基于图像边缘特征的零件分类与定位算法

本论文提出了一种基于图像边缘特征的零件分类与定位算法。算法首先对图像腐蚀膨胀等预处理,然后通过边缘检测得零件的完整边缘轮廓,然后对零件边缘轮廓图像使用方向梯度直方图(HOG)构造训练数据,并采用支持向量机(SVM)在训练数据上训练分类识别模型,最后进行检测。根据检测结果获得图像中零件的种类和位置信息,然后使用棋盘格标定的方法来确定深度。标定时,取标定板上的两个点来计算深度,根据已知的深度,获取实际抓取点的两个图像坐标系的x,y值,计算世界坐标系坐标。此系统能解决零件分类、定位问题,能广泛运用于生产线引导工业机器人进行零件抓取。     

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Gabor小波变换的图像轮廓角点检测

传统的基于图像轮廓角点检测方法大都对图像轮廓采用高斯平滑,使得角点定位准确性较低,且对局部细微变化和噪声比较敏感.针对此问题,本文利用Gabor滤波器可以很好的表征边缘和角点梯度幅值变化信息的优良特性,采用Gabor滤波器虚部对图像轮廓进行平滑,提出基于Gabor滤波器的图像轮廓角点检测算法.与将轮廓的几何特性作为角点测度的传统算法不同,本文将Gabor滤波器平滑后轮廓像素的主方向与相邻像素方向角度差作为角点测度,提高了对噪声的鲁棒性和角点定位的准确性.实验结果表明,新算法具有较优的定位性和噪声鲁棒性.     

基于光栅成像的织物悬垂三维形态重建算法

根据织物悬垂三维形态测试仪的基本原理,提出了一种织物悬垂性图像的三维形态重建算法。首先识别出试样的边缘轮廓,然后从全景光栅图像中提取等高线信息,对光栅条纹进行定位,计算出光栅条纹所在位置的空间高度,从而得到试样上光栅取样点的三维坐标数值,再利用双三次贝赛尔曲面重建试样悬垂形态的三维图像。结合实例陈述了该算法的设计和实现过程。     

基于支持向量机的轮胎标识点形状识别

轮胎标识点在轮胎分类中发挥着重要的作用,为了解决人工识别标识点工作强度大、误差较高等问题,提出了一种基于支持向量机的轮胎标识点形状识别算法.首先利用中值滤波对标识点图像进行降噪处理,根据标识点图像的灰度直方图对图像进行分割以去除背景,并利用Canny边缘检测算子提取标识点边缘轮廓.然后,提取标识点轮廓的傅立叶描述子系数,最后利用支持向量机对标识点的傅立叶描述子系数进行分类以识别标识点的形状.实验结果表明,该算法能准确地识别出轮胎标识点的形状,提高了标识点识别效率.     

形状尺寸自动检测系统的设计

综合运用机器视觉技术和数控技术设计了一套能实现多种形状尺寸自动检测的系统。该系统使用步进电机驱动二维数控平台,采用CCD摄像头和光栅分段采集被测零件的轮廓图像和坐标,运用轮廓自动跟踪算法实现零件完整轮廓坐标数据的自动获取,利用形状尺寸检测软件实现零件直线度、圆度、平行度、垂直度等的检测。实验结果表明所设计的形状尺寸自动检测系统自动化程度较高,检测精度可达微米级。     

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。     

线切割加工软件中的图像矢量化辅助系统

介绍了在线切割加工(WEDM)软件中利用数字图像技术对图像轮廓进行提取并矢量化为直线或圆弧的方法。系统的输入包括实物扫描得到的图像、美术画、美术字等各种图案。通过二值化、噪声滤除、边缘检测处理,形成离散点集轮廓,再对离散点进行直线或者圆弧拟合,轮廓最终被矢量化为加工轮廓。可以对照初始图像修改矢量化后的结果,直到矢量图形吻合图像轮廓为止。此方法的应用大大扩展了线切割辅助软件的零件设计功能,提高了设计效率。     

基于单张照片模式的三维图像重建新方法研究

现今的三维重建技术大多要从多幅图像中找到对应特征,进而求解基本矩阵,然而照片越多就意味着要付出更多采集和计算的时间及空间,对减少图像的幅数而实现同样的三维重建效果将具备一定研究价值。利用霍夫线检测、角点检测、边缘检测等算法,提出一种基于单张照片的三维重建新方法,通过霍夫变换在二值图像取线,再利用OpenCV获取方块的角点数等信息,得到图像基本轮廓,最后透视变换得到图像贴图,并利用画坐标的方法模糊定义模型的参数对应于图像参数的关系,从而实现三维重建。该方法被应用于列车车体的三维重构实验中,实验结果证明了该重建方法的可实现性,也揭示了其工程应用价值。     

基于Radon变换的图像角点角度提取算法

针对现有角点检测算法只提取图像角点位置而无法提取角点角度的缺陷,本文在SUSAN角点检测算法的基础上,提出基于Radon变换的图像角点角度提取算法.该算法首先利用SUSAN算子检测候选角点,然后得到候选角点子邻域图像,对其进行角点角度可测量性判定,对满足可测量性的角点子邻域图像中每个像素点进行梯度映射后,利用Radon变换提取角点边缘直线,最后利用坐标几何关系提取角度.并针对Radon变换无法检测直线起始点导致角点角度提取时存在二值歧义性的缺陷,本文借鉴USAN思想,把同值核引入到角度提取中,从而实现了对角度的正确提取.该算法实现简单,实验结果证明了其有效性.     

基于椭圆线轮廓度误差评定的椭圆提取方法

简要介绍了目标测头视觉坐标测量系统,分析了测量系统成像目标的图像特征。在此基础上,提出了一种识别和提取CCD图像中目标椭圆的新方法。该方法对CCD图像中的每一个封闭轮廓进行椭圆拟合,根据评价椭圆形状误差的线轮廓度大小来判定该轮廓是否为目标椭圆轮廓。实际检测结果表明,该算法原理正确,易于编程实现,能有效剔除噪音图像,准确提取目标椭圆,具有广泛的实用性。     

基于几何约束的双目测距技术研究

双目测距是一种重要的机器视觉技术,常用于机器人定位与导航任务。立体匹配在双目视觉中占有重要的作用,文章基于构建的双目立体视觉系统,提出了一种基于几何约束的物体三维坐标测量方法。首先利用立体标定技术实现了对图像的畸变矫正,并对实时拍摄的左右图像进行ORB特征匹配,以检测图像中物体的特征点对。算法对估计的初始ORB特征点进行RANSAC模型估计,去除误匹配点对应。之后基于点对应之间的距离与斜率对其进行几何关系度量,利用几何约束进一步滤除匹配误差较大的点对应。实验结果说明该算法能有效降低特征的误匹配率,提高了双目测距的准确性与鲁棒性。     

区域轮廓的快速等级提取

模式识别应用常需要不同约束下的多个图像分割结果。提出了一种区域轮廓的快速等级提取方法。该方法计算图像中所有可能轮廓点的显著性,利用简单阈值操作即可得到不同显著性等级的单像素宽度闭合区域轮廓。当计算轮廓点显著性时,融合流域变换、盆地动力学(Basindynamics)和弧段动力学三个过程为一个过程,消除了它们单独运行造成的冗余计算,提高了算法效率。实验结果表明,该算法可得到理想的等级轮廓输出,比现存的类似算法提高效率1.25倍。     

连续运动螺纹尺寸自适应机器视觉检测

针对螺纹零件尺寸检测效率低、工作强度大、检测精度不高的问题,提出了一种连续运动螺纹尺寸自适应机器视觉的检测方法。首先设计了一套在线图像采集装置用于采集运动螺纹零件的图像;其次使用NCC(normalized cross correlation)归一化匹配算法,完成对螺纹零件的识别及追踪,在此基础上设计了自适应的ROI(region of interest)裁剪区域;然后通过Canny算法提取边缘轮廓,利用最小二乘法直线拟合技术对螺纹轮廓进行直线拟合,生成螺纹中径线,完成对螺纹中径的测量;最后在使用Harris角点检测算法提取多螺纹轮廓波峰与波谷的基础上,提出了利用螺纹中径线与各角点之间的距离来完成对角点的细化。实验表明,所提方法在螺纹尺寸检测方面具有可行性和有效性。     

基于融合的SAR图像海洋溢油边缘检测算法及MATALAB实现

为准确地提取出SAR图像中溢油区域边缘轮廓信息,提出一种融合分水岭及canny算子的SAR图像边缘检测算法。该算法首先使用形态学重建技术对前景图象进行标记,并进行开关操作,去除边缘无关信息,然后对前景进行区分操作。利用分水岭算法及canny算子较为精确地提取出溢油区域边缘轮廓信息并用MATALAB仿真实验,结果表明,与经典的边缘检测方法相比,该方法在精确定位图像边缘的同时能更精确、更完整地检测出目标的边缘特征。     

基于计算机立体视觉的图像测量技术

对基于计算机立体视觉和图像处理的高精度测量技术的应用进行了研究，建立了用于测量目的的计算机立体视觉系统模型，提出了对被测量物体附着网格的方法以获取物体本征图像，再应用图像处理和网格点匹配技术获取测点的坐标。对系统涉及的几个重要算法：摄像机标定算法、网格点的提取算法和网格点的匹配算法做了详细的研究，并结合金属板材加工的应变测量的实际应用给出了测量实例。     

基于Potrace点跟踪的文创产品逆向设计方法研究

目的 为辅助设计人员进行产品创新设计,特别是针对文创产品设计领域提高设计效率和产品快速迭代的需求,利用产品逆向设计方法,对设计实物二维形态进行快速扫描,获取其外部形态轮廓数据,在此基础之上进行改良或者创新设计,对于快速生成产品创意和设计实践都提供了新的方法和思路。方法 针对逆向设计中,轮廓提取细节缺失、弧度线条生硬问题,本文提出了一种基于Potrace点跟踪的图像矢量路径优化算法用于文创产品的数字化分析及逆向设计。此方法以点跟踪作为基础,先利用位图中的顶点将图像轮廓抽象成多边形路径,然后再根据多边形转角大小利用贝塞尔曲线进行优化,最后通过交叉熵损失函数优化最终路径。结果 实验表明,算法在复杂边缘的矢量化线条过渡好于其他算法,并且算法与目前常见矢量化算法相比较降低了时间复杂度,算法运行时间较其他算法能够提升40%以上。结论 针对Potrace方法,提出了一种新的损失函数优化算法,算法在复杂边缘处过渡优于其他算法,同时算法运行时间大大降低,有利于将此算法用于文创产品逆向设计方法研究中。     

中厚钢板轮廓检测中线激光端点提取算法研究

提出了一种基于二次投影的边缘信息提取算法,并将这种算法应用于线激光端点的坐标提取.利用面阵CMOS相机获取入射在中厚板带钢表面的线激光图像,利用一次投影算法对预处理后图像进行处理,提取图像中激光线中心线的纵向位置坐标,并以它为基准,上下各取2行共5行作为提取图像中激光线端点位置坐标的目标行;然后,利用二次投影改进算法对这5行激光线分别进行处理,获取每行激光线端点的亚像素位置坐标,对该坐标值进行加权平均处理,所得值即为图像中激光线的端点位置坐标.所提出的二次投影改进算法不仅实现了目前中厚板形貌的非接触式测量,也提高了实际应用的检测精度.该算法光线端点检测精度可达0.003 5 pixel,在工程中具有较大的应用价值.     

彩色图像中椭圆的快速检测算法

椭圆检测是图像处理中常用的技术,由于自然界很多物体都可以用椭圆进行拟合,所以也成为图像分割和目标提取的关键技术.该文分析了椭圆的解析结构,利用椭圆长短轴之间的几何关系,从边缘点集合中选取全局性的参数,快速生成椭圆.算法针对彩色图像,引入了彩色边缘增强算法和基于图搜索的边缘追踪算法,生成封闭的边缘轮廓曲线,对每段曲线进行椭圆拟合,通过拟合评估,形成拟合判决,确定图像中的椭圆区域.算法计算量小,检测速度快,对多椭圆和椭圆弧都能准确检测.     

基于2D-3D双目运动估计的立体视觉定位算法

运动估计算法是影响立体视觉定位精度的重要因素,传统的3D-3D运动估计算法受噪声影响很大,计算精度不高.本文提出了一种基于2D-3D双目运动估计的立体视觉定位算法.算法不使用运动后的特征点3D坐标,而直接利用其2D图像投影坐标.首先,利用EPnP运动估计算法确定匹配内点和初始运动参数.接着,利用双目相机之间的2D投影几...