一种基于视觉的仿生机器鱼实时避障综合方法

提出了一种基于视觉的仿生机器鱼实时避障综合方法,该方法基于HIS颜色模型,利用MMX指令和SSE指令,采用并行处理算法实现图像的快速处理;然后,基于栅格法建立环境模型,利用势场法获得优化路径规划策略,在此基础上,采用模糊方法对机器鱼的运动方向进行控制,利用速度分布函数对机器鱼的运动速度进行控制,实验结果表明了所提方法的有效性和可达性。     

基于视觉延时补偿的无人机室内实时导航系统

在无人机视觉辅助惯性导航系统中,不确定延时的图像数据在无人机室内导航中是无法满足与其他传感器同步要求的,因此准确估计视觉传感器与惯性测量单元(IMU)之间的相对延时是非常重要的.本文提出了一种可以有效估计图像延时的方法,并根据延时进行视觉数据的延时补偿,最后利用扩展卡尔曼滤波(EKF)实现IMU数据与视觉数据的融合,从...     

基于机器视觉的种子品种实时检测系统研究

机器视觉技术的快速低成本实时检测杂交水稻种子品种新系统包括一组可以自动上料、光照箱、图像采集卡、CCD摄像头和自动下料等硬件以及图像处理及品种识别软件组成.系统的实现过程为:通过上料斗自动装入种子,种子由单片机控制的输送装置进入光照箱,每隔2秒停止一次,CCD摄像头采集图像,图像被读入内存,通过软件系统处理种子的图像,并提取品种的特征参数.通过此系统识别100粒种子的时间为5秒,品种的识别率分别达到了:先农5号为99.99%,金优桂为99.93%,优166为 98.89%,先农3号为78.82%,中优463 为86.65%.     

机器视觉系统中图像误差补偿方法

在分析和比较常用图像畸变校正算法的基础上,提出将BP神经网络原理应用于图像的畸变校正,从而在对图像进行检测和定量分析之前,消除畸变误差对测量结果的影响;利用在标准栅格样板图像上选择的控制点对神经网络进行训练,并将训练后的神经网络以动态链接库的形式提供给LabVIEW调用,在LabVIEW环境中实现了具有图像误差补偿功能的机器视觉测量系统.     

基于机器视觉的船舶升沉检测方法

针对民用起重作业船舶由于波浪等引起的升沉检测问题,提出了基于机器视觉的船舶升沉检测方法.首先建立船舶升沉检测系统架构,通过双目立体视觉三维测量方式,对目标位置的垂直高度进行测量,之后对检测图像进行系列处理,最后给出船舶升沉值对应的数据处理流程图,并将该方法进行应用.结果表明,双目测距最大误差2.08%,系统安装调试方便,可为实现波浪补偿提供实时数据,满足起重作业的安全要求.     

一种人脸识别中的光照补偿方法

为了消除光照变化对人脸识别率的影响,提出了一种新的基于双边滤波器的Retinex方法,该方法用双边滤波器来估计光照,并应用Retinex理论来获得光照无关的人脸反射图像.仿真实验表明了这种方法能有效消除人脸中的光照影响.     

基于光照模型和视觉特性的半色调彩色图像的实时仿真

利用人类视觉系统的生理特性,提出了一种基于光照模型的半色调模式的真实感彩色图像的实时仿真方法,该方法合三维目标的成像过程,将场景中视觉2°视锥小区域的平均灰度信息转换为明暗象素点阵模式,从而实时地生成半色调模式的实感彩色图像。在微机上进行了编程设计和实验,实验结果表明,本文提出的方法不但可产生三维视觉效果舒适的真实感图像处理速度极快,图像数据量也大大降低,这为场景图像的实时仿真、输出和图像传输等提供先进的实用的数字技术。     

基于机器视觉的实时丸药检测系统

丸药是最为常见的药品剂型,最后成品的外观都要求圆整均匀、色泽一致,在丸药检测方面使用机器视觉技术有着良好的应用前景。通过对丸药实时检测方法和途径的分析探讨,提出了完整的工作循环模式。根据此模式,给出了利用Matlab和visual studio开发实时检测系统的完整方案。     

一种人脸图像光照补偿的新方法

光照的变化容易引起人脸识别率急剧下降,针对这一难题,提出一种新的光照补偿的方法.首先通过构造原人脸图的二值图,确定出原图所属的光源方向.在除正面光源外的每个光源方向上构造出通用的平均亮度差值来进行光照补偿.结合去掉三个特征值最大的PCA特征向量的方法进行识别.实验表明,这种方法能够显著提高光照变化条件下的人脸识别率,特别是对于光照条件大范围变化的情况,也可以得到比较高的正确识别率.     

一种基于机器视觉的铁路道岔检测方法

道岔是使列车由一组轨道转移到另一组轨道上去的装置。基于机器视觉的铁路道岔检测方法通过机器视觉系统和图像处理技术,实现对换轨时道岔间距进行高速,实时的测量,保证行车更加安全平稳。其关键技术就是有效提取道岔缝隙边缘并转化为参数空间进行精确测量。道岔背景复杂,简单的检测算法不能给出理想的检测结果,传统的Hough变换对于缝隙信息的提取有局限,采用改进的Canny边缘检测和Hough变换,同时结合最小二乘法实现对铁路道岔间距的测量。算法经过VC++编程实现,能够有效对道岔进行检测,为铁路道岔报警系统设计提供参考,为检测直线状缝隙提供方法。     

移动机器人视觉抖动的Kalman滤波补偿

消除视觉抖动是机器人移动中对接作业的关键。基于仿射变换,建立了图像的递推运动模型;设计了基于梯度的分区域的KLT特征提取算法,分析了梯度与灰度变化的关系;利用绝对误差和最优进行特征点的匹配,并利用菱形搜索算法来提高匹配速度,设计自适应模板算法来解决匹配结果不惟一的问题;利用最小二乘法求解超定运动方程组,得到运动参数。推导得到有意运动参数的观测模型;利用Kalman滤波去除无意运动;利用滤波后的运动参数重构图像,对含抖动的视频进行稳像补偿。在非平整路面内移动机器人上开展实验。结果表明,相对参数滤波比绝对参数滤波更平滑,且算法对x和y方向的抖动补偿无相互干扰,经过该算法处理后的视频序列与原序列相比结果得到较大改善,满足准确性要求。     

Using Real-Time Stereo Vision for Mobile Robot Navigation

This paper describes a working vision-based mobile robot that navigates and autonomously explores its environment while building occupancy grid maps of the environment. We present a method for reducing stereo vision disparity images to two-dimensional map information. Stereo vision has several attributes that set it apart from other sensors more commonly used for occupancy grid mapping. We discuss these attributes, the errors that some of them create, and how to overcome them. We reduce errors by segmenting disparity images based on continuous disparity surfaces to reject spikes caused by stereo mismatches. Stereo vision processing and map updates are done at 5 Hz and the robot moves at speeds of 300 cm/s.     

Real-Time Active SLAM and Obstacle Avoidance for an Autonomous Robot Based on Stereo Vision

Abstract

In this article, the problem of real-time robot exploration and map building (active SLAM) is considered. A single stereo vision camera is exploited by a fully autonomous robot to navigate, localize itself, define its surroundings, and avoid any possible obstacle in the aim of maximizing the mapped region following the optimal route. A modified version of the so-called cognitive-based adaptive optimization algorithm is introduced for the robot to successfully complete its tasks in real time and avoid any local minima entrapment. The method’s effectiveness and performance were tested under various simulation environments as well as real unknown areas with the use of properly equipped robots.     

一种基于光照变化补偿的颜色识别方法

针对RoboCup中型组足球机器人比赛中光照变化会使颜色发生色彩漂移,影响颜色识别的准确性问题,提出一种基于光照变化补偿的颜色识别方法。该方法首先利用球的历史信息预测球的位置,然后在较小的区域内用基于色调直方图反向投影的方法找到球后,通过球的亮度直方图的变化计算出光照变化率,用于动态补偿颜色查找表。实验表明该方法能提高颜色识别的光照自适应性。     

一种基于声纳信息的移动机器人实时导航方法

提出了一种基于声纳信息的移动机器人实时导航方法。首先建立声纳感知数据向地图映射的概率模型,将声纳感知到的环境信息以基于栅格的概率值进行表示,并利用D-S证据理论对其进行数据融合,得到机器人的局部环境。在此基础上,采用基于滚动窗口的方法进行移动机器人路径规划,最终实现实时导航。试验结果表明该方法是可行和有效的。     

机器人目标抓取区域实时检测方法

针对目前机器人目标抓取区域检测方法无法兼顾检测准确率和实时性的问题,提出一种基于SE-RetinaGrasp神经网络模型的机器人目标抓取区域实时检测方法。该方法首先以一阶目标检测模型RetinaNet为基础提取抓取框位置及抓取角度;针对抓取检测任务采用SENet结构确定重要的特征通道;结合平衡特征金字塔设计思想,充分融合高低层的特征信息,以加强小抓取框的检测性能;在Cornell数据集上进行实验验证,结果表明该方法在取得更高检测准确率的同时,提高了抓取检测的效率,达到实时检测的要求。     

排爆机器人机械臂定位精度误差自动补偿方法研究

针对于排爆机器人在进行排除爆破物质时,机械臂不能满足绝对准确的定位要求,位置检测精度与实际距离之间存在一定的误差。为了解决这一问题,提出排爆机器人机械臂定位精度误差自动补偿方法。基于D-H运动模型和微分变换法创建排爆机器人机械臂位姿误差模型,对误差模型进行重复参数分析,去除重复参数获得可辨识的线性方程;在可辨识的运动学参数误差模型线性方程中加入一个增量进行误差补偿。最后通过仿真实验结果表明,所提方法通过对机械臂位姿误差模型进行有效补偿,使排爆机器人机械臂绝对定位精度均值提升1.3mm。     

融合机器视觉和触觉的机器人自动接线方法研究

为保障电力行业的安全生产,降低人工接线操作的危险性和复杂度,提出了融合机器视觉和触觉的机器人自动接线方法。首先,基于改进的Faster R-CNN目标检测网络对导线进行识别,以实现导线端口的精确定位;然后,根据触觉传感器传回的碰撞信息,通过多层感知机(MLP)对碰撞类型进行分类,判断机械臂是否对导线完成了准确抓握;最后,利用三维坐标系对导线端口进行位置修正,并再次通过触觉传感器和带有回归器的MLP指导电线完成最终的接线操作。基于真实开关柜场景进行一系列电力接线实验,实验结果表明融合机器视觉和触觉的机器人自动接线方法可准确完成接线操作,在开关柜中的接线成功率最高可达到80%。所提方法对保障电力安全生产及降低人工接线的危险性具有实际工程意义。     

Real-Time Global Illumination for VR Applications

Real-time global illumination in VR systems enhances scene realism by incorporating soft shadows, reflections of objects in the scene, and color bleeding. The Virtual Light Field (VLF) method enables real-time global illumination rendering in VR. The VLF has been integrated with the Extreme VR system for real-time GPU-based rendering in a Cave Automatic Virtual Environment.