基于GPRS的显微镜自动控制设计及在孢子中的应用

为了方便用CCD相机采集显微镜下的图像,设计了一种实现显微镜自动控制的方法。利用THB6128芯片驱动步进电机实现焦距的电控调节,利用PT4115芯片控制LED灯实现照明灯光亮暗的调节。上位机通过控制GPRS给单片机发送指令,然后单片机再控制步进电机运动和调节灯光的亮暗,实现显微镜的自动控制;实验证明,上位机通过GPRS,向下位机发送指令,通过调节LED灯的亮暗以及步进电机转动带动载物台的上下移动,实现了在一个合适的光照和焦距下获取清晰的图像;使显微镜控制更加的简化与精确,便于图像的采集。     

基于LabVIEW的显微镜自动控制设计

为方便CCD相机采集显微镜下的图像,对显微镜的控制进行了研究;设计了一种实现显微镜自动控制的方法;利用THB6128芯片驱动步进电机实现焦距的电控调节,利用PT4115芯片控制LED灯实现照明灯光亮暗的调节,基于LabVIEW虚拟仪器平台开发主控制程序搭建外围硬件,实现显微镜的自动控制;实验证明,上位机运用程序通过串口进行数据通信向下位机发送指令,通过调节LED灯的亮暗以及步进电机转动带动载物台的上下移动,实现了在一个合适的光照和焦距下获取清晰的图像;使显微镜控制更加的简化与精确,便于图像的采集。     

电机云母槽自动下刻机测控系统设计

介绍一种基于面阵CCD图像传感器的下刻机测控系统设计方法；针对图像处理运算量大、实时处理性差的特点，提出对CCD图像进行抽样以及对抽样后的图像进行快速处理算法，求出云母中心线位置并由此位置决策是继续找槽还是加工；并给出了找槽过程和加工过程的双闭环位置预见控制的算法实现方法。系统经调试运行可靠性和测控精度都达到设计要求。     

基于面阵CCD的相机自动调焦技术

为满足摄影分辨力的要求 ,在航空相机拍摄过程中 ,镜头位置要随着摄影距离的改变相应调整。线阵CCD交汇测量能准确测定点目标的距离 ,但对于面目标测量难度较大 ,若用面阵CCD替代线阵CCD ,并利用小波变换获取的图像边缘特征 ,自动识别相同点目标在不同CCD面上的成像位置 ,可实现面目标距离精确测量和相机焦距的自动调整。     

基于FPGA和线阵CCD的高速图像采集系统

针对很多领域对被测物图像采集的高速和实时性要求,文中利用可编程的FPGA和线阵CCD技术,介绍了一种高速图像数据采集与传输系统的设计。该系统选用线阵CCD作为前端信号采集,采用FPGA产生与控制整个系统的时序,通过USB接口将采集到的数据传给PC机做进一步处理。本系统可在色选机中用于运动目标图像数据的采集,由于采用了高速且具有高度并行性的FPGA技术,在图像数据的高速实时采集和处理上较其他系统具有很大优势,且设计灵活,配合线阵CCD的运用,可有效提高精度、降低成本,对图像采集在其他方面的应用具有参考价值。     

步进电机实现X－Y轴运动的控制

用ＳＴＤ总线工控机控制步进电机，使负载实现水平和垂直两个方向的运动。上位机通过标准串行口向下位机发送控制命令，命令的执行由下位机实现，该控制系统用作某型号导弹目标模拟装置，对导弹的性能进行测试。     

基于图像纹理的车辆检测算法

传统的视频检测方法是基于面阵图像的,其背景图像复杂,不利于目标分割和特征提取,而线阵CCD成像中背景图像相对简单,并且其帧速率远远高于面阵CCD的帧速率,从而可以实现高精度的检测,特别是车辆存在和车辆速度的检测.本文提出了适用于线阵CCD图像的车辆检测算法.其基本思想是:利用小渡变换提取路面的纹理特征,然后对采集的每线数据进行二值化,并在此基础上,逐线进行车辆分割.实验表明:该算法能有效抑制车灯和阴影对车辆分割的干扰,实现车辆的实时准确分割.     

激光告警机中波长检测系统的FPGA实现

介绍一种用于激光告警机的图像采集与处理系统的硬件设计和软件开发方法。该系统采用线阵CCD获取激光信号,FPGA完成采集控制和信号处理工作,CCD相机与FPGA之间通过Cameralink接口方式传递数据,FPGA采用LVDS端口标准接收数据,数据处理系统由FPGA来实现快速傅里叶变换。实现了激光告警系统的采集与处理的单片集成。对系统各模块分别进行了局部调试和仿真,最后将采集所得的数据频谱图与FFT变换之后的数据频谱图进行比较,结果表明告警系统能够正确探测到目标激光的波长信息。     

基于 FPGA 和线阵 CCD 的高速图像采集系统

针对很多领域对被测物图像采集的高速和实时性要求,文中利用可编程的 FPGA 和线阵 CCD 技术,介绍了一种高速图像数据采集与传输系统的设计.该系统选用线阵 CCD 作为前端信号采集,采用 FPGA 产生与控制整个系统的时序,通过 USB 接口将采集到的数据传给 PC 机做进一步处理.本系统可在色选机中用于运动目标图像数据的采集,由于采用了高速且具有高度并行性的 FPGA 技术,在图像数据的高速实时采集和处理上较其他系统具有很大优势,且设计灵活,配合线阵 CCD 的运用,可有效提高精度、降低成本,对图像采集在其他方面的应用具有参考价值     

基于线阵CCD图像亚像素级别边缘检测方法

研究线阵CCD采集一维图像亚像素级别边缘检测方法;该方法经过图像平滑滤波、基于梯度算子边缘粗定位、拟合区间搜索、最小二乘直线拟合边缘精确定位几个步骤,定位出线阵CCD图像边缘位置;基于FPGA的图像采集卡接收基于DSP的图像处理卡下发的控制指令,接收CCD图像数据,并且负责图像数据的平滑滤波和梯度值计算,粗定位出边缘位置,然后把边缘粗位置坐标,以及截取粗定位的边缘点附近段数据上传给图像处理卡,以供后者进行下一步拟合区间搜索和最小二乘拟合精确定位出边缘位置;通过图像采集卡的前期处理,可以大大减少其与图像处理卡之间的通讯数据量,FPGA+DSP这种分工处理模式发挥了各自处理芯片的优势,大大提高了运算处理效率;实验结果表明,该算法检测精度达到亚像素级别,3σ小于0.5像素,处理时间小于90μs。     

一种基于斜率的摄像机畸变校正方法

普通 CCD摄像机在成像时都存在畸变成像误差 ,在机器人视觉检测及自动装配中 ,有效地进行误差校正对准确确定物体的位置具有重要的意义 .本文采用带有一阶径向畸变的小孔摄像机模型 ,提出一种基于线段斜率的方法 ,对摄像机镜头的径向畸变进行校正 ,不必标定太多的摄像机的外参数 ,方法简洁 ,适合于视觉系统中对摄像机畸变的实时校正 ,或对摄像机捕获的图像进行几何校正 .实验表明 ,具有很强的鲁棒性和较高的校正精度     

倾斜位置成像的轮对几何参数计算方法

基于光截图像的轮对几何参数在线检测中,由于检测环境的特殊性,面阵CCD摄像机的安装位置受到很大限制.提出一种依据摄像机沿倾斜角度采集轮对光截曲线图像进而计算轮对几何参数的检测新方法.利用摄像机在空间三个方向上的倾斜角度,计算出轮对几何参数关键点在图像中的位置,进而计算出轮对几何参数,最终完成了轮对轮缘高度和轮缘厚度的计算.设计了验证实验,实验结果表明:该方法检测精度可达+0.2 mm.     

大范围液位实时自动跟踪测量系统

针对传统液位测量方法的精度低、速度慢、测量范围受限制等问题,设计了一套基于视觉图像处理的高精度、快速的液位自动测量系统,它适用于测量范围大、液位变化速度快的实时液位测量。该系统以CCD摄像机采集的液位和钢尺图像为基础,通过钢尺刻度识别、钢尺刻线及液位识别三大识别模块完成液位高度测量,根据液位高度反馈控制电机带动CCD相机跟随液位实现实时自动跟踪测量。为了提高算法的识别速度,增强算法的鲁棒性,该系统采用了NCC(the normalized cross correlation)模板匹配数字识别方法,在刻线识别和液位识别过程中充分利用了图像的灰度特征和钢尺的结构特征完成识别。实验结果表明该测量系统的算法有着较高的鲁棒性以及较快的测量速度,可以完成精度在0.1mm以内的液位测量。     

橡胶密封圈几何尺寸图像检测技术研究

目前油冷散热器件密封圈尺寸检测使用万工显人工目测方法,工作强度高,测量数据稳定性差。针对这种情况,提出了使用万工显、CCD相机、光栅和计算机搭建自动测量系统,实现了密封圈几何尺寸的检测。采用CCD相机替代万工显的目镜,由光学系统将被测密封圈的边缘成像于CCD靶面上,数字图像通过USB口传入计算机,实现图像采集,由固定于测量平台的光栅尺读取平台移动数据。采集密封圈6幅边缘图像,同时把光栅读数读入计算机。经过中值滤波、阈值分割、边缘检测等图像处理方法,结合光栅读数,经过坐标转换,得到了同坐标系下的所有图像边缘坐标,所有边缘坐标数据采用最小二乘法拟合圆,得出密封圈的半径值。实验数据表明,CCD测量系统均方差为0.0001mm,低于目测系统的均方差值0.0005mm, CCD万工显测量系统测量数据稳定性好。     

近景大视场角分区域标定方法研究

针对飞行试验测量视场大相机标定精度低的问题,提出一种高精度CCD相机分区域标定方法。该方法首先通过将标靶均匀布置在摄像机视场内,使得标靶尽可能均匀错落地充满整个视场范围,再结合人眼判读的方式求解靶标的像面位置,最终与全站仪三维坐标形成精确的空间标定点集。接着,将像平面按横向方向等间距分割成Ｎ个区域,并结合后方交会的方法分别对每个子区域进行相机参数的计算。实验结果表明：经过分区域标定,相机采集点的总误差比单区域标定法降低了4％(Ｎ＝3)。算法可实现指定区域的相机参数计算,基本满足中高等精度的工业测量要求。所本文研究可应用于位置相对固定不变的工业视觉测量,特别是大工件测量领域。     

线阵CCD精度靶图像触发算法设计

针对线阵CCD精度靶测量弹丸坐标时需要额外触发光幕发送触发信号来决定其何时开始采集的问题。在图像采集过程中,设计一种图像触发算法在接收线阵CCD相机的图像数据信号的同时自动检测弹丸并实时发送触发信号。通过研究弹丸图像的特性以及算法在FPGA上的硬件实现方法,利用当前采集到的图像对算法进行了实验验证。实验验证表明,该算法可有效识别弹丸信号,并能排除其它非弹丸信号的干扰。该算法对提高线阵CCD精度靶触发精度,精简线阵CCD精度靶结构具有十分重要的意义。     

基于CCD的物体表面温度场分布测量

介绍了一种利用CCD摄像机测量物体表面温度场分布的方法,建立了温度与物体表面辐射能之间关系和物体表面辐射能与CCD信号强度之间的关系,利用黑体炉对CCD信号强度和物体表面温度值进行标定,这样CCD摄像机采集到的图像的亮度值分布实际上就是物体表面的温度值分布,结合图像处理技术获得物体表面的温度分布。     

星载焦面视场拼接TDI CCD相机成像质量及处理方法分析

本文分析卫星偏航角、相机积分时间、平台稳定性、姿轨误差对焦平面线阵采用视场拼接的TDI相机地面成像的影响,包括线阵、沿轨两个方向上的错位(点上的变化)与地面扫描轨迹方向上的影像畸变(线上的变化).针对CBERS-02B HR相机的卫星影像,研究地面解决偏航角引起图像错位的数据处理方法——基于地面影像的图像配准仿射变换纠正法.根据CBERS-02B HR线阵的地面配准试验,分析出了CBERS-02B卫星星上偏航角补偿精度与误差对图像质量的影响,及影像畸变产生的原因.     

Acoustic and video sensor integration for object recognition

Through our studies of methods for measuring the shapes of objects in three-dimensional object recognition, we have developed a method for constructing detailed solid object images that employs the fusion of the data from acoustic sensors and a charge-coupled device (CCD) camera. This method uses a matrix of ultrasonic sensors to obtain data on the position and height of the object. These data are used to automatically extract the two-dimensional images of the object from gray-scale camera images. By combining the results with distance information, a detailed solid image of the object is obtained. This method produces markedly better resolution than using acoustic data alone. Thus, by using it in combination with a neural network recognition mechanism, it is possible to automatically recognize small objects that are difficult to distinguish by means of acoustic sensing alone, even if they can be detected. This paper reports the newly developed sensor fusion mechanism, presents the results of experiments on an experimental system, and discusses the features of the method.     

3D depth information extraction with omni-directional camera

This paper presents a novel 3D depth information extraction method without calibration. Firstly, this paper develops an omni-directional 3D camera system, which consists of a CCD camera, hyperbolic mirror, infrared laser diodes and diffractive of element (DOE). Secondly, a depth measurement model is proposed to obtain the 3D depth information. Finally, in order to calculate the speckle shift accurately between the reference image and the object image, a dot matrix pattern and sequence coding algorithm are designed to find the corresponding speckles in the two images. Experimental results show that the reconstructed depth data have a good correlation with the actual distance. The accuracy of the data is also found to be influenced by the distance between the object and the camera.