高速数字摄影应用于流化床内颗粒旋转特性的测试

该文成功地把由高速数字摄影设备和大功率激光构成的测试系统应用于流化床内固相颗粒旋转可视化。为提高颗粒转速测量范围,提出了双帧频拍摄法,并进行了数学推导和实验验证。结果表明,该方法能够对两帧频最小公倍数一半内的颗粒转速进行准确的测定,实验误差小于1%。同时在一截面为200×200mm、高为4m的冷态循环流化床实验台上进行颗粒旋转速度的初步实验研究,当截面气体速度Vg=3.5m/s时,测得450~850μm透明玻璃珠在布风板以上0.98m的过渡区域内的平均旋转速度约为280r/s。     

基于微分进化遗传算法的双目摄像机标定

为提高遗传算法全局寻优的性能,将标准遗传算法改进并运用到摄像机标定,提出一种新的双目摄像机标定方法。通过改进编码方法,自适应调整变量搜索区间;引入微分进化进行交叉和变异,使群体呈多元化发展。该方法与现有的非线性标定方法相比,标定精度更高,可有效解决传统优化方法难以解决的多参数、非线性的复杂函数优化问题。实验结果表明,该方法具有较强的泛化能力,鲁棒性好。     

激光主动照明成像技术

激光主动照明成像是主动成像系统,它是将激光技术、成像传感器的距离选通技术、微弱目标的成像处理技术结合在一起而发展的新技术.以近红外激光作为照明光源,对低照度情况下,远距离目标进行探测成像.文中详细阐述了激光主动成像技术的原理、激光发射装置和接收机技术,同时详细阐述了同步控制技术、同步扫描技术和图像处理技术等影响成像距离和质量的关键技术,最后分析了国内外的发展现状及前景.     

基于无标定视觉伺服的激光标记自动跟踪视频引伸计控制系统设计

本控制系统采用图像雅克比矩阵在线辨识的方法,建立了激光标记与试件标记的实际距离,即激光标记的跟踪位移量到图像空间跟踪位移量的映射关系,不仅避免现有视频引伸计的摄像机标定环节,而且实现了激光标记对试件标记的精密全程跟踪.通过低碳钢和铸铁的拉伸实验,分别实现跟踪精度1.8 μm/10 mm和0.9 μm/2.5 mm,验证了设计的控制系统的有效性和精确性.     

一款新型同步调焦双筒望远数码相机的光学设计

介绍了一种同步可调式双筒望远数码相机的光学设计。同步调焦曲线的设计使双目望远物镜和数码照相物镜在3m到∞范围内同步可调,使望远镜真正成为数码相机的取景器,从而实现了真正的"所拍即所看"功能。检测证明产品可用于望远观察、同步拍摄、调查取证等。     

移动式表面流场测量技术及应用研究北大核心CSCD

本文开展明渠水槽桥墩绕流和推移质输沙试验,沿水槽方向使用高速相机进行移动拍摄,通过智能识别边壁控制点坐标对图像进行裁剪。通过形态学方法提取表面示踪粒子后,使用粒子追踪测速(PTV)技术和图像特征点识别测速(FMV)计算瞬时表面流场,根据流场位置对所测表面流场区域网格化后进行插值计算,以获得较大范围的表面流场。结果表明:本文使用的移动式表面流场测量方法可提高表面流场的精度和测量范围,此方法拓宽了表面流场测量的应用工况;FMV方法在圆柱绕流试验中可更准确识别圆柱侧方及后方旋转强度较大的区域,所求断面平均流速分布曲线更符合水流特性;推移质运动过程发现紊流表面时均流速仍存在高低速流带结构现象,同时高流速条带对应沙垄而低流速条带对应沙脊处,这表明水流地形相互固定形成了稳定时均结构,也验证了大尺度流向涡模型的合理性。     

基于单目运动摄像机的三维物体运动参数估计

针对单目视觉监测系统摄像机和目标物体同时运动时,如何有效测量物体三维运动参数的难题,提出一种基于单目序列图像对插入虚拟视点的算法确定运动物体位姿及运动参数的方法。动摄像机连续采集运动物体的图像序列,根据摄影几何原理对摄像机和运动物体进行分析,结合本质矩阵的特性,估算空间物体运动参数。实验结果表明,该方法能够在为摄像机与目标物体同时运动的情况下,有效地估测出物体三维运动参数,且该方法简单有效,具有较高的精确度和准确性。     

Robot stereo vision calibration method with genetic algorithm and particle swarm optimization

Accurate stereo vision calibration is a preliminary step towards highprecision visual positioning of robot. Combining with the characteristics of genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), a threestage calibration method based on hybrid intelligent optimization is proposed for nonlinear camera models in this paper. The motivation is to improve the accuracy of the calibration process. In this approach, the stereo vision calibration is considered as an optimization problem that can be solved by the GA and PSO. The initial linear values can be obtained in the first stage. Then in the second stage, two cameras’ parameters are optimized separately. Finally, the integrated optimized calibration of two models is obtained in the third stage. Direct linear transformation (DLT), GA and PSO are individually used in three stages. It is shown that the results of every stage can correctly find nearoptimal solution and it can be used to initialize the next stage. Simulation analysis and actual experimental results indicate that this calibration method works more accurate and robust in noisy environment compared with traditional calibration methods. The proposed method can fulfill the requirements of robot sophisticated visual operation.     

利用协方差矩阵检测CFA插值的相机来源鉴别方法

针对数字图像取证技术中的相机来源鉴别问题,利用相机成像过程中颜色滤波阵列(CFA)插值的线性模型,采用协方差矩阵对CFA插值系数进行统计估计,有效地降低了现有方法存在的估计误差,并以估计的CFA系数为特征,利用SFFS方法从240维特征中优化选择了36维组成特征向量,最后使用支持向量机作为分类器,对22种不同品牌不同型号的相机拍摄的图像进行了来源鉴别.实验表明,本文算法对数字图像的相机来源鉴别检测,其平均正确率达到了96.5%,优于现有的相机来源鉴别算法.     

基于OpenCV的嵌入式自动捡乒乓球系统设计

为了解决在乒乓球比赛和训练中人工手动捡球的问题,从机器视觉的角度出发,综合嵌入式、图像处理和测量控制等技术,基于第三方库OpenCV设计了一种自动捡乒乓球系统。系统是以Contex-A8平台为控制核心,首先通过对云台和USB摄像头的控制获取视频信号;然后通过霍夫圆变换和SVM分类器算法识别出视频中的乒乓球,并根据质心计算出其与系统的相对位置;最后将视频信号中抽象出的位置信息传递给机械运动控制终端,控制小车和机械手将乒乓球捡起,并送到指定位置。实验结果表明本系统能够正确的检测和识别乒乓球,并对其进行定位捡取,效果良好,提高了拾取乒乓球的效率,减轻工作人员的负担。