一种基于车辆遮挡模型的车流量统计算法

传统视频检测车流量统计利用车辆跟踪解决遮挡问题,算法复杂且容易受到外界干扰影响,为此建立了若干车辆遮挡模型,利用分层轮廓匹配法将运动目标与车辆遮挡模型进行轮廓匹配识别出遮挡车辆。为了提取运动目标完整外部轮廓,提出一种基于连通域的两轮扫描法来标记各个运动车辆,并利用YUV彩色空间对阴影进行检测和抑制,提高车流量统计精度。实验结果表明,该方法能有效识别遮挡车辆,具有较高的车流量统计精度。     

基于机器视觉的高杆绣球检测计数系统

针对光照强度在目标轮廓提取上的问题,提出一种自适应阈值分割与连通域筛选的目标轮廓提取算法。通过自适应阈值分割结合形态学梯度进行边缘检测,并利用漫水填充算法提取投球内圈及以外待检测区域,对提取的待检测区域采用高斯混合模型进行目标及运动方向检测,最终实现高杆抛绣球检测与计数。实验结果表明,该方法能实时有效地提取目标轮廓并统计投进投球圈的绣球数。     

基于边缘检测的零件轮廓识别系统开发

针对工业流水线检测中存在的成本大、检测效率低的问题,将轮廓检测技术应用到工业流水线检测中,基于边缘检测方法的基本原理,提出了一种基于边缘检测的零件轮廓识别方法。该方法首先使用Canny边缘检测算法来提取出零件的边缘,并在此基础上进一步提取出零件轮廓的相关特征,最后通过与待检测的零件轮廓特征相比较,从而实现对零件的识别检测;为了验证设计方法的正确性,本文搭建了一套零件轮廓识别系统,并使用工业零件来测试该系统的性能。研究结果表明:该系统能够快速、准确地识别目标零件,满足工业流水线检测的需求。     

基于前景提取的车辆识别与测量

立体匹配是双目立体视觉测量中的关键环节,具有重要的研究价值。本文提出了一种基于背景减除法和BM匹配算法相结合的车辆检测方法。该方法主要通过对视频帧和背景图像进行背景减除来屏蔽复杂外界环境因素干扰,并可以有效地提取车辆前景;进一步利用BM立体匹配算法对车辆进行块匹配,获取车辆的视差图并对车辆尺寸进行测量。实验结果表明:该系统能得到轮廓清晰、成像效果好的车辆视差图,且车辆尺寸的测量数据相对准确,具有一定的实时性和可靠性。     

基于激光雷达车检器的车型识别研究

实时准确地了解和掌握公路交通基础信息对于公路交通智能化管理非常重要,为了弥补目前交通检测技术的不足,实现快速且准确地获取公路交通基础信息,提出了一套实时、多车道、连续采集的激光雷达车型识别系统。重点阐述了该系统的检测原理与设备结构,并通过激光雷达及其辅助设备对车辆轮廓进行扫描与重建,再从重建后的车辆轮廓数据中提取出用于车型识别的各种特征。最后采用基于决策树的车型识别方法分类车型,并选取了实际道路交通场景进行测验。测验结果表明:该系统的检测数据差异率低、精度高,具有较高的实际应用价值。     

基于轮廓提取的电路板缺陷检测

针对目前工业领域对多层电路板缺陷检测高效高精度的要求,在工业计算机分层成像的基础上,设计了一种基于轮廓提取技术的多层电路板缺陷自动检测系统。通过随机Hough变换检测出电路板定位圆的圆心坐标,再对目标图与标准图进行几何配准。同时对电路板裸板中常见的缺陷类型进行分析和研究,采用轮廓提取算法进行缺陷分类,并对缺陷类型进行了相应的标记,解决了传统DR和自动光学检测技术AOI对多层电路板无法进行内部电路分析的问题。     

基于数字图像处理技术的螺纹检测

介绍了基于数字图像处理技术的螺纹非接触式测量方法，数字图像处理包括图像的平滑、边缘检测、二值化及轮廓提取，通过对螺纹轮廓的分析、测量得出螺纹的几何参数。探讨了利用数字图像处理技术对螺纹进行几何参数测量的方法，并给出了测量后的尺寸结果。从理论上和实践上证明了该方法的可行性和正确性。     

使用行扫描法提取图像轮廓

传统的轮廓提取方法,例如边缘检测、水平集、活动轮廓模型等,存在着对初始轮廓敏感、噪声敏感、难以分割弱边缘和复杂形状轮廓等不足之处。以CT影像中髋关节的轮廓提取为应用背景,提出了一种基于行扫描的轮廓线提取方法。首先,对原始图像进行阈值分割和区域增长,分离出目标区域。然后,对目标区域中的孔洞进行自动填充;在填充过程中,通过目标区域的凸包来判断填充的单连通区域是否在目标区域内。最后,使用逐行扫描的方法搜寻像素信息突变点,得到目标区域的轮廓线。大量的数值实验表明,此算法的运行效率高,对于狭长、分叉、噪声干扰以及存在模糊边界的目标区域都能很好地提取轮廓线。     

基于热像检测与分割技术的磨削砂轮堵塞检测研究

针对磨削加工中的砂轮堵塞检测的难题,提出了一种基于主动红外检测技术和热像图分割技术的砂轮堵塞检测方法。分别运用阈值分割、边缘检测和区域生长三种方法分割热像图,提取了砂轮堵塞量和状态的特征。实验结果表明：阈值分割法提取的砂轮堵塞磨屑的分布出现“偏聚”现象,堵塞特征受选取的阈值影响较大;边缘检测法克服了“偏聚”现象,但仍存在边缘不完整、定位不精确等问题;而基于梯度阈值过滤的区域生长分割法检测结果更客观和准确。把基于梯度阈值过滤的区域生长分割法的砂轮堵塞红外检测结果与显微照相法的砂轮堵塞检测结果进行了分析比较,结果表明基于梯度阈值过滤的区域生长分割的红外检测法可以实现对砂轮堵塞面积和状态的定量检测。     

基于机器视觉的细长产品表面缺陷检测设备研究

为提高对细长产品表面缺陷的检测效率,运用机器视觉技术对细长产品外部轮廓尺寸及表面缺陷状况进行检测.运用机器视觉技术,分析图像传输过程中噪声产生原因及降噪方法;采用canny算法和Simple Blob Dectorte特征点检测方法,提取零件轮廓和色斑轮廓;编写基于机器视觉的表面缺陷检测程序,并通过实验验证了该方法的可行性.采用系统法对表面缺陷检测设备进行整体分析,设计出与检测程序相配套的机械设备.     

频谱检测方法的仿真分析

针对目前无线电频谱检测的相关方法和技术,阐述了频谱检测技术中的能量检测法和门限检测法,并对这2种方法进行了分析。为了检验2种检测方法的有用性,在Matlab平台下对这2种方法进行了建模仿真,分析并比较2种方法的检测性能。     

基于图像处理技术的凸轮盘检测方法研究

为满足凸轮盘的在线检测需求,提出了基于图像处理技术的凸轮盘检测方法。首先对凸轮盘图像进行放大、形态学滤波、模糊处理、阈值分割和目标区域提取等预处理,得到凸轮盘二值图像;然后根据内轮廓最小包围矩形进行初调,根据精确直线拟合进行微调,将凸轮盘摆放至合适的角度位置;最后,完成凸轮盘回转中心坐标的求取,对凸轮盘外轮廓点进行采样后与设计值进行对比,并输出检测结果。结果表明:该方法检测效率高、操作简单,能满足凸轮盘在线检测的各项要求。     

一种基于视觉注意机制的刀具检测方法

为了解决视觉引导的机器人加工系统中对目标进行快速、准确检测的问题,将人类视觉选择性注意机制引入机器视觉系统,提出了一种基于轮廓的视觉选择性注意计算模型(SECO模型).该模型通过分离目标、提取边缘、感知轮廓、轮廓显著度竞争、注意焦点选择及转移等策略,实现对目标的检测.实验结果表明,该模型能够实现在复杂场景下对目标进行快速准确的检测,且具有很强的抗干扰能力和较高的计算效率,便于在机器视觉系统中直接应用.     

基于改进主动轮廓模型的注塑制品轮廓提取

注塑制品边缘轮廓提取是实现注塑制品边缘缺陷检测的重要前提,主动轮廓模型为注塑制品边缘轮廓提取提供了思路.本文结合注塑制品特点,提出改进的主动轮廓模型方法.该方法充分利用先验知识,提出初始轮廓确定方法;综合参数主动轮廓模型与几何主动轮廓模型的思想,提出控制点搜索方法;针对传统参数主动轮廓模型不能实现曲线拓扑的问题,采用控制点与样条的形式表述制品轮廓,提出插值准则,噪声控制点抑制准则以及控制点压缩方法.实验结果证明,该方法能够快速,准确的实现对具有待检测制品位于图像的中心附近,且待检测制品的中心在制品内部的注塑制品边缘轮廓提取.     

基于深度卷积网络的图像边缘检测方法

边缘检测对于目标物体检测准确率非常重要,精确地分割图像目标是边缘检测的目的。为了有效地提取目标,提出一种基于深度卷积网络的图像边缘检测方法。该方法建立三层卷积网络,通过对大规模数据集Image Net图像进行深度学习,使卷积网络学习自然图像的边缘结构特征,从而能较好地区别目标轮廓和场景边缘。与传统的边缘检测算法相比,所提方法更加适合提取目标物体轮廓,有效抑制非目标物体的边缘,有助于后续的目标检测和分析。     

基于FPGA的Sobel图像边缘检测的设计

图像边缘检测技术在数字图像处理领域中处于重要位置,是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析的基础。详细地讨论了Sobel图像边缘检测FPGA实现的原理、方法和步骤。以FPGA为中央控制单元,用Verilog语言设计并实现了Sobel边缘检测法。通过改进算法、优化FPGA布局布线结构、利用FPGA高速并行机制和采用流水线处理方式,提高了系统速度,减少了FPGA内部资源的使用。通过Matlab和ModelSim进行仿真和对比,实验得到了理想的图像边缘。     

交通车辆视频测速技术

介绍了利用图像处理与机器视觉技术实现交通车辆视频测速的方法，提出了系统的软件和硬件构架，给出了关键算法。通过视频图像的采集实现了运动车辆的速度检测，对背景估计、运动检测、目标分割、目标位置确定、目标跟踪等方法提出了相应的计算方法和计算公式。在检测方法上解决了帧差运动检测中的噪声污染问题；利用了神经元网络对目标实际位置进行计算，同时运用了相应的预测方法，解决了目标跟踪的稳定性问题。这种视频测速技术的成功研究，降低了车辆测速器的制作成本。     

基于NSCT的航拍绝缘子图像边缘提取方法

绝缘子图像边缘提取是实现航拍绝缘子缺陷检测与识别的重要前提,结合航拍绝缘子图像的特点,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(non subsampled contourlet transform,NSCT)的航拍绝缘子图像边缘提取方法。先利用分段线性灰度变换实现预处理,然后进行NSCT分解,基于分块思想对系数进行分块并求局部阈值,得到边缘图像,最后对边缘检测结果进行形态学滤波使边缘图像更清晰。分别对Lena图像和现场绝缘子图像用Canny算子法、小波模极大值法和所提方法进行图像边缘提取,并对各方法进行性能指标的评价。实验结果验证了所提方法对绝缘子图像边缘检测的有效性,并表明了该方法优于基于Canny算子和小波模极大值的边缘提取方法。     

基于机器视觉的螺纹参数检测

依靠机器视觉技术,对螺纹检测的图形处理技术进行了研究,提出了螺纹多参数的检测方法.介绍了图像处理技术中的预处理、边缘轮廓提取、参数标定等技术,并研制了相应的检测软件.实验结果表明该软件能对螺纹进行实时、高速地检测.     

基于车辆侧向特征的视频监控车型分类的研究

智能交通系统(ITS)利用现有的交通资源设施,运用各种先进科学技术解决交通问题得到了充分的发展。ITS的主要任务和关键技术就是车型识别与分类。实验研究了利用基于背景差法的目标提取技术,结合图像处理技术来完成基于车辆侧向特征的视频监控的车型分类,完成了基于图片的目标车辆轮廓提取工作、视频分帧工作、背景差分法提取目标车辆的工作,并且成功的通过测量车长、车高及长高比例这三个参数将车型分类成大车、中型车、小型车三个种类。