远程视频监控图像自动标注优化方法

对远程视频监控图像进行自动标注,实现视频监控中关键帧识别,提高视频信息的分析鉴别能力。提出一种基于远程视频监控图像多尺度关键帧提取的自动标注优化方法,首先构建视频图像的采集模型,然后对采集的图像进行小波降噪处理,对输出的降噪图像通过多尺度关键帧提取进行自动标注,实现图像特征提取和信息识别。仿真结果表明,采用该方法进行远程视频监控图像自动标注,提高了对图像信息的检测识别能力,图像的输出峰值信噪比较高,准确识别概率提高。     

管道焊接激光视觉跟踪的定位方法研究

为解决在管道自动焊接过程中V型坡口的识别定位问题,提出了一种基于激光视觉传感的局部区域内分步式定位方法。首先建立模板匹配,利用模板匹配方式获取焊缝初始位置区域;然后采用阈值分割和边缘提取获得激光条纹边缘线,通过Shi-Tomasi算法对边缘线进行角点检测,得到边缘线上的亚像素角点位置坐标;最后采用最小二乘法拟合得到精确的边缘直线,对上下边界线求平均值提取激光条纹的中心线,求取直线的交点得到坡口轮廓的拐点信息。通过对实际焊接现场拍摄的50幅同一高度不同位置的图像进行检测,结果表明,分步式定位方法抗干扰性强,精度较高,为完成整个跟踪自动焊接过程奠定了基础。     

起重机轨道检测机器人激光姿态角变结构双闭环控制研究

针对起重机轨道检测机器人上的激光姿态角自动调节系统采用经典PID控制效果不佳,无法满足轨道检测要求的问题,提出采用滑膜变结构双闭环的控制方法。文中建立了激光姿态角自动调节系统的数学模型,基于指数趋近律的方法设计了滑膜变结构控制器,并搭建轨道检测机器人及其激光姿态角调节系统。通过仿真研究可知,滑膜变结构控制下激光姿态角调节的时间比PID控制下快0.11 s,超调量减小了0.3%,且运动平稳。仿真试验研究结果为起重机轨道检测机器人的研发与应用提供了依据。     

基于深度信息改进的RGB-D图像拼接技术

针对RGB-D相机拍摄目标的深度信息复杂导致RGB-D图像拼接出现错误的现象,提出一种基于深度信息改进的RGB-D图像拼接技术.首先使用像素比重与点云可视化密度联合的深度相机最优测量范围估计方法确定RGB-D相机拍摄目标的最优测量范围;其次设计一种深度值改进的特征匹配算法对RGB-D图像进行拼接;最后对拼接后的RGB-...     

基于视频图像的战斗机起落架检测

针对视频图像中战斗机起落架目标小、清晰度低、检测难度大等问题,提出了改进的YOLOv5目标检测算法来完成对战斗机起落架的检测。为提高起落架检测的准确性,将自动色彩均衡算法应用于视频图像中提高视频图像的清晰度,在YOLOv5的主干特征提取网络提取的三个有效特征层后嵌入高效通道注意力机制使网络将注意力集中到图像目标上,忽略背景信息的干扰。实验结果表明,改进后的YOLOv5模型与原YOLOv5模型相比,召回率提高了0.52%,精确率提高了1.52%,mAP提高了1.43%,在满足实时性的同时提高了对战斗机起落架的检测精度。     

基于单目主被动视觉结合的焊接偏差检测方法

针对管道全位置机器人自动焊,提出了一种基于单目主被动视觉结合的熔化极气体保护焊(gasmetal arc welding,GMAW)焊接偏差测定方法。设计出一种调光玻璃,使采集到的同一帧焊接图像中包含了激光条纹和焊丝尖端等信息。首先,根据焊接图像噪声类型呈高斯分布这一特性,针对性的采用LoG算子分别对电弧区域和激光条纹区域图像进行滤波处理;然后,设计图像处理算法分别提取出焊丝和焊缝坡口中心位置坐标;最后,计算出两坐标点在Y轴方向的偏差值。试验证明,此方法能在填充焊焊接图像中实时测定出焊接偏差量,焊接误差可以控制在02mm以内,可为实现管道焊接机器人自动焊缝跟踪控制提供可靠依据。     

基于主动式全景视觉的管道形变检测及重构技术的研究

研究了一种采用主动式全景视觉传感器(ASODVS)的 管道内表面全方位检测方法。基于主动式全景视觉检测原理, 提出了一种能够快速、全方位获取管道内壁三维点云信息,实现视觉检测管道形变的全景激 光视觉系统; 利用携带有ASODVS的爬行机器人进入管道内部,采集激光横断扫描全 景图像;然后根据提 取的管道内壁三维点云数据计算最小直径、横断面面积等几何特征判断变形率;最后根据三 维点云圆周分 布的特征,采用三角格网模型进行三维重构。实验结果表明:基于主动式全景视觉的管道内 壁全方位检测 系统能够实时完成对管道凹凸形变的检测和识别,并恢复管道内壁的三维形貌,具有较高的 检测精度。     

基于自适应阈值分割改进Canny算子的管道边缘检测方法研究

针对工厂中管道破损位置无法通过机器视觉准确判断的问题,提出一种基于自适应阈值分割改进Canny算子的管道边缘检测方法。该方法从滤波方式、梯度方向以及阈值分割角度对采集图像进行处理,首先采用采样-自适应中值滤波+双边滤波代替传统Canny算子中的高斯滤波,减少图像边缘信息丢失并去除图像中的噪声,然后增加梯度幅值的计算来更好地检测不同方向的边缘信息,最后为避免人工选取阈值效果不佳的情况,采用最大类间方差 (OTSU)阈值分割算 法进行阈值的自适应选取。实验表明,该方法相比于传统Canny算子的图像信噪比提升28.22%,边缘点数提升39.97%,四连通道数提升11.52%,八连通道数提升5.92%,提取特征完整且连续性较好,实现了对管道图像中破损情况的有效检测。     

一种输电线路边、端协同检测方法和系统实现

输电线路在日常运行中受环境等因素影响会出现不同程度的配件老化、破损,导致输电、负载能力无法满足运营安全需求。为解决传统人工桥检作业难度大、检测时间长、工作空间受限等问题,提出一种基于无人机和深度学习的一体化输电线路巡检系统。系统基于卷积神经网络技术,采用YOLOv7目标检测算法对无人机采集的图像进行检测。首先通过事先设计的飞行路径和实时拍摄采集图像,其次传送到事先部署于无人机边缘盒子中的目标检测模型进行检测,最后将检测结果通过边缘盒子发送至使用者的APP。     

沥青路面结构光条质心定位算法

将基于结构光的激光三角法应用于沥青路面构造深度检测,并提出适合该场合的结构光条质心定位算法。根据激光束宽度较窄且光强较大的特点,对采集图像进行固定阈值和平均阈值相结合的滤波处理,同时根据粗糙沥青路面存在漫反射的特性,利用有效光斑窗口长度最大化的干扰消除方法去除孤点噪声,最后由亚像素级的重心法实现质心定位。实验数据表明,本文方法测量路面构造深度的精度可达到0.1mm。相比于目前主流的基于激光测距的路面构造深度检测,可实现由线到面的跨越。     

基于自然环境辨识的移动机器人位姿快速检测

为了对室外移动机器人进行快速准确的位姿检测,基于Poineer3平台,运用单目对室外环境进行图像采集,对图像采用基于图像特征和神经网络的方法进行了环境的理解,进而以地面为研究对象,运用Horn-Schunck光流法获得局部地面光流。进而由图像坐标系和机器人坐标系的变化关系以及运动速度和光流速度的关系,把光流速度转化为机器人的运动速度,从而实现了机器人的位姿检测。实验结果表明,该方法可行且易操作,检测速度快。     

利用激光位移传感器高精度测量圆柱齿轮齿距方法

为了提高圆柱齿轮的加工生产质量，提出利用激光位移传感器进行高精度测量圆柱齿轮齿距的方法。采用激光位移传感器进行圆柱齿轮进行齿轮齿距图像采集，结合摄像机与激光器的相对方位获取其三维坐标，构建圆柱齿轮齿距的世界坐标系，利用线结构光视觉技术实现对圆柱齿轮的测量轴直径求解，根据发射的激光形状分析圆柱齿轮光条图像的特征点，通过编码技术对光条进行跟踪，检测光条特征点并计算侧头相对于齿轮轴心线的最大变动量，根据圆柱齿轮表面的光栅图实现高精度测量。测试结果表明，该方法进行圆柱齿轮齿距测量的偏差较低，精度较好，能够实现对圆柱齿轮齿距的非接触式高精度测量。     

多线激光光条图像缺陷分割模型研究

受环境干扰以及反射光影响，室外采集的多线激光光条图像含有光斑和断裂缺陷.为了准确地分割图像缺陷，本文提出了一个轻量的UT(U-shape Target,U代表U型编解码网络结构，T代表靶形视野)分割模型，模型由3×3卷积和靶形卷积堆叠而成.靶形卷积是针对激光光条图像特点提出的多视野卷积模块，模块中四个卷积分支构成靶形卷积视野，能够提取激光光条图像几何结构特征、局部细节特征以及环绕纹理特征.实验表明，UT模型在多线激光光条图像上的缺陷分割精度高于主流分割模型，而且实现了分割精度和参数量的平衡.     

基于YOLOv5的人脸检测及关键点定位的研究和实现

人脸检测的研究对与日常生活很好的实用价值,如人脸体温检测,视频监控等。实验通过YOLOv5方法对用户进行训练,并选用YOLOv5系统中网络深度最大和宽带最少的YOLOv5s模型,基于重参数化结构,提升了检测的准确率,且其具有速度快,体积小的优点。在人脸检测出后基于face＿recongnition库进行关键点定位。通过实验结果可以看出,检测较为准确,具有良好的应用价值。     

基于干涉的光学玻璃划痕深度测量

划痕是光学玻璃常见的缺陷，会导致光束质量下降、光学玻璃热效应增强、抗激光损伤性能降低等，所以在加工过程中需要对其进行准确检测和表征。选取划痕深度值为70 nm的光学玻璃为检测样本，采用光干涉法通过光波加载光学玻璃划痕信息，接着对干涉条纹图像进行图像处理和边缘检测，获取划痕的实际深度值。实验证明，光干涉法测量划痕深度值为70 nm的光学玻璃时，相对误差低于1%。所提方法为光学玻璃加工过程中发现数十纳米级的划痕深度值提供了一种检测手段。     

基于深度学习的红外舰船目标识别

本文采用深度学习技术中的YOLOv3(You Only Look Once Version 3)目标识别算法对红外成像仪从海面采集的红外图像中舰船进行识别。红外成像仪采集图像的频率高达50帧/s,为了能减少网络计算时间,本文借鉴YOLOv3的一些思想,采用全卷积结构和LeakReLU激活函数重新设计一个轻量化的基础网络,以此加快检测速度。输出层根据采集回来的红外图像的特点采用Softmax算法回归,在提高检测速度的同时,也兼顾了检测精度。     

一种基于线结构光的焊缝三维重建方法

介绍了一种基于结构光和双目视觉的焊缝三维重建方法。该方法利用轮廓点曲率提取激光条纹的轮廓关键点,再由所提取的关键点计算轮廓横截面法向量。并根据激光条纹服从正态分布的特点,借助灰度重心法提取条纹中心线。将焊缝在双目摄像机中的图像坐标点转换为世界坐标点,从而完成焊缝三维空间信息的重建。实验结果证明本文方法快速、准确,可以满足自动焊接机器人系统的应用要求。     

冷轧带钢激光拼焊的焊缝在线检测研究

焊缝质量在线检测是冷轧带钢激光拼焊过程中的重要关键技术之一。为了解决武钢TRUMPF12000 轴快流激光拼焊设备在焊接过程中出现的错边、拼缝、焊缝形态等问题,采用3个传感器分别采集焊前间隙图像信息、焊接过程图像信息以及焊后焊缝图像信息,利用OTSU 自动计算图像阈值、运用投影矩阵的方法将图像坐标转换到工件坐标,编写程序提取图像特征点的方式建立焊缝质量在线检测系统,并以5m/min焊接速率对3mm厚冷轧板进行焊接实验,测量焊接试样焊缝宽度相对误差在4.42%左右。结果表明,焊缝质量检测系统可以计算出较为准确的焊缝宽度、焊缝错边量等信息。     

基于线激光相机的客车踏板孔位测量方法研究

机器视觉检测是当下热门的检测方法.针对客车踏板流水线生产工件数量大、检测精度低的问题,采用线结构光标定方法,实现了工件孔位尺寸信息与位置信息的批量检测.针对激光线不稳定以及无法准确识别中心线的问题,首先提出一种基于Hessian矩阵的激光中心线提取方法,其次进行激光平面拟合标定以及客车踏板的点云重建,最后对点云图进行投...     

激光扫平仪光电自动检测系统中扫描激光线的图像处理

对激光扫平仪光电自动检测系统中扫描激光线图像处理的实际情况，先采用隔行中值滤波来对图像进行预处理。然后，结合图像采集卡动态采集图像的特点，在分析扫描线区域的灰度值的基础上，提出根据图像采集卡奇、偶场采集结果的不同来对图像进行二值化处理的方法，实现了对扫描激光线图像的自动处理，获得了满意的效果。