基于平行性约束的位姿测量方法研究

提出新的有效的位姿测量算法。该方法使用共面特征点, 利用投影变换中的平行性约束等仿射不变量快速求得特征点摄像机坐标系空间深度值, 并作为初值求解以特征点几何约束条件建立的无约束非线性最优化目标函数, 保证最终解的精确性和收敛性。搭建实验系统验证了算法的有效性, 并与最小二乘法进行比较, 该算法有效减少了计算过程中的迭代次数, 提高了运算速度。该结果为应用单目视觉进行工业实时在线测量提供了一种新的方法。     

基于线结构光的亚像素精度焊缝提取方法研究

对于激光视觉焊缝跟踪系统,基于线性结构光快速、高精度地提取焊缝特征点是系统搭建的关键。现有算法多是采取像素级别的提取特征,现提出改进的亚像素精度算法用以提取焊缝特征点。与以往算法不同的是,算法不需要进行阈值的选取,提取条纹中心线和检测特征点的过程,都采用了先计算出亚像素位置,再对图像进行处理,显著地提高了算法的精度。并且目前图像处理多采用深度学习,但都为对像素的离散点实现,难以做到亚像素精度。实验结果表明,该算法能够满足生产实际要求,能够实时、精确地实现焊缝提取。     

基于单目视觉的矿井机车障碍物检测和测距方法

针对现有矿井机车障碍物检测和测距方法存在测距精度低、测量范围小及成本高等问题,提出了一种基于单目视觉的矿井机车障碍物检测与测距方法。该方法首先对CCD摄像机采集的图像进行预处理,然后根据障碍物的特点进行特征提取得到准确的障碍物区域,最后利用基于摄像机内部参数和几何关系的单目视觉测距方法得到机车与前方障碍物之间的距离。测试结果表明,该方法能有效检测机车前方障碍物,且测距精度在有效误差范围内。     

一种基于单CCD与经纬仪的树木胸径测量方法

提出一种基于单CCD相机与经纬仪的树木图像的胸径测量方法,利用单CCD相机采集的树木图像信息,经过阈值分割、开运算、边缘提取等步骤提取树木胸径二维坐标;利用经纬仪采集的角度信息转换经纬仪旋转坐标系、相机光心坐标系和图像坐标系,得出胸径的三维坐标,最终计算出胸径尺寸。采集了八组树木胸径,平均绝对误差为736 mm,平均相对误差率为246%,完全满足精度要求,验证了将单CCD相机与经纬仪应用于树木胸径测量的方法是可行的。     

基于视觉检测技术的浮球姿态测量

给出一种基于图像信息估计被测浮球及其中心轴孔空间姿态的视觉检测方法.若相机焦距已知,且给定空间球与圆特征的形状参数,则可由单视方法估计该球心与圆特征中心位置及其法向方向.基于该算法,可实现对被测球体中心轴端面法线方向的估计,同时还可估计出被测球体及端面中心的位置,从而实现对目标浮球位置及姿态的非接触测量.数值仿真及实际图像处理结果表明了该算法的有效性.     

基于单目视觉的多种群粒子群机械臂路径规划算法

针对复杂静态背景下具有多约束条件的机械臂路径规划问题,提出一种新的基于单目视觉的多种群粒子群算法。首先,使用图像差分算法消除背景,再利用轮廓包围法找出目标物体区域,然后使用模型位姿估计法求出目标物体位置。其次,提出一种多种群粒子群算法,根据目标物体位置演化出机械臂最优角度。该算法将精英种群与子种群组成多种群粒子群,使用预选择与交互机制使算法跳出局部最优。仿真结果表明,与实际坐标对比,使用背景消除法后求出的物体位置坐标误差较小。将多种群粒子群优化算法与现有的一流演化算法对比,结果表明对不同位置的物体,该算法获得的路径平均自适应度与均方误差(MSE)最小。     

Recognition and localization of objects with curved surfaces

This paper concerns the problem of recognition and localization of three-dimensional objects from range data. Most of the previous approaches suffered from one or both of the following shortcomings: (1) They dealt with single object scenes and/or (2) they dealt with polyhedral objects or objects that were approximated as polyhedra. The work in this paper addresses both of these shortcomings. The input scenes are allowed to contain multiple objects with partial occlusion. The objects are not restricted to polyhedra but are allowed to have a piecewise combination of curved surfaces, namely, spherical, cylindrical, and conical surfaces. This restriction on the types of curved surfaces is not unreasonable since most objects encountered in an industrial environment can be thus modeled. This paper shows how the qualitative classification of the surfaces based on the signs of the mean and Gaussian curvature can be used to come up withdihedral feature junctions as features to be used for recognition and localization. Dihedral feature junctions are robust to occlusion, offer a viewpoint independent modeling technique for the object models, do not require elaborate segmentation, and the feature extraction process is amenable to parallelism. Hough clustering on account of its ease of parallelization is chosen as the constraint propagation/ satisfaction mechanisms. Experimental results are presented using the Connection Machine. The fine-grained architecture of the Connection Machine is shown to be well suited for the recognition/localization technique presented in this paper.     

单目视觉伺服研究综述

视觉伺服是机器人视觉领域的研究热点之一,具有十分广泛的应用前景.本文针对单目视觉系统,从视觉伺服的运动映射关系、误差表征、控制律设计、关键影响因素等多个层面,对视觉伺服的研究现状进行了论述,并分析了不同视觉伺服方法的特点,给出了视觉伺服在不同领域的典型应用.最后,指出了视觉伺服未来的主要发展方向.     

多元纹理图像构造方法及应用

多元图像分析方法在图像展开阶段会丢失像素间空间关联关系,导致其对图像纹理特征的分析能力不足.针对此问题,本文提出了一种基于图像纹理特征的多元图像构造方法,并应用于图像分割.首先,结合滑动窗口法和灰度共生矩阵求取图像各通道的纹理特征影像,叠加纹理特征影像构造多元图像.然后,应用多元图像分析方法对所得多元图像进行分析,分割出感兴趣区域.最后,利用分割结果构造决策树模型,以完成对同类感兴趣区域的分割.在图像数据集上进行仿真实验,实验结果表明,本文所提方法的均交并比(MIoU)与同类方法相比有10%左右的提升.     

冷凝管水下视觉定位系统研究

根据机器人水下工作环境和工况要求,针对冷凝管清洗设备坐标输入法定位不准的问题引入了机器视觉技术,分析了系统的可行性设计,设计了一套基于DSP的嵌入式机器视觉系统,并详细叙述了照明方式、图像采集模块、图像处理模块的组成及工作原理,最后结合系统应用要求和算法的实时性,通过最大方差法及重心法完成了管口圆心的定位。该视觉系统取得良好的实验结果,能在一定程度上提高整个机器人系统的集成度、定位的快速性与精确度。     

具有方向性、变尺度的过零交叉特征检测算子

根据过零交叉的视觉机理，提出了一种具有方向选择性和变尺度的特征检测算子，并以Ｂ样条形式给出了其小尺度下的离散化图象处理形式。该算子的提出与实现，克服了以前的方向性模板的视觉解释的不完善现象，使得过零交叉理论与人眼观察的特征方向性选择得到了完整的统一。该算子在水平方向与垂直方向的叠加形式能较好地解释人眼视觉系统为何对水平方向和垂直方向的特征反应较斜向方向的特征反应更为敏感这一生理现象，并由此对人眼视觉机理作出了一种新的、合理的解释，从而进一步完善了传统的过零交叉视觉理论。     

基于最小二乘法的桥式起重机机械臂关节控制系统设计

机械臂关节控制过程存在姿态误差,提出基于最小二乘法的桥式起重机机械臂关节控制系统设计;设计机械臂总体架构,达到级联组成末端位姿目的,使用全驱动灵巧手,包含1手掌和3手指,采用多个连杆串并联混合的形式传递运动和力矩,借助AT89C51单片机设计电路结构;采用最小二乘法构建机械臂的响应面模型,通过H-D参数法计算机械臂末端运动关节间位姿误差,建立误差模型,利用DETMAX算法分析运动参数,实现最小姿态选取,将机械臂运行速度数据记录在控制系统平台中,根据机械臂运行速度信息获取其均匀性控制状况,实现控制;激光测振仪的输出单位为1 mm/V,柔性机械臂的振动周期200ms,训练样本集大小为300,测试集样本大小为100,实验结果可表明,该方法机械臂关节运动拟合度与实际情况基本一致,位置跟随误差见效时间需要0.05～0.2 s,之后位置跟随误差便能够保持在较小的范围之内.     

基于目标轮廓几何特征的电容元件定位方法

随着印刷电路板(PCB)生产工艺愈加复杂,电容元件的定位识别难度也随之增加。在实际生产中,为了节约成本、减少出错率,需要在焊接之前对电路板进行检测,同时为了固定电路板上元器件,一般会使用压板固定电路板。针对此种情况,提出一种复杂背景下被遮盖电容元件的定位方法,通过对采集到的PCB图像进行预处理、阈值分割、边缘提取和Harris角点检测等操作,进而根据电容元件目标轮廓的几何特征对元件进行定位。该方法已经在实践中得到应用,定位准确率高、速度快,能广泛应用于实际生产中。     

指纹电子门锁控制系统的设计

指纹电子门锁是指纹图象处理技术在机电产品中的一个应用实例。本文介绍了指纹电子门锁控制系统的基本组成和工作原理,设计了以FPS200、80C320为核心部件的微机控制系统,提出了四模块化设计思想和具体的实现方法,重点分析了指纹图像采集系统、指纹图像处理系统、门锁控制系统及报警系统四个核心模块,并给出了控制系统设计实例。     

改进SIFT用于全景视觉移动机器人定位

经典SIFT算法的计算量比较巨大,在应用到图像匹配中,尤其是多地图检索的图像匹配定位中时不能满足系统实时性的要求。可用于全景视觉传感器图像的改进SIFT算法,在不改变原算法匹配稳定性的基础上,通过修改原算法的采样规则,同时针对对复杂和简单两种情况下的图像采用不同的采样方式,使系统基本可以达到实时的效果。结果表明,改进算法可以实现高效、准确的定位。     

水下光声图像空间配准算法研究综述

水下光声图像配准是水下设备实现信息融合的关键技术。在简述了水下光声图像配准的概念及实例的基础上,分析了目前水下光声图像重建与复原的相关算法,详细综述了水下异源图像基于区域和特征的配准算法研究进展,重点论述了基于图像域和形状特征相似度的两个准确度较高的研究方向的发展现状,并根据其他领域的异源图像配准的研究热点,从增加成像模型的结构性约束、引入相位一致性和生成对抗网络等算法提高配准精度,展望了水下声光图像配准研究的发展趋势。     

基于机器视觉的水果品质检测综述

随着经济的发展和消费水平的提升,消费者对水果的外观品质要求逐渐提高。目前,我国的水果分级主要依赖于人工与机械分级,存在分拣效率低、品质参差不齐的问题,很难满足消费者的需求。相对于传统的分级技术,机器视觉技术因具有高效、精确、非接触测量的优势,受到国内外学者的广泛关注。结合近年来国内外学者研究进展情况,对水果检测系统、图像去噪、图像分割技术以及特征提取做了详细介绍;对分类器识别算法进行了综合分析;阐述了基于机器视觉的水果分级研究现状及最新进展;并对未来可能发展趋势进行预测,为后续研究工作提供基础理论参考。     

一种空间非合作目标相对位姿紧耦合估计方法

航天活动中的许多任务如对目标的绕飞观测和逼近停靠等测控任务,其中的关键技术之一是相对位姿估计,而对非合作目标的相对位姿估计更是其中的重点与难点。针对该难点,提出了一种融合单目相机和激光测距仪的空间非合作目标相对位姿紧耦合估计方法。采用单目相机获取目标序列图像,在初始化时利用激光测距仪解决单目相机尺度模糊性问题,构建真实尺度下的世界坐标系,在后续对非合作目标进行连续位姿估计时,使用紧耦合的形式融合相机与激光测距仪数据来优化估计位姿,并且解决估计漂移问题。最后使用Blender软件生成空间非合作目标序列图像,仿真验证了本文算法能稳健地得到较高精度的空间非合作目标的相对位姿,且拥有较好的实时性。     

动车底部螺栓快速定位方法

动车底部闸瓦部位的螺栓是列车制动系统中的一个重要零件,对列车的安全制动和行驶起着关键作用。对于列车零部件的维护,传统的人工检修模式显然不再适应当前铁路运输领域中高效率、高质量的检修要求。随着计算机技术和电子技术的发展,基于机器视觉的在线检测系统在工业测量领域正在发挥着越来越重要的作用。在室外复杂环境下,通过图像处理和分析的方法对螺栓进行自动检测和识别,是一种行之有效的方法,但是充满了挑战。提出了一种基于特征提取和机器学习相结合的方法,实现了螺栓的快速定位和检测。通过实验验证,提出的算法对外界复杂环境,特别是光线的变化,具有较强的鲁棒性。     

面向软件缺陷个数预测的混合式特征选择方法*

针对软件缺陷数据集中不相关特征和冗余特征会降低软件缺陷个数预测模型的性能的问题,提出了一种面向软件缺陷个数预测的混合式特征选择方法-HFSNFP。首先,利用ReliefF算法计算每个特征与缺陷个数之间的相关性,选出相关性最高的m个特征;然后,基于特征之间的关联性利用谱聚类对这m个特征进行聚类;最后,利用基于包裹式特征选择思想从每个簇中依次挑选最相关的特征形成最终的特征子集。实验结果表明,相比于已有的五种过滤式特征选择方法,HFSNFP方法在提高预测率的同时降低了误报率,且G-measure与RMSE度量值更佳;相比于已有的两种包裹式特征选择方法,HFSNFP方法在保证了缺陷个数预测性能的同时可以显著降低特征选择的时间。