算法对矫正后的双目图像进行立体匹配,获取视差图和相机坐标系下平面三维坐标点,对上下平面的三维坐标点进行最小二乘拟合,从而获取上下平面的深度信息,上下平面深度相减即可实现齿轮端面高度的测量。使用直齿轮进行了视觉测量实验,实验结果表明,提出的测量系统及方法具有较高的精度和稳定性。     

基于双目视觉的工件抓取系统研究

现代化工业流水线上,双目视觉技术利用视差原理能够恢复目标物体空间信息,将机械手与其相结合,可以解决传统生产线对机器人通过离线示教方式进行抓取的弊端,对于提高生产效率和自动化程度有着重要意义。该系统利用双目视觉技术,使用改进的SURF算法对工件图像进行特征提取,同时以距离测度作为相似性度量技术进行左右图像特征点匹配,实现对工件中心识别;并将识别结果转化为机械臂控制信息,完成工件抓取。     

基于张正友平面模板法的双目立体视觉系统标定

为验证基于张正友平面模板法标定双目视觉系统方法的准确性与合理性,首先分析了双目立体视觉系统的原理,然后论述了双目立体视觉的系统标定原理、方法,以及利用张正友平面模板法进行标定的步骤,通过标定双目立体系统的内部参数和外部参数,应用视差原理,能够确定空间某点的三维坐标,实验验证了文中提出的基于张正友平面模板法标定双目视觉系统方法的准确性与合理性。     

无人车平台立体视觉技术的研究

以某无人车平台为对象,开展双目立体视觉技术研究。通过采用双目立体视觉涉及传感器CCD摄像头与一线激光雷达、四线激光雷达及毫米波雷达等多传感器联合标定的方法提高立体视觉的测量精度。通过比较多种匹配算法优劣性,选择其中的自适应权重立体匹配算法作为本平台实现算法,编写算法测试程序,生成视差图,并通过与SSDA算法对比实验验证算法优越性。     

基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位

为克服传统目标检测跟踪方法无法对目标准确定位,以及在复杂环境下容易受光照、阴影等因素干扰的问题,提出了基于双目视觉的目标检测跟踪与定位方法。首先使用Matlab标定工具箱和OpenCV进行摄像机标定和图像校正,然后利用基于双目视觉的背景差分法实现目标检测,结合基于Kalman滤波的改进Camshift算法实现目标跟踪,最后利用视差图得到目标三维信息,从而实现目标定位。实验结果表明,所提方法能够实时跟踪运动目标并实现目标的准确定位。     

基于线结构光的双目视觉目标位姿测量研究

为了应对在复杂情况下对无有效特征物体的非接触目标位姿测量,文中提出了一种基于结构光的双目视觉目标位姿测量方法,通过将结构光投射到目标物体上,结合2台工业摄像机组成一个结构光双目视觉测量系统。重点介绍了光条中心提取方法、立体匹配方法的选择,以及对结构光双目测量系统的测量模型,并进行了平面板件偏转角的测量实验,验证了测量方法的可行性与有效性。     

基于双目视觉的工件空间定位方法研究

本文基于双目视觉原理,设计实现了一种对特定工件空间定位方法。首先对双目视觉系统进行标定,根据标定结果进行图像矫正,使用基于区域的立体匹配算法求取视差图,结合特征点对应视差值和标定结果对图像进行三维重构,获得工件表面的高度位置信息;根据工件特征,通过拟合获得的工件一组同轴圆的圆心三维坐标,确定工件在摄像机坐标系下的位置和姿态,实现工件的空间定位。     

大尺寸曲面零件的双目视觉测量网络规划研究

大尺寸复杂曲面零件的视觉检测,需要多个视觉形成视觉网络才能实现完整三维零件重构。针对大尺寸复杂曲面零件的双目视觉测量网络规划问题,提出了一种基于改进的多目标并列选择遗传算法的视觉测量网络规划方法。首先建立双目视觉测量网络的几何模型,得出了双目视觉测量网络的解空间,为评价视觉测量网络规划的优劣,提出了视觉测量网络的覆盖率与分辨率的概念,通过遗传算法在解空间中优选地搜索出最优解,根据覆盖率与分辨率这两个评价指标,得出最优的规划方案。以大型螺旋桨叶片为例,进行双目视觉测量网格规划实验,验证了算法的可行性。     

爬壁机器人双目视觉障碍检测系统

针对壁面障碍物的不确定性,设计了一种爬壁机器人双目视觉障碍检测系统。具体包括搭建双目平行视觉系统,根据双目视觉理论对摄像机进行标定,获取相机标定参数;通过标定参数和极线约束对双目图像进行校正,解决图像畸变不共面问题;利用块搜索模型和相似度函数获取视差,保证视差获取的快速性与鲁棒性;最后提出一种障碍物检测算法:建立壁面检测模型约束检测范围,引入面积阈值,过滤干扰并实现障碍物提取,提出一种障碍物定位算法,通过宽度、深度与偏距三个方面对障碍物进行定位,同时,通过线性插值解决障碍物中心视差丢失问题。实验结果表明:在保证实时性的基础上,该系统能够有效检测前方障碍物且准确提取率能够达到95.9%,定位误差为4.91%,满足爬壁机器人检测要求。     

Segmentation of intestinal gland images with iterative region growing

A region growing algorithm for segmentation of human intestinal gland images is presented. The initial seeding regions are identified based on the large vacant regions (lumen) inside the intestinal glands by fitting with a very large moving window. The seeding regions are then expanded by repetitive application of a morphological dilate operation with a much smaller round window structure set. False gland regions (nongland regions initially misclassified as gland regions) are removed based on either their excessive ages of active growth or inadequate thickness of dams formed by the strings of goblet cell nuclei sitting immediately outside the grown regions. The goblet cell nuclei are then identified and retained in the image. The gland contours are detected by applying a large moving round window fitting to the enormous empty exterior of the goblet cell nucleus chains in the image. The assumptions based on real intestinal gland images include the closed chain structured goblet cell nuclei that sit side-by-side with only small gaps between the neighbouring nuclei and that the lumens enclosed by the goblet cell nucleus chains are most vacant with only occasional run-away nuclei. The method performs well for most normal and abnormal intestinal gland images although it is less applicable to cancer cases. The experimental results show that the segmentations of the real microscopic intestinal gland images are satisfactorily accurate based on the visual evaluations.     

基于时变图像序列的脉搏信息提取

为获取全面客观的脉诊信息,本文提出一种全新的脉搏信息检测方法-脉搏触觉图像化法。本系统模拟中医脉诊实际,采用软性薄膜加压探头,由单一CCD摄像头采集得到脉搏动态时变图像序列。在算法实现上,从图像整体灰度变化入手,应用图像相关性和图像灰度重心变化分别提取脉搏波形图,并利用图像重心法分析得出不同人在不同取脉压力下的部分脉搏特征。研究结果表明,基于时变图像序列的方法能够有效提取脉搏波的幅度、形态和脉搏频率、节律等信息,为脉搏信息的检测和表征提供了新的手段和方法。     

探讨机电产品形象和品牌形象的统一性塑造

从产品形象设计的角度出发,探讨机电产品形象与品牌形象的有机整合,通过对产品形象和品牌形象的理论分析,找出产品形象与品牌形象的关系,并根据产品形象的一些特点与表现,以及运用相应的产品形象设计方法、手段,达到品牌形象与产品形象统一的目的。     

改进二值化算法在铁路路况图像处理中的应用

针对铁路路况识别系统实时性要求高,图像受太阳光照射、阴影遮挡等外界条件影响大的特点,结合了两种对CTSU法的改进,提出了一种新的改进算法。改进二值化算法首先利用快速二值化算法找到一个初始的阈值,然后利用类内方差和图像灰像素的变化率的关系来判断是否对图像进行继续分割,直到找到最佳阈值为止。此法可在提高算法的适应性的同时使计算速度得到改善,实验结果表明这一算法效果良好。     

区域逻辑运算实现复杂形状目标区域孔径填充

本文研究了图像的区域编码和区域逻辑运算，并利用此运算在保持目标轮廓不变的情况下实现了目标区域孔径的填充。研究结果表明，该算法可以广泛应用于复杂轮廓目标区域的填充和图像检测。     

显微细胞的图像分析技术

目前图像处理技术在细胞定量分析研究工作中起着重要作用，随着计算机技术的快速发展，图像处理技术也有了很大的进步，专门用于显微细胞病理判断的图像处理技术也得到很大提高。介绍了显微细胞图像分析系统的研究现状、基本结构和基本方法，并对今后的发展与应用作出了展望。     

图像处理技术在特殊目标识别中的应用

探索了图像增强、图像分割、图像识别的实用方法，经多级图像处理，提高了对比度，锐化了目标边缘，使目标轮廓更加清晰，从而把重点识别目标从背号中有效分割出来，然后对处理后的图像进行目标真伪识别，并用Matlab程序予以实现，改善了机器视觉系统在目标识别方面的应用效果。     

卫星解码数字图像块效应计算机后处理方法

分块余弦变换(BDCT)已经被广泛应用于国际图像压缩标准并取得了良好的效果。然而,在有损图像处理中都存在着块效应问题。为了消除卫星数字图像块效应,这里结合卫星图像的特点,在文献^［4］的DCT后处理方法基础上进行改进,提出一种改进的解码图像块效应后处理方法。此方法不仅可以减少卫星图像块效应和提高图像质量,而且减少了DCT块效应后处理时间,提高了解码图像后处理效率。具有广泛的应用性。     

基于联合标定的图像分割

针对普适环境下人体区域的提取问题,提出一种基于彩色摄像头和深度摄像头联合标定的图像分割方法。首先根据深度摄像头采集的深度信息易处理和受外界环境影响小的优点,利用大律法从深度图像中快速提取出人体区域;然后建立世界坐标系中彩色图像坐标系和深度图像坐标系的对应关系,实现彩色信息和深度信息的相对位置映射;最后根据分割的深度图像及其在彩色图像中的映射,在彩色图像中完成人体区域分割。通过在复杂背景和不同光照条件下的图像分割实验,验证了本方法具有良好的精度和鲁棒性。