基于机器视觉的麻将包装识别系统设计

针对麻将包装在实际产线上出现的麻将牌错位、缺失、牌面翻转等问题,基于机器视觉检测技术设计了一套以DM6437处理器为硬件平台的麻将包装识别处理系统;该系统的硬件部分由摄像头板、核心板和接口板3个模块组成,配合机械传动系统来进行识别前后麻将包装的传输;系统的软件部分采用平板Pad对麻将包装进行模板录入,并设计了一套适应于不同机箱内部环境变化的背景剔除方法来完成模板整体分割,以及通过中值计算实现单目标的分离,最后还提出了一种简单高效的混合搜索方式来进行基于SAD的模板匹配;测试结果表明,识别算法对于麻将间有缝隙、麻将整体倾斜、个别或整体麻将翻转、个别麻将位置错乱等问题均能准确判别,模板匹配算法稳定性和适应性较好,识别准确率达95%以上,能满足包装流水线上的缺陷检测。     

基于机器视觉的采茶机割刀控制方法

针对现有乘坐式采茶机切割的茶叶质量偏低的问题,提出了一种基于机器视觉的采茶机割刀控制方法。首先对相机参数进行低复杂度的标定,然后采用动态阈值分割方法和颜色分类器,提取茶叶图像中的嫩芽区域,并设计间接定位法定位弧形割刀位置;接着通过计算两个指定区域的嫩芽面积及它们的和与差异,得到弧形割刀左右两侧的动作参数;最后将动作参数传给下位机,控制割刀到达预期位置。本方法分别对单株茶树和实地茶园进行了实验,结果表明该方法能够准确定位弧形割刀位置和识别嫩芽区域,实现割刀位置的自适应调整,具有较好的茶叶切割效果,切割得到的嫩芽比例可达70%以上。     

基于时空相关性的HEVC帧间模式决策快速算法

新一代的高效率视频编码标准HEVC采用编码树单元（CTU）四叉树划分技术和多达10种的帧间预测单元（PU）模式,有效地提高了编码压缩效率,但也极大地增加了编码计算复杂度。为了减少编码单元（CU）的划分次数和候选帧间PU模式个数,提出了一种基于时空相关性的帧间模式决策快速算法。首先,利用当前CTU与参考帧中相同位置CTU、当前帧中相邻CTU的深度信息时空相关性,有效预测当前CTU的深度范围。然后,通过分析当前CU与其父CU之间的最佳PU模式空间相关性,以及利用当前CU已估计PU模式的率失真代价,跳过当前CU的冗余帧间PU模式。实验结果表明,提出的算法与HEVC测试模型（HM）相比,在不同编码配置下降低了52%左右的编码时间,同时保持了良好的编码率失真性能;与打开快速算法选项的HM相比,所提算法进一步降低了30%左右的编码时间。     

基于特征分类的麻将图像光照不均校正方法

针对麻将排版视觉检测装置采集到的图像存在光照不均问题,提出了一种基于麻将特征分类的自适应图像校正方法。通过对麻将的排版特征进行分析,采用背景差分法和投影法将整体排版麻将灰度图从采集图像中分割出来;将整体排版麻将划分为多个单个麻将,并通过对单个麻将的光照特征进行分析,将单个麻将按光照类型分为均匀类麻将、阴影类麻将和高光类麻将共三类;对阴影类麻将和高光类麻将进行均值归一化处理,再对麻将图像进行整体锐化,并结合色度分量增强麻将的图案特征;根据麻将噪声特征,基于空域幅值统计去除阴影类麻将中的图像噪点。实验结果表明,与现有方法相比,该方法能更好地改善麻将图像光照不均现象,处理后的图像有效地提高了麻将排版识别率。