基于计算机视觉的材料感知技术综述

针对计算机视觉的材料感知问题,综述了国内外的主要研究成果,介绍这些研究的主要方法及其典型算法和基本思想,归纳出材料视觉感知的两种主要研究方法,即材料识别和分类以及材料属性和参数估计。最后提出目前研究所存在的关键问题,并指出材料视觉感知未来的可能发展方向。     

平行视觉的基本框架与关键算法

目的 随着计算机与人工智能的快速发展,视觉感知技术突飞猛进。然而,以深度学习为主的视觉感知方法依赖于大规模多样性的数据集,因此,本文提出了基于平行学习的视觉分析框架——平行视觉,它通过大量精细标注的人工图像来给视觉算法补充足够的图像数据,从而将计算机变成计算智能的“实验室”。方法 首先人工图像系统模拟实际图像中可能出现的成像条件,利用系统内部参数自动得到标注信息,获取符合要求的人工图像数据;然后使用预测学习设计视觉感知模型,利用计算实验方法在人工图像系统生成的大量图像数据上进行各种实验,方便地研究复杂环境条件等困难场景对视觉感知模型的影响,使一些实际中的不可控因素转变为可控因素,增加视觉模型的可解释性;最后通过指示学习反馈优化模型参数,利用视觉感知模型在实际场景下存在的困难来指导其在人工场景的训练,以实际与人工虚实互动的方式,在线学习和优化视觉感知模型。由于已经有大量研究人员致力于构建人工场景并生成大量虚拟图像,因此本文采用已构建的这些人工场景图像,并对实际场景图像进行翻转、裁剪、缩放等数据扩充,然后以计算实验和预测学习为重点,开展了相关的应用实例研究。结果 在SYNTHIA（synthetic collection of imagery and annotations）,Virtual KITTI（Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute）和VIPER（visual perception benchmark）数据集上进行的大量实验表明,本文方法能够有效地克服数据集分布差异对模型泛化能力的影响,性能优于同期最好的方法,比如在SYNTHIA数据集上检测和分割性能分别提升了3.8%和2.7%。结论 平行视觉是视觉计算领域的一个重要研究方向,通过与深度学习的结合,将推动越来越多的智能视觉系统发展成熟并走向应用。     

视觉机制研究对机器视觉的启发示例

研究灵长类的视觉系统机制并以此为基础设计机器视觉的算法已成为重要研究方向,并对机器视觉产生了重要的推动作用.本文从视觉机制和机器视觉方法的角度出发,分析了两大类视觉机制或模型,并列举受其影响和推动的多种重要机器视觉方法:1)合作学习和竞争学习机制,其中合作学习和竞争学习模型相关的机器视觉算法包括立体视觉算法、神经网络、稀疏编码;2)简单细胞和复杂细胞模型,相关的机器视觉算法包括HMAX特征、SIFT描述子和deep belief network.     

基于视觉传感器的道路前方车辆模型研究

车辆几何模型是基于视觉传感器的车辆检测系统的重要部分。为了提高前方车辆检测的鲁棒性,利用车尾轮廓的几何特征构建了世界坐标系的车尾模型,通过坐标系变换给出了视觉传感器坐标系的车尾模型,进而导出图像车尾模型,并给出了车尾模型参数的表达式及其与现实世界中车尾几何参数的对应关系,明确建立了图像中车辆位置和大小的关系。实验表明:将该模型应用于车辆检测可以抑制图像中不符合车辆透视关系的错误识别,能有效提高车辆检测的鲁棒性。     

双目视觉的匹配算法综述

双目视觉是获取对现实世界立体感知的重要方法,在自动驾驶等领域得到了普遍 的应用。立体匹配是实现双目感知的前提,该算法对左右摄像机拍摄的照片进行像素级的匹配, 生成稠密视差图,从而获取了三维坐标信息。概述了立体匹配算法近 20 年来的发展过程,围绕 基于人工特征和深度学习两个方向进行了综述,对算法实现过程中的代价计算、代价聚合、视 差计算和视差求精进行分析讨论,评估了算法的准确性和时间复杂度。最后总结了立体匹配算 法面对的挑战和对未来发展的展望。     

主动视觉技术在精密测量中的应用研究

对（机器）主动视觉技术在精密测量中的应用进行了深入地探讨。首先,利用Canny边缘监测器对零件边缘进行粗定位,再利用二次曲面拟合实现零件边缘的亚像素精确描述,提取零件的精确轮廓;其次,针对大型零件建立了基于面阵图像传感器的边缘自动跟踪模型,实现了图像的自动拼接与数据缝合,有效地解决了高精度与小视场之间的矛盾;采用物方远心镜头,减小了零件高度方向上的加工误差、定位误差以及摄像头运动误差对测量的影响,是主动视觉在精密觉检测中的一次成功应用。     

Modelling the motion of a sensor attached to a walking person

This paper describes an implemented system to measure and track the motion of a sensor which is attached to a person or walking robot. The complex gait motion undergone by a structure-measuring sensor during walking introduces significant uncertainty into the measurements it takes. By measuring and tracking the sensor’s motion, more meaningful information can be obtained from the measurements, and predictions can be made about the future observed position of important objects in the world. The use of motion measuring devices is discussed and compared to the possible estimation of motion by the structural sensor itself. Analysis of walker motion is performed through the use of Gabor wavelets and the Extended Kalman Filter. The method tracks and predicts motions reliably while the walker walks in a straight path or turns corners. Particular attention is focussed on the case where the structural sensor is computer vision, and the benefit that a motion model can provide with it.     

基于视觉颜色感知——光学相似的图像去雾方法

针对雾霾环境影响致使户外获取的图像质量严重下降问题，提出了一种基于视觉颜色感知—光学相似的图像去雾方法。充分利用人眼感知颜色的视觉机理，结合图像的相似性原理，构造了光学相似度函数，建立了新的基于视觉颜色感知—光学相似的图像去雾模型并设计相关算法，进而进行仿真验证。仿真实验结果表明，提出的方法在对有雾图像清晰化处理过程中效果明显，并与现有的图像去雾方法在主观视觉和客观量化方面进行图像去雾效果对比，进一步表明提出的方法在清晰化含雾图像处理中取得了较好的效果。     

机器视觉测量中透视投影误差分析控制与补偿

在机器视觉齿轮倒角的测量系统中,轮廓测量是实现齿轮中心定位的关键因素。传统镜头成像时,由于透视投影特性,会引起齿轮轮廓圆直径的测量误差,进而影响轮廓圆的定位精度。针对此建立了透视投影误差的非线性模型,并对不同厚度齿轮轮廓圆直径的测量进行了误差分析与补偿。实验结果表明,该方法具有一定的实用价值,满足了齿轮轮廓圆测量的要求。     

General-purpose vision chip architecture for real-time machine vision

To solve the I/O bottleneck problem in existing vision systems and to realize versatile processing adaptive to various and changing environments, we propose a new vision chip architecture for applications such as robot vision. The chip has general-purpose processing elements (PEs) with each PE being directly connected to a photo detector (PD) and can implement various visual processing algorithms. We developed and simulated some sample programs for the chip and proved that they can be processed within 1 ms/frame, a rate that is high enough for high-speed visual feedback for robot control. Aiming to complete the chip, we are now developing test chips based on the architecture. The latest design has 8 x 8 PEs and PDs in an area 3.3 mm x 3.0 mm using a 0.8 μm CMOS process.     

基于机器视觉的产品质量自动检测装置

本文介绍了一种基于机器视觉技术进行产品质量自动检测与控制的装置,分别阐述了装置的总体结构,视觉系统,PLC控制器,触摸屏及机械部分等主要设备的设计思路及功能。     

基于姿态阈值滤波的单目视觉农业机械定位方法

精确定位是农业机械实现自动导航的重要前提,提出了一种基于单目摄像机的导航定位算法。算法通过对捕获的每帧图像进行特征点检测与跟踪,基于3D-2D特征点配对方法,还原了车辆行驶过程中的姿态信息。同时,假设车辆前方小区域近似平坦,摄像机离地高度近似固定不变,算法实时求解车辆位移的绝对尺度因子,配合姿态阈值滤波器,对所求姿态信息进行在线修正。实验选择在三种不同的场景进行,以RTK-GPS定位数据作为对比,三种场景的平均相对位置偏差分别为5.459 9%、8.373 1%、6.443 94%,三种不同场景的航向角变化平均值分别为7.717 7°、5.738 9°、3.438 3°。结果表明算法可实现农业机械的自动定位,在短距离范围内具有一定的可靠性。     

A systematic methodology for determining/optimizing a machine vision system's capability

This paper presents a systematic methodology based on Taguchi methods to determine and optimize a machine vision system's capability. Seven factors were studied in anL ₂₇(3¹³) orthogonal array: lens type, color of the background, distance between two objects on the target, distance between the camera and the target, filter, lighting source, and angle between the optic axis of the camera and the surface of the target. The optimal factor-level combination was determined from the experiment results, and the response surface plots were provided for a user to choose an alternative. Because this Taguchi methods-based methodology is simple and effective, it is recommended for determining and optimizing a machine vision system's capability.     

基于双目标定的独居老人摔倒检测算法

独居老人摔倒已成为一个备受关注的问题.为快速有效获取摔倒信息从而使老人得到及时救助,提出一种基于双目标定的独居老人摔倒检测算法.该算法通过色彩不变性分割前景目标（老人）,采用双目视觉标定计算人体在三维坐标中高度作为特征信息,能够有效区分易混淆动作,防止误判,提高检测准确率.实验结果表明：该算法易于实现,具有较好的鲁棒性和实时性.     

边缘检测在异面直线夹角视觉检测中的应用

应用机器视觉技术测量空间两条异面直线的夹角。建立起测量的公共基准后,用2只CCD独立地拍摄两根轴线与基准夹角图像。将采集到的图像分割为二值图像后,采用不同的边缘检测算子处理,分析结果,以边缘检测的准确性和稳定性为依据,结果表明：Roberts算子定位精度高,计算速度快,可以快速准确地提取目标轮廓。     

基于机器视觉的烟支检测系统的设计

针对卷烟包装线上出现的空头和缺支问题,提出了一种基于机器视觉技术的烟支在线检测系统软硬件设计,给出了关键的电路原理图及软件流程,并对实际测试中的一些问题进行了分析。系统利用OV7620及FIFO缓存技术实现了图像的实时采集,并采用数字图像处理的方法对烟支图像进行分析,实现了空头及缺支的自动检测。     

基于机器视觉的开心果闭壳与开壳识别

为从开心果中选出开壳果和去除闭壳果以提高开心果的品质。采用以单排等间距方式在传送带上输送开心果,输送过程中用摄像头拍摄每个开心果的图像,传输至电脑,经图像处理算法识别出开心果壳是否裂开,最后在传送带末端利用气嘴吹走闭壳果实以实现开心果自动分级。开心果图像缩小至原来的0.2倍,然后寻找出二值化图像中开心果的质心,再在开心果的质心、上半部分二分之一和下半部分二分之一处各取横向像素线,分别求取3条像素线上所有像素点灰度值变化之和,最后每个开心果综合3条像素线特征判断开心果是否开壳。实验证明开心果开壳果正确识别率为93%,闭壳果正确识别率达100%。     

Low‐cost wearable low‐vision aid using a handmade retinal light‐scanning microdisplay

Abstract— The Wearable Low Vision Aid (WLVA) is a portable system that uses machine vision to track potential walking hazards for the visually impaired. A scanning fiber display couples a laser diode to a vibrating optical fiber that projects a virtual image onto the retina to display warning icons that the visually impaired can recognize. Initial low‐vision subject testing has given promising results for this low‐cost assistive device.     

机器视觉智能机器人无损检测系统

针对目前无损检测过程中的大量人工操作、检测效率低下和检测精度低的特点,提出了一种搭载于工业机器人的无损检测系统的设计方法,实现了系统的软硬件设计。设计的机器人系统具有4个自由度,可以实现三维空间的立体检测,并采用自适应模糊推理系统提高检测适应性。系统采用彩色图像分割算法和自适应区域生长图像分割算法都能有效提取出缺陷区域。应用结果表明系统稳定性好、检测精度高,大大提高了检测效率。     

经编机布匹瑕疵的在线视觉检测

为实现经编机织布过程中布匹瑕疵的实时检测,提出了一种基于机器视觉的实时检测方法。离线训练时分别学习有瑕疵和无瑕疵纹理布匹图像,自动求取纹理基元周期和纹理方向,用以构建实用的两方向Gabor滤波器组,进而提取有和无瑕疵图像特征。在线检测时,以离线所构建的Gabor滤波器组分解图像,以离线所求取的参数窗口化Gabor子图,进而提取子图特征并采用特征变化率来代替原始特征的方法以消除光照不均影响。实验表明,该方法可以适应不同纹理布匹检测需求,消除光照影响,布匹检测准确率高达99%,检测一帧（54 pixel×600 pixel）的平均时间为100 ms,实时性和准确性高,可实现经编机布匹瑕疵的在线实时检测。