基于快速彩色空间变换的足球机器人目标搜索

采用了一种将颜色信息从RGB空间映射到HSI空间的快速变换方法，在结合足球机器人视觉特点的基础上加以改进，并以此为依据采用建立颜色索引表与动态网格扫描相结合的搜索方法确定场上目标，进一步提高了足球机器人视觉系统的实时性．     

足球机器人小型组视觉系统的研究

足球机器人视觉系统,分图像输入和数字化、图像预处理、图像分割和图像识别几步进行其步骤分别通过CCD摄像头、图像采集卡、图像增强、去噪处理、边缘增强技术、HSI模型及基于连续图像相关性的顺序网格和种子填充相结合的目标搜索方法进行图像识别来完成．     

基于混合智能算法的彩色图像 模糊颜色聚类分割方法研究

结合模糊技术较好地表达和处理了不确定性问题的特点,提出了一种新的彩色图像模糊聚类分割方法.对于信息量大的彩色图像,提出了采用灰度图像处理在RGB颜色空间的应用的分割方法.在足球机器人视觉系统的软件中,设计模糊聚类混合智能算法(包括遗传算法和蚁群算法)进行图像信息处理.实验结果表明:这种方法能有效提高足球机器人视觉系统的识别与跟踪性能.     

RoboCup中型机器人视觉系统的设计与实现

针对RoboCup中型机器人比赛,设计了机器人的视觉系统．首先选择HSI颜色空间并采用查找表技术对图像进行颜色分割,接着利用RLC技术分割感兴趣的区域,实现目标识别后,再采用角度定位和特征点定位相结合的方法实现机器人场上自定位．     

基于小波分析的医学彩色内窥镜图像增强

根据人眼对颜色的心理感觉，提出在HSI颜色空间上基于小波分析的医学彩色内窥镜图像增强方法．在增强亮度分量的同时，也对饱和度分量也进行了调节．实验结果表明，该方法抑制了噪声，且使细节得到增强，处理后的图像更加清晰且色泽鲜明．     

结合Mahalanobis距离的SUSAN彩色边缘检测方法研究

针对HSI颜色空间在图像处理和分析方面更加符合人眼的视觉特性,提出了一种结合Mahalanobis距离的SUSAN彩色图像边缘检测方法．该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到HSI空间,然后以H、S、I为变量计算空间中两种颜色的色差距离,结合SUSAN算子对边缘进行检测．实验结果表明：此方法可以有效地检测彩色图像的边缘．在保留图像边缘方面,性能优于传统的彩色边缘检测方法．     

基于BP网络的植物病害彩色图像的分割技术

通过颜色空间的转换,把RGB颜色空间的植物病害图像转换到HSI和YCbCr颜色空间,由于HSI和YCbCr空间的H,Cb,Cr分量与图像的亮度无关,可以有效地抑制噪声,因此选取H,Cb,Cr分量为特征值作为BP人工神经网络的输入值。网络经过训练后,对265幅病害图像进行分割,其中251幅被正确分割,分割的准确率达到94.7%,满足了诊断植物病害的前期处理要求。     

类人足球机器人球识别方法的研究

Robocup类人组比赛中,对球的快速、准确识别是占据比赛主动权的关键。针对实际比赛中,场地光照在空间和时间上分布不均匀,常用的颜色阈值分类方法不具有鲁棒性,容易出现机器人找不到球或丢球现象的问题,在降维的HSI颜色空间模型上,提出了一种非线性支持向量机结合查找表的分类方法。仿真表明,此方法能有效、快速地进行球识别,在应对光照条件变化的情况下,也具有很好的鲁棒性。     

应用CMOS图像传感器的足球机器人视觉系统硬件设计

在足球机器人比赛中，视觉系统是整个系统获取外部信息的惟一通道。应用CMOS图像传感器OV6620，设计了一种新的足球机器人视觉系统。本系统的特点是体积小、重量轻，这对自主式足球机器人的机动与灵活性十分重要。     

基于异构双目视觉的全自主足球机器人导航

通过理论分析和实验，论述了全自主足球机器人异构双目视觉协调导航的合理性和有效性，给出了测量目标相对坐标的模型，分析了基于双目协调的足球机器人导航数据融合方法，提出了双目协调导航模型及基于行为的目标实现策略．在所开发的小型全自主足球机器人上的仿真和实验结果，证明了双目协调的有效性和实用性．     

基于航迹关联的足球机器人视觉系统的改进

为了提高足球机器人视觉系统的识别速度、精度和适应性,以航迹关联的基本技术为指导,结合足球和足球机器人的模型,提出基于航迹关联的半自主足球机器人视觉系统的一种改进方法,利用航迹预测、航迹关联和航迹检测对目标进行跟踪．实验表明该方法简单、有效,满足实时视觉系统的要求．     

输电导线脱冰振动测量双目视觉方法

导线脱冰跳跃将导致导线之间的空气间隙减小,进而导致相间闪络和结构损坏.针对输电线路导线脱冰引起的导线振动问题,以立体视觉理论为基础建立了导线成像几何关系,并应用双目视觉原理建立了导线三维坐标测量的数学模型.经标准长度的双目视觉系统标定方法求解导线测量数学模型,恢复了导线三维几何信息.在试验检测中,建立了双目视觉测量系统,完成了导线脱冰振动的位移测量.测量结果证明了采用双目视觉原理检测输电导线脱冰位移的可行性.     

Research on Manufacturing Technology Based on Machine Vision

The concept of machine vision based manufacturing technology is proposed first,and the key algorithms used in two-dimensional and three-dimensional machining are discussed in detail.Machining information can be derived from the binary images and gray picture after processing and transforming the picture.Contour and the parallel cutting method about two-dimen- sional machining are proposed.Polygon approximating algorithm is used to cutting the profile of the workpiece.Fill Scanning al- gorithm used to machining inner part of a pocket.The improved Shape From Shading method with adaptive pre-processing is adopted to reconstruct the three-dimensional model.Layer cutting method is adopted for three-dimensional machining.The tool path is then gotten from the model,and NC code is formed subsequently.The model can be machined conveniently by the lathe, milling machine or engraver.Some examples are given to demonstrate the results of lmageCAM system,which is developed by the author to implement the algorithms previously mentioned.     

双目视觉测量系统标定精度提高方法研究

针对提高双目视觉测量系统的标定精度问题,介绍了双目线结构光视觉测量系统的构成和工作原理,分析了影响系统单幅测量精度的各种因素,提出了改善标定精度的方法。采用张氏标定法求解相机内参,用双相机固有的对极几何关系求解外参,二维标定靶选用150mm×150mm的黑白棋盘格。根据标定结果反求标定靶的对角线距离,用该距离来验证标定结果。实验表明,标定误差稳定在20μm,可以满足实用要求。     

幼儿视力检查的自动评测方法

针对小儿视力检查困难的问题,在小儿视力检查同步系统的基础上提出了一种对小儿视力检查视频的自动评测方法．该方法使用目标检测算法定位视频中的视力卡和被检查者的眼睛等重要对象,再模拟医生经验分析小孩对不同等级视力卡的注视情况,对分析出的关键视力卡使用图像分类算法对条栅进行分类,综合上述信息评估视力等级．该方法对关键对象检测和视力卡分级的准确率均达到了90%以上,幼儿视力自动评估的准确率达到了70%,实现了方便、客观地进行小儿视力检查视频等级的自动评测,对临床医生有重要的参考价值．     

Automatic Quality Inspection of Bakery Products Based on Shape and Color Information

基于形状和颜色信息的烘焙产品的自动质量检测

Babar Khan,韩芳*,王直杰,Ather Iqbal

（东华大学 信息科学与技术学院,上海 201620）

创新点说明：

利用支持向量机和基于生物启发式HMAX模型的形状辨识器与RGB对抗颜色通道辨识器集成而形成一种有效的智能分类系统,并将其用于烘焙产品的质量检测。

研究目的：

本文要对烘焙产品进行更有效的质量检测,需要提出一种智能方法。

研究方法：

本文采用了支持向量机、基于生物启发式HMAX模型的形状辨识器与RGB对抗颜色通道辨识器集成,形成一种高级自动分类系统,对烘焙产品根据其形状和颜色（烘焙时间）进行对应分类。

结果：

利用本文方法对烘焙产品进行质量检测的结果与其它方法相比较,发现本文提出的基于生物启发的机器视觉系统运行更加精确和有效,同时发现采用One Versus One支持向量机和Directed Acyclic Graph支持向量机可以得到最大的分类精确率。本文方法对饼干形状和颜色的辨识分别达到了95%和100%的分类精确率。同时,算法稳定。

结论：

本文方法因其更加可靠和精确可用于代替现有的烘焙产品检测方法。

关键词：烘焙产品质量检测,计算机视觉,HMAX, 对抗颜色通道,RGB颜色辨识器,支持向量机

     

Three-Dimensional Kinematics Simulation of Robot Fighting Platform in Virtual Environment

A method of 3D kinematics simulation of robot fighting platform (RFP) in virtual environment is proposed with the aim of enhancing vision telepresence. Based on the theory of space coordinate transformation, kinematics equations of RFP are formulated; followed by applying a method of modeling using 3DMAX software to build an RFPs 3D geometric model before a 3D kinematics simulation system of RFP is completed based on virtual reality technology and Open Inventor VC++. Test results have indicated that this system can perform RFPs kinematics simulation in virtual environment. It can also imitate RFPs motion states and environmental features well. Moreover, not only can better real-time performances and interactions be achieved but also operators vision telepresence be enhanced, therefore this approach may help lay the foundation for the realization of RFPs teleoperation with vision telepresence.     

Biological object recognition approach using space variant resolution and pigeon-inspired optimization for UAV

Recognizing the target from a rotated and scaled image is an important and difficult task for computer vision. Visual system of humans has a unique space variant resolution mechanism (SVR) and log-polar transformations (LPT) is a mapping method that is invariant to rotation and scale. Motivated by biological vision, we propose a novel global LPT based template-matching algorithm (GLPT-TM) which is invariant to rotational and scale changes; and with pigeon-inspired optimization (PIO) used to optimize search strategy, a hybrid model of SVR and pigeon-inspired optimization (SVRPIO) is proposed to accomplish object recognition for unmanned aerial vehicles (UAV) with rotational and scale changes of the target. To demonstrate the efficiency, effectiveness and reliability of the proposed method, a series of experiments are carried out. By rotating and scaling the sample image randomly and recognizing the target with the method, the experimental results demonstrate that our proposed method is not only efficient due to the optimization, but effective and accurate in recognizing the target for UAV.     

基于移动靶机器视觉测量系统的标定

论述了机器视觉测量系统中摄像机方位元素标定的基本原理、物镜系统畸变参数以及系统中其他误差处理的基本思想.在三坐标机上测出标定块上各孔心在标定块板面的二维坐标通过移动标定块产生标定点列的另一维坐标经角度变换采用优化方法求取摄像机的各参数并经验后补偿校正提高了精度