BGA芯片视觉检测定位算法

针对高速高精度贴片机中BGA芯片视觉检测定位问题,深入分析了BGA芯片焊球排布的整体特征,在已有成果的基础上提出一种基于Hough变换和点模式匹配相结合的新算法.试验结果表明一定程度上弥补了已有算法的不足,同时也大大提高了识别系统的速度和精度.     

基于单目视觉的机械手三维定位

提出了一种利用单目视觉识别目标并且进行精确的三维定位,用于机械手对目标的精确定位.首先通过模板匹配的方法在图像中识别出目标并计算其中心坐标,然后分别在相同高度和水平的四个相隔一定距离的位置上采集目标图像,根据目标在图像中的位置变化,结合平行双目视觉原理与小孔成像的缩放比例关系,计算摄像头距离目标的深度距离.该系统易搭建、成本低,定位精度较高.     

IC芯片的高速高精度视觉检测定位算法及实现

多引脚小间距IC器件是电子产品生产过程中视觉检测与定位的难点.针对高速高精度贴片机生产中IC芯片的图像识别对中问题,介绍了IC的视觉检测任务,提出一种自主研发的识别与定位算法及其实现技术.现场实际运行结果表明,该算法的速度和精度能满足实际生产的需要,并具有较强的鲁棒性.     

基于RFID技术的室内定位算法研究

随着移动通信用户量的日益增长,定位用户位置信息的服务日益成为移动应用的热点领域。目前比较流行的定位服务有全球卫星导航系统(GNSS),全球定位系统(GPS)以及国产的北斗星定位系统。然而在室内封闭环境下,由于卫星信号的衰减,这些定位系统很难进行室内定位定位。文章以RFID射频识别技术为基础,提出了一种全新的室内定位算法,在实际的实验测试当中可以较好地进行室内定位。     

基于Harris-SIFT算法的双目立体视觉定位

针对基于尺度空间对图象保持不变性的SIFT算法在双目立体视觉应用时实时性差、误匹配等问题,提出一种运用Harris-SIFT算法进行双目立体视觉定位方法.通过介绍双目立体视觉的模型原理,利用Harris-SIFT算法从左右摄像机分别获取的图像中检测目标,并获取匹配目标的特征点,对两幅图像中目标物体的坐标标定,通过计算可得到目标物体的深度距离,还原其三维信息.实验证明,运用Harris-SIFT算法使该系统的实时性能和距离精度得到提高.     

无人机视觉导航中的图像处理及位姿解算

在无人机自主着陆过程中,无人机视觉导航系统利用跑道图像解算出无人机的位置姿态信息,为飞行控制系统进行自主着陆控制奠定基础。对视觉导航系统中图像处理及位置姿态解算进行了分析和研究。基于模板匹配进行跑道识别;利用Hough变换提取跑道图像特征;采用最小二乘法对检测出的跑道边缘直线进行拟合并得出其在图像坐标系中的直线方程;基于空间的坐标关系变换,利用推导出的算法对无人机位置姿态进行了解算,并利用实际图像对所用算法进行了实验验证。     

晶片焊线机视觉检测算法研究

全自动晶片焊线机是晶片生产的关键设备之一,其视觉检测系统是设备的核心技术所在.视觉检测技术直接影响晶片检测定位精度和焊接机的工作效率.分析了晶片检测原理和方法,研究了基于图像处理技术的晶片检测和定位算法,着重讨论了灰度模板匹配和二值模板匹配的方法.实验表明,系统在速度和精度上都可满足焊线生产的需求.     

基于特征的车牌定位算法

车辆牌照的识别技术是智能交通系统重要研究课题之一,而车辆牌照的定位又是车牌识别的关键点。本文采用了一种新型的综合利用车牌纹理特征、颜色特征和几何特征的快速定位算法。该算法利用数学形态学充分挖掘车牌纹理特征以及消除噪声干扰,把图像分割为若干个子区域,利用纹理条件和颜色条件判断,对子区域进行独特的分类和聚类融合,最终由粗至细精确地定位出车牌位置,然后利用Hough变换矫正倾斜的车牌图像并去除边框和铆钉,为后续车牌字符的分割识别步骤打下良好基础。实验结果表明,本文的研究成果能有效定位车牌且效果显著。     

ICF实验靶定位技术研究

针对Hough变换在对激光惯性约束聚变(ICF)实验靶圆心定位时易受环形纹理影响的缺点,提出利用基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点匹配的算法进行圆心定位.改进了SIFT特征向量匹配方法,用特征向量最近距离与次最近距离之差绝对值与最近距离之比代替原文中的最近距离与次最近距离之比,增强了其时光照差异的适应性.对标准圆图技像和实际靶图像分别进行了系列圆心检测实验,结果表明,在定位精度相当的情况下,SIFT算法稳定性优于Hough变换,且对仿射变换、噪声污染、图像旋转、照明差异均具有一定的稳定性.     

基于特征子模板的LED芯片快速定位方法

根据LED芯片图像的特点,提出了基于特征子模板的快速芯片定位方法,并且给出了两种特征子模板的选取算法.该方法大幅度提高了定位效率,满足了芯片分拣设备的研制要求.     

基于参考标签的射频识别室内定位算法研究

针对现有基于RFID的LANDMARC室内定位系统会因外界环境因素导致优良的邻近参考标签丢失、不良的参考标签引入的问题,为此提出了一种改进的最近邻居算法,通过筛选已选取的邻近参考标签,实现最近邻标签的最佳选取。实验结果表明待测标签的定位精度得到有效提高。该算法有效获取到优良的参考标签,从而获得了满意的定位精度和定位性能。     

基于参考标签的射频识别定位算法研究与应用

对基于参考标签的最近邻居定位算法提出了若干改进,提出了动态k值设定的方法,参考标签可信度的概念和最近邻标签偏差校正算法,并采用了目标标签历史轨迹算法.基于多天线的时分复用搭建了室内定位系统,并且依据改进后的算法开发了相应的界面软件.实测表明改进算法的定位精度和在恶劣环境下定位结果的稳定度比原算法有了明显提高.     

基于灰度投影与改进Hough变换的人眼定位算法

人眼定位是人脸识别的重要步骤,本文提出一种结合灰度投影与改进Hough变换的人眼定位算法.首先,通过两次积分投影进行人眼粗定位,对粗定位的眼睛灰度图像增强处理后提取边缘,然后采用改进Hough变换检测圆来定位眼球的准确位置.实验结果表明,该算法与已有算法相比,具有更为快速和精确的定位效果,并且对头部偏转具有较强的鲁棒性.     

射频识别系统的防冲突算法改进与实现

在射频识别系统中.须采取有效的防冲突算法解决多个标签与阅读器数据交换时引起的数据冲突问题.在对ALOHA算法和二进制算搜索法进行分析的基础上提出一种新的防冲突算法.该算法采取动态互补的二进制树形搜索法,充分利用已得到的冲突信息.有效减小了判决过程中数据的传输量.提高了标签的识别效率.仿真结果表明,改进后的算法可有效解决标签间的冲突.     

基于RFID与地感技术的工厂卸货位管理系统研究

为解决工厂卸货位管理混乱,无有效引导信息,卸货周期过长,卸货位利用效率低等实际问题,采用先进的RFID射频识别技术和地感技术开发了一套工厂卸货位管理系统。从系统的功能模块,系统构架,硬件选择和软件开发几个方面对卸货位管理系统进行了研究,并将该系统在工厂环境进行了运行测试。结果表明该系统实现了预期目标并显示出其在实际应用中的优越性。     

驾驶员疲劳检测中的眼睛定位算法

人眼状态与疲劳程度有很好的相关性,眼睛定位在驾驶员疲劳检测中有十分重要的地位。目前眼睛定位算法都是针对睁开的眼睛,不能定位闭合的眼睛。为了能够定位任意状态下的眼睛,提出了Adaboosting算法与几何模板融合的眼睛定位算法。在眼睛粗定位区域中用Ada-boosting算法检测睁开的眼睛,修改几何模板。对于Adaboosting算法中不能检测到眼睛时则用几何模板法进行眼睛定位。实验表明该算法有较好的检测率和运算速度。     

游客游迹RFID数据处理与清洗方法研究与实现

针对游客游迹跟踪与追溯系统,本文深入分析了游客游迹不确定数据产生的原因,根据景区应用特点,提出了一种游客游迹RFID数据处理与清洗方法。在数据处理时,引入事件概念,设计出了游客游迹RFID事件处理机制;引入过滤器概念,给出了游客游迹数据的一种过滤模型,设计了游客游迹数据的去噪、平滑以及去冗余清洗算法。最后,通过模拟场景的实验,对该算法的准确性和有效性进行了验证。     

Optimization of an RFID location identification scheme based on the neural network

An indoor localization technology is increasingly critical as location‐aware applications evolve. Researchers have proposed several indoor localization technologies. Because most of the proposed indoor localization technologies simply involve using the received signal strength indicator value of radio‐frequency identification (RFID) for indoor localization, radio‐frequency interference, and environmental factors often limit the accuracy of localization results. Therefore, this study proposes an accurate RFID localization based on the neural network (ARL‐N²), a passive RFID indoor localization scheme for identifying tag positions in a room, combining a location identification based on dynamic active RFID calibration algorithm with a backpropagation neural network (BPN). The proposed scheme composed of two phases: in the training phase, an appropriate BPN architecture is constructed using the training data derived from the coordinates of reference tags and the coordinates obtained using the localization algorithm. By contrast, the online phase involves calculating the tracking tag coordinates and using these values as BPN inputs, thereby enhancing the estimated location. A performance evaluation of the ARL‐N² schemes confirms its high localization accuracy. The proposed method can be used to locate critical objects in difficult‐to‐find areas by creating minimal errors and applying and economical technique. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

用于管道焊接的双模板匹配视觉定位方法

现有管道焊接的需求量越来越大,对自动焊接提出了更高的要求。为高效实现管道焊缝自动跟踪,本文引入机器视觉方法,设计一个视觉系统采集焊缝坡口图像,提出基于双模板匹配的视觉定位方法对焊缝中心和焊枪摆动中心进行实时定位处理,并根据二者偏差值实现焊接过程中的自动纠偏操作。实验结果表明,即便在弧光干扰下,所提出的双模板匹配方法仍能很好的实现定位处理。在计算复杂度相当,不影响定位实时性的情况下,其匹配精度可由单模板条件下的70%左右提升到90%以上,有效地提升了管道自动焊接的精确度与可靠性。     

基于Hough变换改进的直线检测与定位

利用标准的Hough变换检测空间的直线,研究各种改进的Hough变换算法,设计一种新的Hough变换检测算法,通过实验对比,从而获得更高的精度。