快速鲁棒的基础矩阵估计

针对基础矩阵估计过程中因受野值影响导致估计精度下降和稳定性不高等问题,本文提出了一种新的快速鲁棒的基础矩阵估计方法。该方法首先将野值去除融入到计算基础矩阵的过程中,而不再将它作为一个独立的处理步骤。通过迭代将潜在的错误对应点剔除,从而实现基础矩阵的稳定估计。然后,在每次迭代过程中,采用对极几何误差准则来识别野值,同时获得基础矩阵的估计结果。该迭代过程收敛较快,即使存在大量匹配野值的情况下,计算值也会很快趋于稳定。仿真和实际实验结果一致表明:所提出的算法在保证类似估计精度的同时还在计算效率方面有极大地提升,相比较快的M估计法有30%以上的速度提升,而相比于估计精度较优的MAPSAC算法甚至达到4倍以上。     

基于机器视觉的刀具几何参数测量技术

在金属零件加工过程中,加工刀具不可避免的产生磨损.如不能及时采取描施,将产生很大的加工误差.把基于计算机图像处理的机器视觉技术引入到刀具参数测量中,提出利用计算机视觉代替人艰对刀具参数进行自动测量的方法,并在Delphi平台上开发了一种专用测量软件系统,利用图像预处理和边缘检测等处理技术,实现了刀具几何参教测量的自动化.应用结果表明,基于机器视觉的刀具几何参数测量系统克服了人工测量所造成的各种误差,重复测量精度达到2μm,大大提高了测量精度和效率.     

基于机器视觉的螺栓几何形状检测方法研究

螺栓的外形对保证其质量有着极其重要的作用,针对螺栓的外形结构特点,本文设计了螺栓的检测流程,并使用VC6.0开发了检测程序.根据螺栓的几何特征,选取面积、周长、质心、圆形度等判定参数,然后,介绍了螺栓头部,螺纹外径、中径的测量方法.经验证,这些特征参数和检测算法能很好的辨别出螺栓的外形缺陷.     

基于 RANSAC 的视觉里程计优化方法研究

针对图像特征产生误匹配影响基础矩阵计算,导致同步定位与地图构建(SLAM)视觉里程计估计精度差的问题,提出一种基于随机抽样一致(RANSAC)的视觉里程计优化方法。该方法首先通过最小距离阈值法对初始匹配集粗滤除,再采用RANSAC计算图像间相对变换关系,若符合变换关系为内点,内点数最多的迭代结果为正确匹配结果;然后计算图像间单应变换并利用其计算基础矩阵,采用对极几何约束确定内点,得到具有最多内点的基础矩阵;最后采用TUM数据集从特征匹配与基础矩阵计算两方面进行优化算法效果验证。结果表明,该算法可提高运行效率且有效去除误匹配特征点,使匹配正确率提高7.7%,基础矩阵估计算法在提高基础矩阵计算精度的同时,内点率也提高了3%,算法为提高视觉里程计精度估计精度提供了理论基础。     

基于机器视觉的小模数齿轮几何参数测量方法研究

研究了一种基于机器视觉的小模数齿轮几何参数测量方法,设计了一套远心视觉测量系统,通过远心视觉单元获取齿轮图像,并对图像进行灰度化、边缘检测、圆拟合等操作,通过计算得到齿轮的齿顶圆直径、齿根圆直径、齿厚和齿槽间隙等几何参数,并与万能工具显微镜的测量值进行了对比.实验结果表明:所设计测量系统的测量精度高于0.005 mm,...     

估计基本矩阵的一个新方法

基本矩阵在机器视觉中有着广泛的应用.提出了估计基本矩阵的一个新的线性方法.该方法基于正交最小二乘技术,利用对应最小特征值的两个特征向量,构造了一个3×3的广义特征值问题,该问题的解不仅给出了基本矩阵,而且给出了相应的极点.与其它方法比较,该方法可以获得更精确的结果.     

基于扩展干涉矩阵的几何可拆卸性判别方法

零部件的几何可拆卸性(Geometric dismountability,GD)是基于以拆卸序列求装配序列策略的装配序列规划的前提,干涉矩阵是对其进行判别的重要装配关系模型。为解决零部件在非标准正交轴向上的GD判别难题,提出扩展干涉矩阵(Extended interference matrix,EIM)模型,将现有干涉矩阵结构扩展到零部件局部坐标系轴向。为了便于分析具有复合拆卸路径方向的零部件GD,提出转折式干涉矩阵(Turning interference matrix,TIM)模型,以紧凑的结构描述转折点处完备的干涉信息。为了快速、准确地获取干涉矩阵,提出步进式精检测、基于包围盒的粗检测和加速式检测等自动检测方法,以及静态硬干涉自动屏蔽法。基于EIM和TIM,提出更全面的零部件GD判别算法及流程。开发基于UG NX的全自动装配规划系统AutoAssem,以实例验证各干涉检测措施的有效性,说明EIM和TIM丰富了拆卸方向的多样性和可变性,使GD判别具有面向复杂产品的通用性,为后续序列规划算法提供了有效依据。     

基于机器视觉的熔融沉积成型几何质量在线检测方法

几何尺寸精度是影响工件质量的关键因素。针对熔融沉积成型连续制造过程,提出了一种基于机器视觉技术的几何质量在线检测方法。利用CCD图像传感器构建了熔融沉积成型过程图像采集系统;采用图像处理技术获取工件轮廓信息,完成以像素为单位的几何尺寸测量。通过尺寸标定将图像尺寸转化为工件的实际物理尺寸,从而可以与设计模型的理论尺寸进行比较,计算制造误差,为生产者判断熔融沉积成型工件几何质量是否满足要求提供了新的思路。     

一种基于AUTOCAD的快速计算平面图形几何性质的方法

提出了一种基于AUTOCAD软件计算平面图形几何性质的方法，为机械设计时计算形心、惯性矩、惯性积等参数提供了一个捷径。     

应用序贯相似检测的基本矩阵快速鲁棒估计

提出了一种基于序贯相似检测( SSDA)的快速鲁棒基本矩阵估计算法来估计基本矩阵.在最大后验一致性(MAPSAC)算法中引入SSDA搜索最优模型参数,通过及时剔除错误模型减少计算成本函数的累加次数,不仅保持了MAPSAC的良好鲁棒性,而且有效减少了算法的计算量.用M估计算法对改进的MAPSAC算法获得的初始内点集进行优...     

基于边界矩的机械零件图像轮廓特征提取技术

为实现机械零件的有效分类,针对零件具有比较明显的轮廓特征的特点,提出了基于边界矩的零件图像轮廓特征提取方法.首先采用轮廓提取算法,提取零件二值图像的轮廓,在进行水平倾斜校正后,以零件的质心为中心,将轮廓图像划分为若干个扇形子区域.利用改进的边界矩计算方法,分别计算出各子区域的边界矩,从而得出零件轮廓图像边界矩的分布特性.最后,采用K均值聚类算法对提取的零件轮廓特征进行分类,实验结果证明了该方法的有效性.     

基于新一代产品几何技术规范的工作载荷下公差建模

传统的公差模型以刚体假设为前提,无法考虑机械系统在工作载荷下的变形,而实际工作过程中机械系统性能与各零件在工作载荷下的变形关系密切,为解决此问题,基于新一代产品几何技术规范标准中的认证表面思想提出一种修正公差模型,考虑复杂变形对公差分析的影响,更为真实准确地对系统功能末端的空间位置进行精度预测.采用小位移旋量法和齐次坐标变换法建立传统公差模型;根据认证表面的思想提出拟合配合表面的概念,再根据实际变形表面、拟合配合表面与理想设计表面的空间位置关系,提出修正传统公差模型的方法;给出获取修正矩阵的步骤,建立修正公差模型,进行工作载荷下的公差分析,得到封闭环尺寸的分布规律.以某尾座顶尖为工程对象,证明了该方法的可行性.     

基于小波变换和Zernike矩的图像区域复制篡改鲁棒取证

针对现有的图像区域复制篡改检测算法其后处理的鲁棒性较差,且时间复杂度高的问题,提出了一种有效的检测与定位篡改区域算法.该算法通过对图像进行小波分解,将低频图像进行块分解,提取每块的Zernike矩特征,并将特征向量排序;然后,为每个特征向量搜索阈值符合的相似特征向量;最后,利用区域面积阈值去除错误的相似块对,并结合数学形态学定位篡改区域.实验结果表明,该算法不仅能有效地对抗常规的后处理操作,而且只在1/4图像上搜索块空间,提高了运算效率.本方法可用于面向图像内容的真实性鲁棒取证.     

基于双正交小波的星点细分定位方法研究

在星敏感器工作过程中,星点目标亚像元质心定位的准确性直接影响星识别的准确性,同时也决定了星敏感器姿态测量的有效性.带阈值的质心法是星点目标细分定位的较理想方法,具有较强的抗噪声干扰能力.在双正交小波变换的基础上提出基于双正交小波的自适应小波阈值法.与传统的IIR阈值法比较,不仅星点目标提取更加准确,而且位置测量精度更高.     

基于SVM的电梯制动器静态制动力矩估算方法研究

针对电梯制动器静态制动力矩估算问题,对电梯制动器的动态制动性能与静态制动性能分别进行了研究,利用电梯制动器试验台测试制动器的制动性能,根据实验测试结果提出了一种基于支持向量机的电梯制动器静态制动力矩估算方法,将利用制动器动态制动性能实验得到的制动初始速度与制动过程的平均制动力矩作为估算算法训练数据的输入值,将相同制动器对应的静态制动力矩作为估算算法训练数据的输出值,经过支持向量机算法训练得到估算模型,采用网格搜索法进一步优化估算模型。最后,通过制动实验进一步采集制动性能数据作为验证数据。实验结果显示,电梯制动器的动态制动性能与制动初始速度有关。交叉验证的结果表明,基于SVM的电梯制动器静态制动力矩估算方法能够便捷准确地根据电梯制动器的动态数据估算出静态制动性能。     

基于Hessian矩阵的手指静脉图像分割

针对灰度不均匀、对比度低、边缘信息较弱的图像中的手指静脉纹路提取问题,提出了一种基于Hessian矩阵的手指静脉图像分割方法。该方法首先将高斯滤波器的二阶导数与原图像卷积得到了各像素点的Hessian矩阵,通过Hessian矩阵的迹初次滤除了非静脉区的像素点,接着求出了余下像素点Hessian矩阵的特征值,利用静脉区特征值所要满足的条件二次滤除非静脉区像素点,最后选取了多尺度下静脉区各像素点的最大特征值作为输出特征值,将区间内所有尺度下的特征值图进行了融合,经过二值化处理、形态学滤波处理得到了手指静脉纹路。研究结果表明,该算法能够较完整地提取宽度不一的手指静脉纹路,将静脉区域和非静脉区域分开,伪静脉像素点较少;同时,不需要遍历所有像素点的Hessian矩阵求其特征值,手指静脉图像分割速度比未优化静脉纹路提取算法快了0.036 5 s。     

基于视觉图像的二次曲线特征参数精密测量方法

为了满足视觉检测中对二次曲线参数(圆或椭圆)高精度测量要求,提出了一种基于视觉图像的二次曲线特征参数精密测量方法.该方法利用变结构元广义形态学边缘检测算法对图像中的二次曲线进行初始边缘定位,充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响.在亚像素图像处理中,基于Zernike矩边缘检测算法计算出的边缘参数,提出了对二次曲线特征进行亚像素边缘定位的边缘检测算法,建立了曲线边缘点与边缘参数之间的映射关系.利用检测出的二次曲线亚像素边缘点数据,通过定义的数据点分布优化的参数拟合算法,可以计算出二次曲线的特征参数.实验结果表明:该方法稳定性好且实时性强,定位不确定度优于0.03像素,可实现二次曲线特征参数的精密测量.