基于Grabcut分割和填充物面积判别的复合绝缘子断串诊断

针对传统 GrabCut 算法需要人工初始化而引起图像分割效率低的问题,结合Otsu方法,提出了一种新的Grabcut自动化算法对复合绝缘子进行分割。首先,对原始图像进行HSV空间转换和加权的灰度化处理。其次,对V通道图像和灰度化后的图像进行Otsu分割并进行或逻辑融合,以此来确定目标绝缘子区域,并结合最大连通域定位绝缘子位置坐标完成Grabcut框取初始化,实现Grabcut的自动化。最后,针对绝缘子断串判别准确率低的问题,通过对绝缘子分割图像的最小外接矩形加框、填充、去原图的方式,提出一种新的面积判别方式来诊断并定位故障位置。实验结果表明：Grabcut自动化算法可以很好地分割出目标绝缘子,分割准确率可以达到96.6%以上。所提出的面积判别方法对于具有断串故障的绝缘子检测率可以达到96.6%以上,对于无故障的误检率为6.7%以下。     

基于立体视觉的三维模型重建系统设计

以计算机视觉理论为基础,研究了基于立体视觉的三维重建技术.早期的三维重建技术受到理论研究水平的限制,建模过程需要专用设备如视觉坐标测量机来实现,且摄像机的运动受到严格的限制.在非特定环境下,对不特定模型采用普通的数码相机进行三维重建.该系统切实可行,操作简单,可以精确地恢复出二维图像检测方法所不能提供的物体的位置、几何...     

基于改进Faster RCNN与Grabcut的商品图像检测

近年来,图像检测方法已经被应用于很多领域.然而,这些方法都需要在目标任务上进行大量边框标注数据的重新训练.本文基于Faster RCNN方法,并对其进行改进,解决了在小数据且无需边框标注的情况下的商品图像检测问题.首先对Faster RCNN的边框回归层进行改进,提出了一种非类别特异性的边框回归层,仅使用公开数据集训练,无需在目标数据集上进行再训练,并将其用于数据预标定与商品检测.然后结合Grabcut与非类别特异性Faster RCNN提出了一种样本增强方法,用来生成包含多个商品的训练图像;并为Faster RCNN添加了重识别层,提高了检测精度.     

基于RGB-D弹性可形变物体跟踪识别控制披萨厨师机器人方法研究

以披萨厨师机器人为研究对象,提出了一种基于RGB-D传感器所提供的实时点云数据对弹性形变的3D无纹理对象进行跟踪的方法。着重分析了视觉分割的时间一致性和实时性问题;通过有限元分析的方法建立了带有轮廓加权的同向旋转FEM模型;论述了注册点云数据方法,提出了跟踪合成数据与披萨面坯实际图像的算法,采用模拟开放框架架构模拟器,验证了算法的有效性。     

基于快速收敛Grabcut的目标提取算法

为了加快Grabcut算法的收敛速度,提出了一种降低原图像分辨率以加快收敛速度的算法.该方法将原始图像的分辨率降低,在缩小图像上迭代Grabcut算法,使得收敛速度得到极大地加快.将收敛获得的目标区域作为原始图像初始值,并再次使用Grabcut算法,从而获得了目标的细节信息.从理论上证明了在降低分辨率图像上使用Grabcut算法,其Gibbs能量单调递减方向与在原图像上一致.同时实验结果表明了该算法收敛速度快,且目标提取的效果和原始的Grabcut算法相当.     

基于主成分分析与集成距离的果蔬种类识别方法

针对传统果蔬识别率较低的问题,文中采用一种基于主成分分析和距离集成kNN相结合的识别方法。该方法从果蔬图像特征描述、特征降维、分类器设计3个角度出发实现果蔬识别。针对果蔬图片光不均匀、存在阴影等问题,采用K-means 聚类与二次分水岭相结合的方法对图片进行分割。针对果蔬识别模型识别率不高的问题,将所提取果蔬图像的颜色和纹理特征组成特征矩阵,采用PCA与集成kNN算法对该矩阵进行归一化及维数约简来得到低维分类特征,以实现对果蔬农产品的分类。试验结果表明,该算法在果蔬种类识别中识别率最高可达92.6%,且对光照变化、视角变化都具有较好的鲁棒性。