基于形态学小波包降噪的管母挠度监测方法

为了实现对管型母线挠度进行监测，确保其能够正常连接，提出了一种非接触式的管母挠度实时监测方法。首先,通过建立计算机双目视觉测量体系，拍摄靶标确定摄像机的内、外参数；然后，基于形态学小波包变换对拍摄的管型母线原始图像进行降噪，并进行二值化处理;最后,对二值化后的图像进行测量点提取，恢复其三维坐标，通过最小二乘法模拟管型母线的挠度曲线，完成对管型母线挠度的实时监测。将该方法应用于某一500 kV变电站简支架支撑的管形母线挠度测量，得出了该管母的最大挠度和挠度曲线。实践结果表明，该方法能够有效对管型母线挠度进行测量，并进行实时监测     

球形靶标中心成像点的高精度定位

为提高球形靶标中心在像平面上成像点的定位精度,研究了球形靶标成像理论及球心成像点定位方法。建立了空间球在摄像机系统下的投影模型,结合空间解析几何理论,证明了球形靶标的透视投影特性。推导出了球心成像点坐标的精确表达式,并结合测量实际给提出了球心成像点的高精度定位方法。利用仿真实验建立了球心投影畸变误差模型并分析了相关影响因素。最后,结合陶瓷标准球进行了视觉系统位姿参数标定实验。结果表明,该定位方法求得的空间球球心重投影误差比传统的球心成像坐标定位方法产生的重投影误差平均减少了36%,位姿参数稳定性相对提高了40%。得到的结果验证了该球形靶标中心成像点定位方法精度高,鲁棒性强,可应用于基于球形靶标的视觉标定或测量中。     

融合改进 YOLOv5 算法的图像全站仪全自动测量方法

针对图像全站仪在无棱镜合作工作模式下无法实现目标点全自动测量的问题,提出一种融合改进YOLOv5算法的图像全站仪全自动测量方法。应用融合卷积注意力机制模块的YOLOv5算法,实现了反射片靶标的广角镜头识别与检测;应用目标自动照准算法,实现了反射片靶标中心的长焦镜头精确照准,进而实现目标点位置坐标的全自动测量。借助自研的图像全站仪开展了反射片靶标的识别与检测实验和目标点全自动测量实验。实验结果表明,利用改进的YOLOv5算法对反射片靶标的识别与检测的准确率可达98.65%;目标点全自动测量方法具有与人工照准测量方法相当的测量精度且测量效率较后者提高了1.5倍。所提方法具有较高的测量精度和测量效率,可广泛应用于无人值守的全自动测量工作场合。     

GPS双目摄像机标定及空间坐标重建

为减轻双目摄像机标定过程中对高精度靶标的依赖,实现摄像机参数的精确标定,并对空间坐标进行高精度重建,提出一种GPS双目摄像机标定及空间坐标重建方法,采用GPS代替2D或3D靶标进行双目摄像机标定。将GPS的位置在视场中任意移动,由被标摄像机拍摄多组含有GPS的图像,利用空间三维坐标与图像二维坐标间的映射关系,结合摄像机成像模型和双目摄像机标定原理,标定出双目摄像机参数,并对空间坐标进行精确重建。通过空间重建坐标与GPS实际测量值之间的相对距离误差,对重建精度进行检验。实验证明,该方法能够克服双目摄像机标定过程中对高精度靶标的依赖,空间重建坐标具有较高的精度,相对距离误差从1.56%减小到0.52%。     

基于激光和视频的桥梁挠度测量新系统

短期和长期的挠度/位移变化是评估桥梁安全的一个重要指标.为了精确测量桥梁挠度,提出了一种基于激光和视频的桥梁二维挠度/位移测量新系统,该系统经过对相关视频数据进行采集、颜色识别、阈值判定、图像滤波、激光光斑中心拟合的方式达到测量目的,系统具有精度高、成本低、适合连续在线监测等优点.讨论了系统的一些结构性误差及其应对措施,分析了系统的时间开销和测量精度.实验结果验证了系统性能.目前,该系统已经在两座实际大桥的挠度/位移在线监测上得到了应用.     

长焦距离轴三反测绘相机的外场立体成像

在地面模拟了长焦距、宽视场离轴三反光学系统的在轨立体成像,通过对图像的数据处理和分析,验证了离轴三反测绘相机在轨立体成像的可行性。提出了长焦距离轴三反测绘相机外场立体成像的单点成像方法。在该方法中,单台离轴三反相机通过旋转转台对靶标成像,根据规划的相机交会角旋转靶标,并精确测量出靶标的旋转角度,通过靶标的旋转来模拟两线阵相机的相机夹角。在外场立体成像中,根据轨道高度、外场立体成像的物距及理论设计需达到的高程精度和平面精度设计地面靶标。最后,对成像方式进行处理,验证了离轴三反测绘相机立体成像的可行性;对提出的外方位元素、两相机最佳夹角的测量方法进行了精度分析。该单点成像方法具有实用价值,可用于长焦距离轴三反测绘相机在轨立体成像的可行性验证。     

一种基于网格的图像测量系统高精度标定方法

提出一种图像测量系统高精度标定方法,设计一种网格靶标,给出了图像分块处理和平行直线拟合方法的靶标特征点提取方法,并采用了一种基于靶标的摄像机位置调整方法。采用两步法对图像测量系统进行标定,首先进行线性标定,然后进行多项式拟合畸变校正。实验结果表明畸变校正后标定精度达到0.18像素,具有较高标定精度。     

基于改进Canny算法的起重机下挠度测量方法研究

现有的门式起重机主梁下挠度的测量方法存在着不够安全、便捷和经济的问题,针对这一问题,提出了一种基于改进的Canny边缘检测算法的机器视觉测量方法。首先,获取了起重机在加载额定载荷前后主梁的形态图像,并对图像进行了剪切分割等预处理;然后,利用改进的Canny算法对预处理后图像中的主梁跨中部位进行了边缘特征提取,并通过测量所提取边缘在图像中的相对位移,根据比例换算得到了起重机实际下挠度值;最后,通过LabVIEW平台开发了一套基于该方法的起重机下挠度测量系统,测试验证结果表明:在多种工况环境下,该系统都能准确地识别并提取出起重机主梁的边缘特征,且计算的下挠度值误差在0.5%之内。研究结果表明:该测量方法可以满足起重机械下挠度的工程测量要求,为起重机检测工程应用提供了一种可靠的测量方法。     

基于图像形态学运算和Hough变换的油箱盖检测

油箱盖识别是无人智能加油站系统的关键技术之一。针对传统的Hough变换在油箱盖识别中由于其与车体的趋同性、镜面成像等问题导致的识别率较低的问题,提出了一种基于图像形态学运算的Hough识别方法。该方法首先将获得的图像经过变换等预处理,再运用图像形态学运算对预处理后的图像进行目标增强,然后使用高斯滤波以消除镜面成像等微弱干扰;最后通过Hough变换对目标进行识别检测。经过在Linux嵌入式平台下的实验测试表明,该方法能够有效的仅对边缘细节信息进行增强,较好克服了常规算法易受天气、照度、偏差角度及镜面成像等干扰影响的问题,提高了目标识别率。     

叶型孔背向照明图像的拼接方法研究

针对叶型孔四坐标视觉测量系统中成像视场的局限性问题，提出基于模板匹配法的背向照明图像拼接方法，用于将采集到的多幅叶型孔局部图像拼接成全景图像。建立图像拼接算法的数学模型并进行模型简化，采用模板匹配法计算模型中平移量参数。在应用过程中，先按照规划图像采集策略由成像装置采集被测叶型孔的多幅局部背向照明图像，而后选取模板并通过模板与待拼接图像之间的对比与遍历确定最佳匹配位置，从而获取拼接矩阵。为了验证所提出的图像拼接方法，应用该测量系统对静子组件外环上分布的目标叶型孔特征进行视觉测量，获得其全景图像和相应的型面轮廓参数测量结果，从而验证了叶型孔背向照明图像拼接方法的可行性和有效性。     

发动机缸体视觉图像定位方法研究

针对发动机缸体孔系实现在线自动测量的难题,提出了基于视觉图像的发动机缸体定位方法。通过面阵CCD获取发动机缸体定位销孔图像信息,利用图像处理提取定位销孔中心位置,以此建立每个被测缸体的测量基准。使用环形双峰阈值法与中值滤波对图像进行预处理,有效地解决了定位销孔具有倒角影响图像边缘提取精度的问题。为验证此定位方法的准确性与可行性,分别进行了发动机缸体定位孔直径与位置度重复性测量与发动机缸体上表面孔组直径与位置度重复性测量实验。实验结果表明所提出的视觉定位方法稳定可靠,实现了发动机缸体的快速、精确定位,为实现发动机缸体的在线检测打下了可靠基础。     

基于快速视网膜局部特征的遥感图像目标识别

针对目前航天遥感图像信息复杂、数据量大,导致目标识别中特征检测准确度低、特征匹配识别时间长的问题,提出了一种基于差分加速分割角点检测算法(AGAST-Difference)和快速视网膜关键点描述算法(FREAK)相结合的目标识别方法。在特征检测阶段,建立AGAST-Difference特征检测算子,将尺度空间理论融合到加速分割角点检测算法(AGAST)中,生成具有强仿射不变性的特征点;再利用简化的FREAK采样模型描述局部特征,并构建二进制特征向量,通过计算向量间的汉明距离,完成特征匹配及目标的快速识别;最后选用美国Quick Bird卫星的遥感图片进行验证,实验结果表明,所提特征检测算子仿射不变性能较强,不仅提高了检测的可重复率,而且特征描述符区分性较强,平均匹配正确率提高了9.91%,识别用时仅为35 ms。该方法识别效率高、速度快,能够满足遥感图像实时识别的需求。     

用于三维变形测量的数字图像相关系统

针对材料力学实验中的三维变形测量,提出并实现了一种基于双目立体视觉、摄影测量术和数字图像相关法的便携式三维变形测量系统。研究了该系统涉及的双目摄像机标定,图像相关算法,三维重建,以及三维位移、应变计算等关键技术。提出了一种基于摄影测量术的摄像机标定算法,该算法采用10参数镜头畸变模型,不需要高精度标定板即可实现摄像机的高精度标定。利用最小二乘非线性优化算法实现了数字图像的高精度匹配,针对非线性优化初值难求的问题,提出了一种基于种子点的初值计算方法,为非线性优化提供了可靠的初值。最后,介绍了三维重建以及计算三维位移、三维应变的方法。实验结果表明,标定结果的重投影误差为0.03 pixel,图像匹配的误差约为0.02 pixel,静态外形及位移的测量精度为0.05%,应变的测量精度优于0.5%。与传统的测量方法相比,本文提出的系统可以更准确、全面、直观地实现对位移场、应变场的测量。     

车牌图像预处理研究

为解决由于天气或拍摄角度等原因造成拍摄到的车牌图像模糊、歪斜或缺损的情况,研究了车牌图像预处理技术。对输入的灰度图像进行大小归一化,避免因图像的变形而影响后续的处理。通过灰度拉伸增强图像对比度,通过二值化处理实现图像中背景和对象的分割。采用动态阈值法确定图像二值化的关键阈值,使用带修正的自适应邻域平均法消除图像干扰和噪音,并使用Hough变换和旋转投影相结合的方法实现车牌图像的倾斜校正。实验结果表明,所采用的车牌图像预处理方法对灰度图像可以实聊．较好的处理效果．     

超低照度下微光图像的深度卷积自编码网络复原

微光/红外图像彩色融合是目前国内外夜视技术的重要发展方向,在超低照度下(环境照度小于2×10-3 lux),由于成像器件限制,微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,导致目标难以辨识,成为制约彩色夜视技术的关键。为了提高目标的探测和识别率,提出了一种基于卷积自编码网络的微光图像复原方法,利用卷积自编码网络从微光图像训练集中学习超低照度下微光图像特征,实现去噪和对比度增强。实验结果表明,本文提出的方法得到的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)较经典的BM3D算法平均提高1.67dB,结构相似度(Structural Similarity Index,SSIM)的值平均提高0.063,均方根对比度的值(Root Mean Square Contrast,RMSC)平均提高0.19。对微光图像复原具有很好的效果,能够有效地提高信噪比和对比度水平。     

无参考的特征点复杂度激光干扰图像评估

由于目标识别和检测效果取决于目标提取的准确性,本文结合主动成像与目标识别技术搭建了激光主动成像系统实验平台,研究了激光干扰对获取图像质量以及特征点提取效果的影响。提出了一种无参考的特征点复杂度图像评估算法。该算法在目标区域位置计算图像的特征点、纹理、梯度和对比度复杂度,然后综合4个因子得到归一化的评估结果。利用激光主动成像系统对设定目标进行了照明成像实验,同时采集了不同干扰功率和光斑位置的干扰图像。使用本文提出的特征点复杂度算法对标准数据库及实验获得的激光干扰图像进行了评估。实验结果表明:提出的评估算法能够客观地反映图像质量的变化情况,可对不同程度的激光干扰图像给出合理的评估结果,其评价结果更符合主观视觉感受,并且能够指导激光主动成像识别系统的防护与应用。     

基于迭代匹配的橡胶栓图像自适应旋转研究

为解决橡胶栓检测中图像的自适应旋转这一难题,将图像识别中的最小距离匹配方法引入图像旋转,并利用迭代法实现了旋转匹配过程。首先,将旋转角度为0°的标准图像存储为模板,然后计算待检测图像与标准模板间的距离,再利用迭代运算使图像不断转动,减小图像与模板间的距离,直到该距离小于某一给定值。在原始的迭代算法的基础上,还提出了一种简化的迭代算法,在保证旋转精度的前提下具有更快的运算速度。实验结果表明,基于迭代匹配的橡胶栓图像自适应旋转方法精度高,计算速度快,能满足橡胶栓实时检测的要求。     

基于光栅的快速精确图像拼接

为了提高IC芯片视觉检测中图像拼接的速度和精度,提出一种基于精密光栅运动系统的快速精确图像拼接技术。提出自标定技术解决了传统标定受标准件加工尺寸精度和光强影响的问题,提高了标定的准确度并降低了成本。在准确标定基础上,建立了基于光栅精确定位的拼接模型。实验表明,该方法拼接精度高,拼接平均误差在0.4 μm以内,2 σ为0.872 μm,达到亚像素级精度,而且拼接速度快,两幅图像拼接时间约为10 ms。     

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。