足球机器人视觉系统的图像获取优化研究

足球机器人视觉系统需在有限的计算能力下应对平台运动,场景变化,光照不均所引起的干扰,而图像的获取过程与此要求关系密切,在经典的图像处理算法基础上,分析了摄像机参数、传输速率、图像格式对图像处理算法及视觉综合性能的影响,提出了足球机器人图像获取过程的优化方法,并指明了足球机器人视觉系统各项性能提升的方向.     

服务机器人视觉系统模块化研究综述

对于服务机器人,其所处的环境通常都是未知的、非结构化的,视觉以其信息量大成为最重要的机器人感知方式。图像采集、处理系统各式各样,研发存在大量低水平的简单重复工作。将从机器人的模块化为切入点,综述了视觉系统作为机器人的强大的功能构件,其发展过程中的常用系统形式和相应的特点。最后展望和分析了服务机器人视觉模块化的发展趋势。     

基于无标定视觉伺服机器人的运动物体跟踪

介绍机器人视觉伺服的一般原理,然后选取图像的全局特征描述子-图像矩来描述图像的特征信息,推导出基于图像矩特征的图像雅可比矩阵,并按李雅普诺夫稳定性方法推导出模型无关的无定标视觉伺服控制律.最后通过运动物体轨迹跟踪的仿真试验,验证了摄像机固定和eye-in-hand两种结构下算法的正确性和有效性.     

结合图像内容匹配的机器人视觉导航定位与全局地图构建系统

为了解决机器人室内定位时的绑架问题和相似物体的干扰,设计了一种具有图像内容匹配功能的视觉系统,从而使机器人能有效提取关键帧序列构建室内全局地图并实现自主定位。考虑影响图像内容匹配的主要干扰是机器人视角和位移造成的图像畸变,本文通过对室内物体的图像畸变建模与特征分析,设计了一种图像内容匹配方法。该方法以图像重叠区提取、基于子块分解匹配的重叠区重建两部分为核心,可将待匹配的两帧图像畸变调整为一致后再进行内容匹配并准确解算它们的相似度。其能有效利用各个房间内不同的景物和布局信息来消除相似物体的影响,从机器人学习环境时采集的视频中提取空间间距大且重叠相连的关键帧序列建立整栋建筑内部的全局导航地图。机器人工作时,实时视觉的图像内容与地图关键帧序列匹配,提取出与每个时刻视觉图像最相似的关键帧对机器人实施定位。在由3个房间和2条走廊组成的实验区进行了实验测试,结果表明:机器人可有效消除相似物体的干扰,绑架发生时仍可通过与全局地图匹配实施准确自主定位,匹配准确率≥93%,定位精度误差(RMSE)0.5m。     

机器人双目图像采集系统设计研究

针对机器人FPGA双目图像采集及ARM图像处理结构,为了给ARM微处理器的图像算法及匹配模块提供良好视频源,提出一种基于FPGA的双CMOS新型机器人立体图像采集系统。该系统使用FPGA处理两只CMOS视觉传感器芯片图像数据,并提供软排线接口至微处理器。硬件上显著减少了各种干扰降低误差来源,软件上可采用点同步的方式达到更精确的同步控制,集成度高、同步性好、实用性强。对此重点完成了FPGA双目图像采集系统的硬件设计及其初始化、模块化、单传感器图像采集及TFT LCD屏显示。     

高精度贴片机视觉系统图像预处理算法研究

针对高精度自动贴片机的视觉系统图像预处理算法进行了研究,提出了针对贴片机PCB板标记点及元件图像处理的预处理方法.开发了针对视觉定位系统的图像识别软件,并用PCB板图像及元件图像进行实验验证.实验结果表明,该预处理算法能够有效地分割原始图像目标区及背景区、排除干扰噪声、增强图像特征,为贴片机进一步的图像识别及定位提供了有利条件.     

图像处理方法在焊缝自动跟踪系统中的应用研究

以基于视觉传感器的焊缝自动跟踪系统为研究对象,论述了相应的焊缝图像处理方法,有效地消除了焊接过程中的飞溅和弧光对焊缝图像的干扰.主要包括转灰度图、图像滤波、图像分割、图像边缘检测、图像细化以及HOUGH变换等.其中采用卷积滤波和中值滤波相结合的方法,提高了中值滤波能力和处理速度;采用Sobel算子,较好地保留了焊缝图像的边缘.并将这些方法综合应用成功地识别出焊缝的两条边缘,进而提取出焊缝中心,并仿真出焊枪在纠偏过程中的运动轨迹.试验表明方法处理效果好,处理速度快,能够满足跟踪系统的实时性要求.     

USB2.0图像采集系统

论述利用USB2.0高速数据接口技术进行快速实时的数字图像采集、传输的原理、方法和系统的实现,同时对相应的固件程序设计进行简要描述.     

视频图像技术在头部位置跟踪上的应用研究

介绍头盔显示器的概念、工作原理以及头部位置追踪器在头盔显示器工作过程中的重要作用,论述了头部位置追踪器目前常用的技术手段,分析了头部位置跟踪过程中存在的问题与不足,针对目前头盔显示器中存在的问题,提出一种基于视频图像处理技术的头位跟踪方法.论述了视频跟踪系统的原理,边缘检测等图像处理的过程,以及空间坐标恢复原理.最后通过一个仿真实验程序对视频跟踪系统的原理进行验证.实验结果证明,提出的基于视频图像处理的头部位置检测算法是有效可行的.     

基于颜色的足球机器人视觉跟踪算法

针对机器人足球比赛环境中彩色视觉系统的实时性要求,利用了一种基于YUV色彩空间的利用改进的阈值向量的颜色判断方法,采用种子点区域生长的填充算法,并在此基础上运用卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪,提出了一种新的测量值获取方法,该方法大大减少了计算量.实验结果证明该算法具有较好的实时性和抗干扰性.     

新型立体视觉平台跟踪系统的研制

研制了一种新型立体视觉平台跟踪系统。硬件平台设计采用了霍尔姆茨结构，这种平行的机械结构解决了电机互为负载的问题。根据视觉跟踪特性采用了基于位置控制的闭环控制结构。在跟踪算法方面，为提高系统实时性和抗干扰能力，提出了一种新的HSV颜色空间，同时对投影搜索算法进行了改进。实验结果表明，该跟踪系统具有很好的实时性。     

图像处理技术在高压除冰机器人视觉系统中的应用

除冰机器人在高压输电线上高速行走并进行除冰作业,其视觉系统是除冰机器人感知外部环境的重要器官,同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航。视觉信息是否正确、及时地处理直接关系到除冰机器人的行驶速度以及避障能力,对除冰机器人控制的实时性和鲁棒性具有决定性作用。视觉信息处理技术是除冰机器人研究中的关键技术。该文主要介绍的是从目标标志物的图像获取,再经过图像预处理、图像分割和图像特征的提取过程的数字图像处理技术在除冰机器人中的应用。     

显微图像的一种快速拼接算法

针对高放大倍数下，在一帧显微图像中无法获取所观测对象全貌的问题。运用基于块匹配的算法进行了多帧图像的自动拼接，并采用多分辨率技术实现了匹配算法的快速实现。拼接结果表明提出的显微图像快速拼接算法的简洁有效性．     

相位相关配准法及其在射线图像数字减影中的应用

介绍了一种基于相位相关法射线图像配准的方法。该方法利用傅立叶变换的平移特性对发生平移和旋转的两幅图像进行精确的配准。提出了将该方法用在数字减影中图像的配准 ,首先用相位相关配准法对发生平移和旋转的两幅图像进行配准 ,然后 ,对配准好的图像进行数字减影 ,正确地检测出了构件的内部状态。实验证明 ,该方法完全不受人工干预 ,具有较高的精度和较强的抗噪能力 ,匹配速度也有很大提高。同时 ,旋转校正算法简单 ,易于实现 ,能够满足系统的实时性要求     

数字图像处理技术的应用

文中介绍了数字图像处理技术应用与测量中的原理,对比传统光学测量方法,以在几何尺寸测量中的应用为例,介绍了数字图像处理技术的应用。     

嵌入式DSP激光雷达距离图像处理系统

介绍了一种基于数字信号处理器（DSP）的嵌入式激光雷达图像采集系统的实现原理、硬件结构和软件设计。系统用双口RAM和CPLD采集激光雷达距离数据，经过伪彩色编码后距离图像显示在彩色液晶上。系统用DSP对距离图像进行二值化和非线性滤波处理后，通过连通域搜索提取出目标区域。实验结果表明该系统可满足激光雷达性能测试要求，为激光雷达成像系统研制提供了可靠的现场测试工具。     

Mirosot足球机器人视觉系统

在简单分析传统视觉系统的基础上，设计了一种新的图像采样处理系统。本系统包括CMOS图像传感器OV7620、FIFO帧存储器AL422B、CPLD/FPGA控制器EPF10K10LC84-3及数字信号处理器TMS320VC5402，提出了一种RGB空间到HIS空间的方法。实践证明本系统可明显提高足球机器人视觉系统的速度和可靠性。     

基于模型的工业图像增强技术

井下原煤皮带监视图像由于照度低,粉尘所致的能见度差,采掘机振动引起固定在井巷壁支架上的摄像机抖动,井下供电电源波动以及经从井下至地面长距离传输等因素,所采集的图像受到的污染较为严重。针对这种情况,本文提出一种基于模型的工业图像增强技术,该技术将图像信号先经过非线性中值滤波器滤波,再基于原煤皮带机模型作边缘轮廓锐化处理,所恢复的图像质量较为理想,能够满足工程的要求。     

灰度投影拟和算当稳定船载侦察系统获得的视频图像

提出了一种新的电子稳像算法 灰度投影拟和算法.算法包括三个部分首先是图像划分成多个子区域并保证每个区域内的像素运动是一致的;然后利用灰度投影法获取每个区域的平移运功量;最后根据每个区域的运动采用拟和法获得图像的全局运动量.此方法不公解决了灰度投影当不肥栓测到图像的旋转量的问题,同时还保留了灰度投影算法能够稳定细节丰富、特征不明显的图像的特点.试验结果表明,在实际应用中采用灰度投影拟和算法,可以提高稳像精度,保证稳像的实时性,获得最佳的稳像效果.     

When,what and how image transformation techniques should be used to reduce error in Particle Image Velocimetry data?

Particle Image Velocimetry is commonly used to compute velocity fields in several areas including fluid mechanics, hydraulics and geophysics. However, acquired images often contain deformations caused either by camera lenses or placement. In this work the most popular digital transformation methods used to remove/reduce these deformations are benchmarked and suggestions tailoring specific transformations to different types of deformations are made. This article also shows the reduction of the error associated to the first and second order statistics, in the case of two-dimensional Particle Image Velocimetry, when the transformation techniques are applied to the computed velocity fields, and not the raw images, a common option in available commercial software.