基于改进卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建方法

对于重建图像存在的边缘失真和纹理细节信息模糊的问题，提出一种基于改进卷积神经网络（CNN）的图像超分辨率重建方法。首先在底层特征提取层以三种插值方法和五种锐化方法进行多种预处理操作，并将只进行一次插值操作的图像和先进行一次插值后进行一次锐化的图像合并排列成三维矩阵；然后在非线性映射层将预处理后构成的三维特征映射作为深层残差网络的多通道输入，以获取更深层次的纹理细节信息；最后在重建层为减少图像重建时间在网络结构中引入亚像素卷积来完成图像重建操作。在多个常用数据集上的实验结果表明，与经典方法相比，所提方法重建图像的纹理细节信息和高频信息能得到更好的恢复，峰值信噪比（PSNR）平均增加0.23 dB，结构相似性（SSIM）平均增加0.0066。在保证图像重建时间的前提下，所提方法更好地保持重建图像的纹理细节并减少图像边缘失真，提升重建图像的性能。     

面向自动化精密装配的视觉定位引导系统

针对总装生产线精密装配现状,项目设计开发了一种机器视觉定位引导系统,主要实现工业机器人在运动过程中完成在线采集不规则工件图像、视觉定位、角度补偿及精密装配作业。该系统首先采集实时工件图像,利用改进优化的九点标定算法对机器人进行视觉标定可以提高算法的精度;通过预处理操作获取质量较好的图像,按顺序创建卡尺工具,采用加权最小二乘法拟合工件亚像素边缘,再根据相关二维测量算法获取工件中心坐标。最终将得到的位姿数据传送给6轴机器人进行精密装配任务。实验结果表明,该视觉定位引导系统具有现场环境下的高精度定位检测功能,自动化装配定位精度在X方向最大定位误差为0.0281mm、Y方向最大定位误差为0.026mm,足以达到自动化装配生产线的技术要求,具有较好的应用前景和参考价值。     

百米距离坐标的视觉检测方法

为了实现对大型射电天文望远镜的百米远目标进行测量,建立视觉测量系统对目标检测算法、测量系统的稳定性等进行研究.首先,CCD相机获取百米远处反射靶标的图像信息,采用样条函数对靶标图像进行插值,然后用Canny算法检测靶标图像的边缘信息;接着,采用椭圆拟合算法检测靶标的位置,从而确定靶标在CCD像面上坐标.采用一个平面标准...     

基于亚像素运动矢量的AVS编码快速搜索算法

针对AVS视频编码系统中运动搜索模块运算量较大的问题,提出一种基于亚像素运动矢量的快速搜索算法.该算法利用整像素点进行分区域预测,并采用二步搜索法快速定位出最匹配亚像素点.实验结果表明,与传统方法相比,在峰值信噪比下降不足0.1 dB的情况下,该算法减少超过50%的亚像素搜索次数,视频编码时间缩短18%～30%.     

基于极线校正的亚像素相位立体匹配方法

针对双目结构投影光栅相位法三维测量系统中立体匹配的效率与精度问题,提出了基于极线校正的亚像素相位立体匹配方法。首先,通过外极线校正算法将双目立体视觉几何结构校正为平视双目标准几何结构,使匹配点对在左右相机上的成像点位于同一水平线上。然后,采用双线性内插法获取校正后新相位图像对,并提出一种基于相位区域匹配的立体匹配算法,获得初始匹配点。最后,提出采用最小二乘拟合将初始匹配点附近3×3邻域内的相似度量拟合为一个二次曲面,然后求解得到该曲面的局部最小值,得到与待匹配点相位相同的右摄像机匹配点坐标。通过对标准平板平面度进行测量与精度分析,表明该方法能够快速、准确的实现立体匹配。     

基于机器视觉的齿形结构齿顶圆检测方法

齿形结构作为传动装置的关键零部件,齿顶圆的精确检测是后续装配的重要依据。在齿顶圆的视觉测量中,传统图像处理方法检测精度较低,齿形结构倾角过大时轮齿存在遮挡导致算法的鲁棒性差。针对上述问题,现提出基于机器视觉的齿形结构齿顶圆检测方法。首先基于自适应阈值的曲率尺度空间(CSS)技术对轮齿进行亚像素角点检测,其次采用超最小二乘法拟合齿顶椭圆,最后通过补偿准偏心误差优化椭圆参数。实验结果表明,该方法不仅可以提取包含全部轮齿图像的齿顶圆,对于轮齿存在遮挡的图像也能进行高精度检测,同时能够补偿透镜畸变产生的椭圆准偏心误差,齿顶圆圆心测量精度为0.056 mm,法向量测量精度为0.068°,满足齿形结构视觉测量要求。     

用于晶圆键合的对准标记定位算法

对准标记精确定位是晶圆键合精度实现的关键,为了提高对准标记定位算法的精度、实时性及适应性,提出了一种基于 边缘检测拟合定位的高精度对准标记定位算法。 该方法结合分级金字塔模型对对准标记进行逐级定位,获得像素级的目标区 域粗定位结果,根据目标区域粗定位结果,结合 Canny 检测器与改进的高斯拟合法,对对准标记的亚像素轮廓进行拟合,在此基 础上结合中心对称的对准标记特征,利用改进后的最小二乘法快速拟合对准标记的中心位置,实现对准标记的精确定位。 通过 实验验证了该方法的有效性,实验结果表明,提出的对准标记定位算法在快速定位目标区域的同时,可实现约 0. 06 μm 的重复 定位误差,满足了晶圆键合对准的精度、实时性和适应性的需求。     

基于CCD视觉的螺纹参数自动检测技术研究

为实时准确地对螺纹的牙型角(牙型半角)、螺距、导程、螺纹高度、大径、小径、中径、螺纹升角等参数进行测量,并提高测量精度,设计并实现了基于面阵CCD的螺纹参数非接触测量系统.着重研究了该系统的光学成像、螺纹图像预处理、边缘检测、亚像素提取以及摄像机标定等内容,研制了相应的测试分析软件,进行了相应的实验研究.研究结果表明,该系统测量速度快、测试精度高、重复性好.     

表面贴装元件识别的一种亚像素边缘检测方法

亚像素算法是一种高精度的边缘检测算法.分析了亚像素边缘检测的原理及现有算法的优缺点,根据现有用亚像素对表面贴装元器件图像检测的算法,提出了三次样条插值的亚像素算法进行边缘提取.通过实验比较,认为该方法提高了边缘提取的精度,满足了贴片机视觉检测的要求.     

一种基于空间矩的PCNN图像分割方法*

脉冲耦合神经网络在图像分割中需要选取适当的网络参数,就内部连接矩阵而言,不同场合一般采用相同的设置,为了进一步改善图像分割质量,充分利用邻域的边缘及灰度分布信息,提出了一种基于空间矩确定内部连接矩阵的方法。仿真实验证明,该方法使得分割结果细节更丰富、分割区域更完整、边缘连续性更好。