基于多视图立体视觉的沙堆三维尺寸测量研究

利用从运动中恢复结构方法(SFM),提出了一种基于多视图立体视觉的沙堆三维重建及三维尺寸测量方法。首先根据SFM方法的求解不稳定特点,结合光束平差法对SFM求解过程进行分析及优化;其次针对SFM重建结果为稀疏点云的问题,利用基于面片的稠密重建算法重新生成稠密的三维点云,再利用泊松算法对密集点云进行三维曲面重建;最后获得模型的三维尺寸信息。对某建筑工地的沙堆进行了三维尺寸的测量实验,实验结果验证了该方法的有效及可行性,提高了重建能力及精度,同时考虑了目标实际测量误差与重建误差,能够满足实际智能测量的应用需求。     

图像分类中基于分类矢量量化的视觉词袋模型

特征表示是图像识别和分类的基础，视觉词袋是一种图像的特征表示方法。分析现有视觉词典构建方法的不足，提出一种新的视觉词典构建方法。首先利用梯度方差把特征矢量分为光滑类和边缘类，然后分别针对不同类别的特征矢量进行视觉词典的构建，最后根据两类视觉词典生成视觉词袋。图像分类实验表明，提出的新方法能提高分类准确率。     

基于视觉伺服的细胞载玻片精确点胶方法研究

目前在机械臂与点胶机协同完成细胞载玻片点胶的过程中,由于点胶路径的固定造成系统的稳定性较差,主要表现为细胞在载玻片上的粘附位置一旦出现偏移则会导致点胶失败。为了解决这一问题,我们把视觉技术引入到点胶机的点胶位置测量过程中,根据细胞载玻片样本的图像特征,运用图像处理技术实现点胶位置的识别,与原点胶路径比对得到偏差,并根据此偏差大小判断是否需要改变点胶路径,从而实现对点胶位置实时监测与校正,提高工作效率,使系统的稳定性增强。实验结果表明,点胶准确率可以提高30%左右,满足样本制作的要求。     

机器视觉系统中的LED线光源设计

针对传统线光源所存在的光学效率偏低、设计复杂以及成本相对较高等问题，结合 LED光源在体积、效率、稳定性以及使用寿命方面的优势，设计了一套可应用于机器视觉系统的LED线光源，该线光源主要由LED恒流驱动模块和聚光单元模块两部分组成，利用聚光透镜等少量光学元件将多颗LED灯珠的发散光汇聚成所需的线型光场，具有结构简单、亮度可控和性价比高等特点。样机测试结果表明，所设计的线光源亮度高且照度均匀，而且照度均匀度达85％以上，满足机器视觉系统的实际需求。