基于双目视觉的小型无人直升机位姿检测

无人直升机的位置与姿态检测是直升机自主飞行控制的基础。基于双目视觉原理,对直升机标志点进行检测并跟踪,利用基于顺序一致性的极线约束匹配方法,对检测到的多个标志点进行立体匹配,计算标志点三维坐标从而得到无人直升机的位置与姿态信息。设计一个基于双目视觉的小型无人直升机空间位姿测量托架,用于飞行控制模型及飞行控制算法的研究及验证。     

多自由度检测机械装置的研制

在工程制造业中许多关键零部件的检测都需要多自由度、多用途的检测装置来完成。本文依此研究了多自由度检测机械装置以及在检测作业中的应用。     

基于双目视觉的新型并联机构末端位姿检测

针对一种新型3-DOF驱动冗余并联机构,为提高双目视觉末端位姿检测的实时性和精度,首先采用Harris-SIFT算法对图片进行预匹配,通过Harris提取图像特征点,并采用SIFT特征描述子对图像进行匹配,使得匹配结果兼具实时性和稳定性;为解决匹配算法存在的误差匹配和错误匹配问题,提出一种改进的RANSAC算法对预匹配结果进行提纯,该改进方法通过分格取点和提前取点验算临时模型克服常规RANSAC算子匹配不准确、算法费时的缺点.实验结果表明,采用改进的RANSAC算法提纯较常规RANSAC算子不仅可以大幅度降低图像处理时间,而且可以更大程度提高匹配正确率,进而位姿检测的实时性和精度得以提高.     

基于立体视觉六自由度大载荷实验平台的位姿检测

提出利用双目视觉系统检测六自由度大载荷实验平台的位姿。首先,采用时空联合的分割算法提取运动目标并由运动目标上不共线三点描述当前时刻运动平台的位姿;然后,根据运动平台负载大、惯性大的特点,对相邻时刻的位姿变化加入补偿,以此估计平台下一时刻的位姿。实验结果表明,该算法在较小的允许误差范围内能够较好地跟踪运动平台,准确地估计下一时刻的位姿。     

面向机械臂的抓取位姿检测

针对结构化环境和单一已知目标的抓取方面,搭载末端夹持器机械臂抓取技术取得了显著进展。但当工作场景环境不明、工作目标形状各异时,机械臂容易受环境光照变化、物体遮挡的影响,为此,本文深入研究了机械臂抓取系统流程和抓取方法,设计了基于卷积神经网络自主检测机械臂抓取位姿的方法。     

考虑多位姿估计约束的双目视觉里程计

为了提升复杂环境中双目视觉里程计的精度,提出一种考虑多位姿估计约束的双目视觉里程计方法.首先,分别建立匹配深度已知点与深度未知点的数学模型,将深度未知点引入2D-2D位姿估计模型,从而充分利用图像信息;然后,基于关键帧地图点改进3D-2D位姿估计模型,并结合当前帧地图点更新关键帧地图点,从而增加匹配点对数,提高位姿估计精度;最后,根据改进的2D-2D及3D-2D位姿估计模型,建立多位姿估计约束位姿估计模型,结合局部光束平差法对位姿估计进行局部优化,达到定位精度高且累积误差小的效果.数据集实验和实际场景在线实验表明,所提出方法满足实时定位要求,且有效地提高了自主定位精度.     

视觉伺服机械臂手机抓取最佳位姿检测

针对下水道、勾缝等狭窄位置的手机拾取的问题, 本文提出一种基于机器视觉的伺服机械臂抓取方法. 首先对机械臂eye-in-hand上的相机进行标定, 图像预处理及目标检测等, 在位姿检测中提出一种基于二维坐标系下手机位姿解算算法, 得出解算的最佳位姿角只与夹持点的像素坐标的差值有关, 其位姿角的大小决定了手抓旋转的角度....     

基于目标跟踪的并联机器人视觉位姿检测

建立一种基于视觉的并联机器人位姿检测系统框架,包括图像采集、图像处理、位姿检测、参数反馈4个部分。使用单目摄像头采集图像,以二自由度冗余机器人为控制对象,利用Haar特征提取对目标进行粗跟踪。进一步获得目标上特定的几个特征点,基于平行不变性原理,得到机器人末端操作器的实际位姿参数。通过求解机器人的逆运动学方程,得到电机的控制参数。实验和仿真验证了该系统的可行性。     

基于一阶径向畸变算法的双目摄像机多位姿标定方法

双目立体视觉中在对物体进行三维测量或精准定位时,需要对摄像机进行标定以获得其内外参数。研究径向畸变摄像机模型,构造了基于一阶径向畸变（RAC）算法的双目摄像机内外参数线性求解公式。考虑侧倾角、旋转角、俯仰角以及透镜的主要畸变因素,修正了传统RAC标定法中只考虑径向畸变、部分参数需要先验值的缺陷。利用标定所得内、外参数进行了多位姿双目摄像机三维重构实验。实验结果表明,该标定方法重投影误差分布在[-0.3,0.3],动态识别结果与实际运行轨迹重合率为96%,对降低双目立体视觉三维测量误差率有积极性影响。     

基于多层级特征的机械臂单阶段抓取位姿检测

针对机械臂对尺寸变换、形状各异、任意位姿的未知物体抓取,提出一种基于多层级特征的单阶段抓取位姿检测算法,将物体抓取位姿检测问题视为抓取角度分类和抓取位置回归进行处理,对抓取角度和抓取位置执行单次预测.首先,利用深度数据替换RGB图像的B通道,生成RGD图像,采用轻量型特征提取器VGG16作为主干网络;其次,针对VGG1...     

五自由度立体视觉平台--目标物体的识别与定位

从立体视觉与机器人控制集成的角度出发,建立了一个主动立体视觉跟踪和定位系统,用于柔性装配线中装配零件的运动跟踪和装配工位的精确定位。讨论了使用立体视觉进行快速目标识别和定位的方法,该方法将颜色分割与基于形状特征相结合,提出采用基于局部图像的HSV阈值分割和形状识别相结合的图像处理方法,该方法经过HSV阈值和形状判据,准确地识别出物体,得到物体的边界和质心。能快速准确地识别出物体并进行定位,满足柔性生产线小规模定制产品装配的要求。最后给出的实验结果验证了该方法的有效性。     

利用双目立体视觉校准铣刀位置的方法研究

结合工业现场的需要,提出了一种基于双目立体视觉的快速测量铣刀盘刀具位置的方法。系统可在现场进行标定,并详细地讲述了该系统的标定原理和标定方法;标定系统时,仅需要一块二维标定板,不需要特殊的附加光源,结构简单,速度快,标定精度高;该测量方法克服了传统方法的需要接触测量、速度慢等缺点,能够实时进行自动快速测量,为工业在线生产提出了广泛地应用前景;此方法也可以应用于对工件尺寸的在线检测、孔洞位置的在线检测等。     

移动机器人双目立体视觉测量系统研究

研究了一种用于移动机器人进行三维感知的被动双目立体视觉测量系统。首先建立了该系统的数学模型,然后针对其双通道图像同时采集和大数据量快速处理的需要,采用了基于多媒体DSP芯片DM642硬件系统构架,并应用了一种基于SUSAN角点特征的区域匹配算法。实验表明该系统测量速度快、精度高。     

双目立体全景视觉传感器的三维测量精度的研究

从全方位视觉传感器ODVS( Omni-Directional Vision Sensor)的成像原理出发,指出双目立体全方位视觉传感器BOD-VS (Binocular stereo Omni- Directional Vision Sensor)的测量精度受基线距、测量距离和摄像机采集图像量化精度的影响;在同等条件下,证明了BODVS测量精度与基线距成正比、与测量距离平方成反比;为了便于进一步分析影响BODVS测量精度的因素,提出了一种ODVS的标定方法,并使用标定结果,在BODVS的基线距分别为62. 198 cm、82. 198 cm和102.198cm下,通过测距实验验证了上述结论.     

立体视觉研究的进展

立体匹配是计算机视觉领域最为关键的重要分支，根据匹配基元的不同，立体视觉匹配算法可分为区域匹配、特征匹配和相位匹配三大类。该文对三类匹配算法进行了详细的评述，包括它们的理论依据、基本特征和改进策略。     

多自由度神经元模型的人脸识别算法研究

针对人脸识别问题,提出一种基于多自由度神经元模型的人脸识别算法.首先,给出多自由度神经元模型及其神经网络的构造算法;然后,将算法用于UMIST人脸库和YALE人脸库,同时在计算中给出了一种简单有效的减少光照影响的预处理的方法;最后将本文算法与SVM算法进行比较,证明了算法的有效性.     

立体视觉概述

立体视觉是计算机视觉领域的一个重要分支,经过了40多年的研究与发展,这门技术在许多领域发挥着越来越重要的作用。本文系统地介绍了立体视觉研究的基本原理和内容,指出双目视觉技术的实现分为图象采集、摄象机标定、特征提取、立体匹配、三维重建以及后期处理几个步骤,分析了各个步骤的技术特点、存在的问题和解决方案,分析比较了各种技术的优缺点和适用范围,并着重介绍了特征提取和立体匹配这两个步骤,简要介绍了立体视觉技术的应用范围,总结分析了目前立体视觉研究所存在的主要问题和今后的发展方向。     

立体视觉概述

立体视觉是计算机视觉领域的一个重要分支，经过了40多年的研究与发展，这门技术在许多领域发挥着越来越重要的作用。本文系统地介绍了立体视觉研究的基本原理和内容，指出双目视觉技术的实现分为图象采集、摄象机标定、特征提取、立体匹配、三维重建以及后期处理几个步骤，分析了各个步骤的技术特点、存在的问题和解决方案，分析比较了各种技术的优缺点和适用范围，并着重介绍了特征提取和立体匹配这两个步骤，简要介绍了立体视觉技术的应用范围，总结分析了目前立体视觉研究所存在的主要问题和今后的发展方向。     

Real-Time Correlation-Based Stereo Vision with Reduced Border Errors

This paper describes a real-time stereo vision system that is required to support high-level object based tasks in a tele-operated environment. Stereo vision is computationally expensive, due to having to find corresponding pixels. Correlation is a fast, standard way to solve the correspondence problem. This paper analyses the behaviour of correlation based stereo to find ways to improve its quality while maintaining its real-time suitability. Three methods are suggested. Two of them aim to improve the disparity image especially at depth discontinuities, while one targets the identification of possible errors in general. Results are given on real stereo images with ground truth. A comparison with five standard correlation methods is provided. All proposed algorithms are described in detail and performance issues and optimisation are discussed. Finally, performance results of individual parts of the stereo algorithm are shown, including rectification, filtering andcorrelation using all proposed methods. The implemented system shows that errors of simple stereo correlation, especially in object border regions, can be reduced in real-time using non-specialised computer hardware.     

一种实用的多目立体视觉系统设计方法

1引言 立体视觉是获取物体三维形状信息的重要方法之一,已经在工业测量、物体建模、视觉导航和物体识别等领域得到了广泛的应用.目前的立体视觉系统通常由多个摄像机、图像采集卡、外同步信号控制以及多路转换器等组成,系统复杂、成本高,操作不方便,限制了立体视觉技术在实际中的应用.本文基于CMOS图像传感器和IEEE 1394总线接口技术,探讨了一种实时、低成本、简单可靠的多目立体视觉系统的设计与实现方法.我们认为,随着CMOS图像传感器成像质量的不断提高,本文提出的视觉系统设计方法会得到越来越广泛的应用.