基于单目视觉的障碍物检测

将基于因子分解的运动估计结构（structure from motion,SFM）算法延伸至室外环境障碍物检测,提出了一种基于单相机的障碍物检测方法.通过图像序列特征点的匹配和跟踪,运用基于因子分解的运动估计结构算法得到场景的投影重建;通过满足绝对二次曲面（dual absolute quadric,DAQ）约束的自标定升级至欧式重建,同时得到相机的运动;通过将图像分割为等面积的区域,每个独立的区域通过从欧氏重建得到的深度信息来区分是障碍物还是背景.室外真实场景的实验结果表明,该方法能够在室外环境下获得比较好的障碍物检测效果.     

基于焊缝图像信息的激光条纹中心线提取

为准确快速提取不同坡口的焊缝特征信息,对滤波去燥后的二值图像采用改进Steger算法提取出激光条纹中心线。首先,将原图像与阈值法相结合得到ROI区域,再根据高斯函数的可分离性,把图像的二维高斯卷积等效为一次高斯行卷积和一次高斯列卷积,从而减小运算量。实验结果表明,该焊缝识别算法能够准确的提取焊缝激光条纹中心线,且能够提高处理速度,满足实时性的要求。     

基于双目视觉的焊缝跟踪系统研究

在自动焊接技术中,需要焊枪对焊缝实时而准确地跟踪。单目视觉系统不能实现对曲面焊缝的焊接。引入双目视觉技术,利用视觉反馈,实时监控焊点位置,减小自动焊接工作过程中的焊接误差,提高焊缝精度;对双目视觉系统进行标定,得到相机内外参数,利用投影矩阵M得到焊点三维坐标,并以此计算焊点的理论坐标误差,通过实时补偿,满足高精度焊接要求。实验表明,在加装双目视觉传感系统后,焊缝平均精度可达0.68mm,满足自动焊接的要求。     

基于机器视觉的汽车焊缝检测系统

针对汽车焊缝工件检测精度低、鲁棒性差和效率低等问题,设计一种基于机器视觉的车辆焊缝检测系统,代替现有人工焊缝检测。利用VS2010开发出界面程序,通过配置工业相机,实现多个相机对汽车焊缝点图像的获取,对当前图像进行一系列预处理,使用标定工件对焊缝图像进行尺寸标定和校正,并采用改进的Hough变换检测算法对图像进行焊缝检测。实验结果表明,系统测量精度为0.006 mm,测量方差量级为10~(-5),系统可以对汽车焊缝进行精准、稳定和快速地测量,并且可以将检测结果导出到对应焊缝检测点的Excel电子表格中保存。     

基于单目视觉的空间定位算法

为解决基于单目视觉的像机空间定位问题,基于射影几何原理,提出了一种利用特殊标志点的空间几何信息和光学像机实现像机与标志点的相对位姿测量,进而推算像机的空间坐标位置的方法.该方法避免了计算过程中对每帧图像都进行复杂的非线性解算,而利用像机与标志物间一种特殊姿态即正视投影作为连续位姿计算的起点和初始值,利用帧间约束来进行后续帧的位姿跟踪计算,达到既保证计算精度,又减少计算量的目的.在试验和实际应用中均取得良好效果.     

基于单目视觉的彩色目标跟踪

提出一种基于HSV颜色空间的单目视觉跟踪算法。该方法利用目标在HSV空间的颜色信息提取出场景中的运动目标,在此基础上,对目标进行滤波和形态学处理,从而实现了目标的检测与定位。最后,利用单目视觉跟踪算法有效地实现了运动目标跟踪。实验结果表明,该算法有效地实现了目标定位与跟踪,并具有一定的实时性和抗干扰性。     

基于Skinner-Ransac的移动机器人单目视觉SLAM

针对移动机器人单目视觉同时定位与地图创建(simultaneous location and mapping,SLAM)数据关联问题,提出一种Ransac抽样算法.该算法(Skinner-Ransac)基于Skinner操作条件反射原理,结合扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)运动模型获得的先验信息,对图像匹配点抽样集合中的每个匹配点对赋予权值,并根据判断函数对其权值进行更新.最后,针对数据关联的效率要求提出新的迭代终止条件,以公开图像数据集作为图像采集样本.实验结果表明:Skinner-Ransac算法高效可靠,SLAM的位姿估计结果可以达到移动机器人自主导航的需求.     

基于单目视觉的运动障碍物检测

针对室内结构化环境中光照和外界环境的实时变化,提出一种基于单目视觉的改进的运动障碍物检测算法。利用单目摄像头截取图像,进行灰度转换和中值滤波,将混合高斯模型背景差分法和帧差法相结合,并引入面积信息,对二值化后的差分图像进行形态学处理和连通性分析,有效的解决了空洞问题,得到完整的运动目标信息。实验结果表明,该方法能准确快速检测所观测区域内的运动障碍物,实时性,鲁棒性好,对光照等外界条件的变化有很好的适应性。     

基于单目机器视觉的耐火砖检测技术

耐火砖的检测以往需要在艰苦的环境下采用手工操作来完成。对传统的检测方法进行改进,将单目视觉检测技术和图像处理技术应用于耐火砖的尺寸测量。先用高分辨率的摄像机采集耐火砖的图像,再对图像进行边缘提取、连接、分割与拟合计算,提取出砖块图像的特征信息,最后根据目标平面和图像平面间的映射关系精确地计算出耐火砖的长度和宽度。实验结果表明,该测量系统结构简单、性能稳定,能够快速准确的对耐火砖实现尺寸测量。     

基于单目视觉的实时身高测量算法

提出了一种应用在驾驶员体检系统中的新的身高测量方法。首先利用OTSU自适应阈值分割法和快速连通区域标记算法来分别获取人头顶部投影的纵坐标和标志点的坐标;然后根据它们来初步计算身高;最后根据摄像机成像模型对计算结果进行修正以得到准确的测量结果。工程测试表明该方法测量准确、可以满足体检系统的身高测量精度要求;同时和驾驶员体检系统的其他模块有效整合在一起,降低了硬件和操作的复杂性。     

使用小波分析方法提取焊缝位置信息

针对焊缝特征提取中普遍采用的线段拟合方法计算量大的问题,探讨了基于小波变换的焊缝特征提取方法;将离散小波变换和奇异分析理论引入焊缝特征提取问题;利用多尺度小波分析计算最小以及对信号奇异点敏感的特征,有杉db2小波对焊缝特征进行分析,通过采用小波变换模极大值传播规则,大大减少小了计算量,实验证明此方法具有较好的性能,有效地排除了局部信号对焊缝整体特征的影响,可以很快确定焊缝的位置。     

基于踢脚线的结构化环境单目视觉导航

针对室内结构化环境下的导航任务,提出一种以踢脚线为参考直线的基于单目视觉的导航算法。利用单目摄像头提取图像,运用Canny边缘检测方法和霍夫变换相结合的边缘检测算法提取结构化环境中的踢脚线,根据平行直线在图像平面的成像原理,提取出参考直线和偏航角作为导航信息,实时控制小车的运动。试验结果显示,基于该方法设计的小车可以实现安全行驶,该方法获取的导航参数受光照的影响不大,稳定可靠,能满足安全性和实时性的要求。     

基于单目视觉的非结构化道路检测与跟踪

针对智能车辆视觉导航中的车道保持问题,采用单目视觉技术检测非结构化道路上的车道线和道路边界,解决不同路况下道路检测的鲁棒性与实时性问题.首先用一种自适应阈值分割Otsu方法把道路分为道路区域和非道路区域;然后利用Otsu算法处理后的图像对Canny边缘进行滤波,在消除复杂背景边缘的同时保留可能的弱的道路边界;最后,用直...     

Robust lane recognition for structured road based on monocular vision

A robust lane detection and tracking system based on monocular vision is presented in this paper.First,the lane detection algorithm can transform raw images into top view images by inverse perspective mapping(IPM),and detect both inner sides of the lane accurately from the top view images.Then the system will turn to lane tracking procedures to extract the lane according to the information of last frame.If it fails to track the lane,lane detection will be triggered again until the true lane is found.In this system,θ-oriented Hough transform is applied to extract candidate lane markers,and a geometrical analysis of the lane candidates is proposed to remove the outliers.Additionally,vanishing point and region of interest(ROI)dynamically planning are used to enhance the accuracy and efficiency.The system was tested under various road conditions,and the result turned out to be robust and reliable.     

基于PLC的双环缝焊机控制系统设计

文章分析了汽车尾气净化器的结构特点和常用的加工方式,设计了双环缝焊接专机的电气控制系统。以西门子PLC为控制中心,驱动变频器控制电机运转进行烧焊,协调控制本焊机的其他执行机构的动作。实验测试表明：基于PLC控制的焊接专机在保证焊缝质量的同时,焊接速度比焊接机器人提高了2倍多,并大幅度降低了生产成本。     

基于边缘信息融合的水下焊缝图像增强算法

提出了一种基于水下环境的焊缝图像增强算法。采用高斯滤波器分离水下焊缝图像的高频分量,通过改进局部对比度增强算法(ILCE)对其进行处理,以增强图像的边缘信息;利用自适应系数设置的Gamma变换改善原始图像亮度信息,同时结合CLAHE算法以提升图像对比度;最后,将处理后的两幅图像进行融合,以得到最终的增强图像。利用本文算法及其他经典算法,针对典型的水下焊缝图像进行对比检测,结果表明,所设计的算法能有效提升图像对比度,同时能够突出焊缝边缘信息,图像均值适中,且信息熵及平均梯度均高于其他算法。     

基于视觉传感的超声-MIG焊熔滴行为分析

针对镀锌钢在焊接时对焊接参数难以精确控制,导致焊接接头质量较差,从而对镀锌钢超声-MIG焊接过程中的熔滴过渡机制进行深度研究。实验基于视觉传感器在不同的焊接电参数下,对比了超声-MIG与MIG焊接过程,通过图像处理技术提取熔滴的特征参数。结果表明：在焊接小功率参数下,熔滴过渡方式主要是短路过渡,超声此时会阻碍熔滴过渡,熔滴轮廓面积减少,距离熔池高度增加。当焊接功率增大时,在超声辅助作用下熔滴过渡方式主要是大滴过渡和射流过渡,熔滴的几何尺寸均减少,距离熔池高度减少,向熔池过渡频率增加。最后提出一种焊接过程中的熔滴计数算法,实验验证在1 000帧熔滴图像时间内,熔滴过渡周期最高可达37次,保证焊接过程中质量的稳定性,加速了焊接智能化发展。     

Seam tracking control for mobile welding robot based on vision sensor

To solve the seam tracking problem of mobile welding robot, a new controller based on the dynamics of mobile welding robot was designed using the method of backstepping kinematics into dynamics. A self-turning fuzzy controller and a fuzzy-Gaussian neural network (FGNN) controller were designed to complete coordinately controlling of cross-slider and wheels. The fuzzy-neural control algorithm was described by applying the Gaussian function and back propagation (BP) learning rule was used to tune the membership function in real time by applying the FGNN controller. To make the tracking more quickly and smoothly, the neural network controller based on dynamic model was designed, which utilized self-learning and self-adaptive ability of the neural network to deal with the partial uncertainty and the disturbances of the parameters of the robot dynamic model and real-time compensate the dynamics coupling. The results show that the selected control input torques make the system globally and asymptotically stable based on the Lyapunov function selected out; the accuracy of the proposed controller tracing is within ±0.4 mm and can satisfy the requirements of practical welding project.