用于微球球度测量的双SPM测头对准系统

压电微音叉与钨探针结合,构成SPM(扫描探针显微镜)的扫描测头。将双测头对称置于微球的赤道圆截面处,构成微球球度差动测量系统。通过视觉引导系统对双测头进行粗对准,用视频显微镜对微球和测头分别聚焦,拍摄多组照片,然后对对准图像进行小波分析边缘检测及多图像融合处理,再将图像处理结果反馈到系统进行精确对准。在实际实验中,获得了该对准方法下微球赤道圆截面的测量结果,并分析了对准误差对系统测量结果带来的影响。     

PCB钻孔自动光电检测精确配准关键算法

为了实现快速印制电路板（PCB）钻孔自动检测,提出了一种PCB待测板和标准板快速自动配置算法。介绍了PCB钻孔自动光学检测系统的基本结构。采用粗匹配和精匹配两步进行配准的方法,通过边缘提取和Hough变换得到待测板4个角点坐标,利用角点坐标和标准板角点的关系进行粗配准,并找到待测板的定位孔;然后利用待测板定位孔圆心和标准板定位孔圆心的关系进行精确配准。实验证明,该算法计算速度和精度完全能够满足实际要求。     

实现实时套刻对位的仿射变换最优匹配参量计算公式

本文讨论了对一般目标图像的对准方法,采用仿射变换模型,舍弃借助迭代法搜索图像最佳配准参数的传统方式,使用推导公式一步计算图像的平移旋转参数。该公式运用仿射变换单应矩阵最小二乘运算模型推导所得,首次得到可单步计算目标图像与待对准图像对位参数的计算算法,大大提高运算效率,实现了实时对位的功能,最后通过实验验证算法的有效性。     

基于兴趣点特征匹配的印刷图像缺陷检测

提出了1种基于兴趣点特征匹配的印刷图像缺陷检测方法.首先利用SIFT特征检测器,获取图像中具有旋转和平移不变性的特征点,然后采用最近邻方法进行特征点匹配,最后使用最小二乘优化算法,计算2幅图像特征点对的变换矩阵来实现缺陷图像的检测.实验结果表明:该方法能够快速准确地提取出2幅图像间的对应特征点,大大降低了误匹配的概率,在图像发生较大平移和旋转的情况下,仍能准确地实现图像的对准及缺陷图像的检测.     

特征边缘跟踪的调焦评价方法

图像测量系统中,已有的调焦评价函数当被测工件图像中边缘在高度上不共面时将无法正确调焦定位.研究了一种基于特征边缘跟踪的调焦评价方法,首先确定测量图像中被测边缘,进行跟踪获得边缘点,对每个边缘点在边缘方向上一定范围内进行梯度平方和运算,所有被测边缘点的值求和作为调焦评价值,达到极大值时认为该边缘正焦.采用透射式照明图像测量系统对一种图像中边缘在高度方向上不共面的工件进行了调焦实验,结果表明,该调焦方法能够对图像中各边缘在高度上不共面时对被测边缘对焦.     

基于改进FAST与分水岭算法的颗粒图像分割

为准确、高效分割粘连颗粒,提出一种改进FAST特征点检测算法,并与基于h-maxima变换的分水岭算法相结合实现粘连颗粒的分割。该算法通过h-maxima分水岭算法得到候选边缘分割点和候选分割线;采用改进FAST算法遍历二值图像边缘获得图像边缘特征点;利用边缘特征点对所有候选边缘分割点进行非极大值抑制得到待边缘分割点;通过待边缘分割点从候选分割线中提取待分割线;利用边缘特征点识别待分割线中的伪边缘分割点,并去除与其相连的分割线;获得正确分割线进行图像分割;对典型颗粒进行分割实验,并与现有3种图像分割算法进行比较。结果表明:该算法相对运算时间最短,分割正确率最高且均大于95%。     

激光无线电能传输系统对准环节设计

激光对准是激光无线电能传输系统中接收端获得稳定能源的前提，激光传能对对准精度、稳定性和实时性提出了较高的要求，因此，提出了一种激光对准系统设计方法，并对感兴趣区域提取以及图像预处理方法进行了优化改进：一方面，通过引入MobileNet、增加空间注意力机制以及融合语义的方式改进SSD (single shot multi-Box detector)模型，使用改进模型训练并预测感兴趣区域，相较于原始模型，训练速度提升了71.67%，模型大小减小了52.48%，实时检测速度提升了295.30%，检测偏差显著减小；另一方面，对灰度化的权值进行了优化，并利用直方图实现阈值的自适应选取，采用椭圆拟合法及形心法检测光斑与信标中心点，优化图像处理方法能够有效提取光斑，减小光斑定位的误差。实验结果表明，改进的激光对准系统精度稳定在95%以上，能够满足实际应用中精度、速度与稳定性的要求。     

基于卷积神经网络的PCB缺陷图像识别

PCB缺陷图像检测是确保PCB生产质量的重要环节,但传统的人工PCB缺陷检测具有劳动强度大、工作效率低等不足.为此,本文研究了一种基于卷积神经网络的PCB缺陷图像识别方法,建立了包括三种PCB缺陷和无缺陷图像的数据集,基于ResNet101网络模型搭建了PCB缺陷图像识别分类模型.引入迁移学习的方法,基于在大数据集上充分训练好的模型结合PCB图像数据集,并训练该PCB缺陷图像识别模型.实验结果表明,ResNet101模型对无缺陷PCB图像和三类常见PCB缺陷图像的平均识别准确率达到91.98％,验证了该模型对PCB图像识别分类的有效性.     

一种基于后验概率的分类器融合方法

基于二进小波边缘提取算法,提出一种基于后验概率模型的分类器图像融合方法。首先通过二进小波进行图像边缘检测,分别求得水平与垂直方向的边缘点,再使用最优决策函数方法对输入样本进行分析并在所有分类器中寻找一个最优的分类器,从而得到最终分类结果。该方法在图像的边缘点具有很好的分类效果等优点。     

基于自适应鲁棒滤波的SINS/DVL动基座初始对准方法

针对传统的基于矢量重构的鲁棒粗对准方法对DVL量测噪声敏感的问题,提出基于自适应鲁棒滤波的动基座鲁棒粗对准方法,实现动态跟踪DVL量测噪声,提高粗对准精度。首先建立姿态确定模型和观测矢量误差模型;然后分析矢量重构模型,提出基于自适应鲁棒滤波的参数估计技术,动态跟踪速度噪声,优化参数估计过程,提高矢量重构精度;接着通过最优基算法获得最优姿态四元数;最后进行仿真实验验证。实验表明,该方法较传统方法鲁棒性更强,收敛速度更快,600 s对准结束时刻准确度提高79%。     

基于伺服控制的自动快速图像拼接算法

针对目前图像拼接中计算量大、精度低两大难题,本算法应用高精度伺服控制平台、边缘信息阈值分割和模板匹配图像处理方法,实现了PCB图像的快速拼接。由于高精度伺服控制平台的引入,使得图像重合区域的参数获取变得容易。实验表明：应用伺服控制平台以后,提高了算法的实时性,达到较高的精度。     

相似度距离耦合角度径向变换的图像配准算法

目的为了解决当前图像配准算法因利用l1距离或l2距离相似度测量手段来完成图像特征点匹配,使其忽略了相位信息,难以有效消除高斯噪声的影响,使其配准精度与效率不佳不足的问题。方法提出最优相似度距离耦合角度径向变换的抗噪图像配准算法。首先引入角度径向变换,以降低算法复杂度,快速提取图像的特征点。然后联合图像的幅度和相位信息,基于欧式距离测度,定义最优相似度距离测量模型,通过求解其全局最小值,对特征点完成匹配,提高算法的抗噪性能。最后将图像分割为内点与外点,择取6个内点,通过计算其变换矩的几何配准误差,改进随机样本一致策略,对匹配进行提纯,消除误配。结果仿真实验结果显示,与当前基于l1距离或l2距离相似度测量的图像配准技术相比,该算法具有更强的抗高斯噪声性能和更高的匹配精度,且算法时耗最短。结论所提算法能够精确完成图像特征配准。     

A sub-region image registration algorithm with weight-based hierarchical importance sample consensus for moving target detection

The image registration is the key part in moving target detection (MTD), including extracting feature points, matching feature points and estimating motion model. While MTD always confronts with camera irregular movement and complex scenes where many small moving targets are mixed with the background, the accuracy of motion model estimation is seriously affected by these problems. So, our job focuses on estimating a motion model. We present a novel sub-region image registration algorithm with weight-based hierarchical importance sample consensus (WHISAC) to efficiently estimate motion model. Image registration based on sub-region is for removing background motions in different regions called sub-region, and the motion models of sub-regions are separately estimated. Then, in WHISAC, for overcoming the flaws that the ratios of outliers' increases in sub-regions and small moving targets are regarded as inliers wrongly, weights combining into a quality function are proposed to indicate the types of correspondences for guiding sampling. Samples in the WHISAC are drawn hierarchically a different number in the data set sorted by the quality function. Finally, the motion model based on the consensus is obtained by WHISAC. Compared to RANSAC and LMeds, WHISAC has more accurate consensus, faster convergent speed and different images with less interference which facilitates the subsequent target detections in the MTD system.     

基于梯度与归一化互信息的印刷图像配准

目的为了提高印刷图像配准的精度。方法提出一种基于梯度和归一化互信息的印刷图像配准方法。首先获取图像的归一化互信息,同时使用边缘检测算子获取图像边缘梯度的模值和方向角,然后根据边缘梯度信息和归一化互信息构造新的测度函数,以新的测度函数为目标函数,用Powell优化算法获取用于配准的最优参数。结果通过将文中提出的方法和基于归一化互信息的图像配准方法分别用于印刷图像配准,得到的统计实验结果表明,对于100项随机配准参数,新方法得出的配准误差波动幅度更小,配准精度更高。结论文中所提方法在准确性上优于基于归一化互信息的图像配准方法。     

基于轮廓特征的图像配准

提出了一种新的基于轮廓特征的图像配准算法,首先提取图像轮廓并计算每个轮廓点的法向角,然后对轮廓点法向角进行直方图统计,通过对两幅图像的轮廓点法向角直方图进行圆周相关计算便可快速估计出两幅图像所存在的旋转角度.由于旋转角度参数的求出通常可以大大简化配准变换模型中其他参数的估计,因而这种方式可以实现快速配准.这种利用轮廓点法向角来估计旋转角度的方式具有旋转、平移和尺度不变性,并对轮廓缺失以及存在噪声的情况均具有很高的鲁棒性,可广泛适用于存在闭合轮廓与开轮廓的各种情况.本文所提出的配准算法已成功应用于PCB缺陷检测中实现了参考图像轮廓和待检测图像轮廓的快速精确配准.     

基于虚拟点的可见光和SAR图像配准研究

本文以机场场景下的可见光和SAR图像为研究对象,提出了一种基于虚拟点特征的可见光和SAR图像配准方法.该方法以虚拟点特征和控制点匹配技术为基础,处理具有全局仿射几何失真的异源图像配准问题.首先根据两类图像的特点,使用Canny算子和一种兴趣算子提取两幅图像中的共有特征一直线特征,然后在直线特征的基础上拟合虚拟点特征,采用基于特征一致的粗配准和基于虚拟点特征的精确配准相结合的方法,对两幅图像实现由粗到精的自动配准,实验结果表明,本文方法可行且能取得较高的配准精度.     

于小波变换的等价图割SAR图像配准方法

为改进SAR图像匹配的稳健性和实时性,提出一种基于小波变换的等价图割SAR图像配准方法.该方法首先利用小波变换对图像进行分解,在低频子图像下构造等价图割,克服相干斑噪声干扰,避免NP困难,解决映射函数选取问题,从图像中分割出精确目标.其次利用尺度不变特征变换（SIFT）方法实现目标的特征匹配,降低搜索空间特征点描述,提高实时性.最后通过匹配关系找到变换参数,实现图像精确配准.实验结果表明,该方法能快速而精确地实现SAR图像配准.