基于双目视觉的船舶跟踪与定位

设计了基于双目视觉的船舶跟踪与定位系统,并且完成对应算法设计.算法分为摄像机标定、目标跟踪、立体匹配、视差定位4个模块,其中,跟踪模块以目标窗口的形式给出跟踪结果,匹配模块在跟踪结果中进行左右目立体匹配,定位模块根据左右目匹配点对的像素位置计算其在物理空间的坐标,减少了匹配时间.实验结果表明,该方式可实现实时跟踪目标并给出目标的准确位置,满足应用要求.该定位系统可同时完成动态目标跟踪和定位,提供三维图像的丰富信息,具有很强的推广应用价值.     

基于双目视觉模型的彩色目标实时检测与定位

从立体视觉中提取位置信息是计算机视觉的热点问题.在建立双目视觉模型的基础上提出了一种新的基于YUV彩色模型的实现足球立体视觉匹配的检测方法.该方法将匹配问题映射为具有某种颜色的目标特征区域的中心,把其中心作为匹配点,通过目标的分割获得匹配点后根据双目视觉定位数学模型恢复图像位置信息,完成对目标的实时检测和定位,满足机器比赛中对足球实时检测和定位的需要.     

基于NAO机器人的目标识别与运动控制

为了让NAO机器人能准确行走至目标位置,针对NAO机器人在目标识别中存在的坐标精度问题,搭建了基于NAO机器人的目标识别行走系统。在NAO机器人目标定位与行走实验中,采用单目视觉定位算法来确定目标位置,并在改变NAO机器人与目标的相对位置后进行了多次测量;通过坐标的误差补偿,使目标位置的坐标误差缩小至2cm左右,满足了精度要求。     

机器人视觉定位系统的研究与实现

视觉定位是机器人视觉的主要研究方向之一，本文把ＰＵＭＡ－５６０机械手，ＡｄｅｐｔＶｉｓｉｏｎ视觉处理系统和ＰａｎａｓｏｎｉｃＧＰ－ＣＤ－４０ＣＣＤ相机三者组成一实际系统，主要研究了其中的ＣＣＤ相机的标定方法，相机安装位置的示解方法和目标姿态的封闭算法，并上述算法相结合，有效实现了ＰＵＭＡ－５６０视觉定位系统，为今后的实际应用打下了坚实的基础。     

基于数据手套和双目视觉技术的虚拟手势及其空间位置跟踪

基于数据手套技术,搭建了虚拟手势交互系统,实现人手到虚拟手的映射. 对双目视觉中空间点定位模型进行了修改,提出一种基于两垂直摄像头的空间点定位模型,实现了基于双目视觉技术的运动目标位置与姿态跟踪;通过对CamShift算法的改进,提高了运动目标跟踪系统的准确性和自动性,解决了柔性物体的空间姿态捕捉问题. 在VS2008平台上,用VC++和双摄像头搭建了一个虚拟手势交互平台,通过实验,获取了图像及相应的角度与位置信息对照,将虚拟手的位置和姿态与图片相对照,对所提出的方法进行了验证,证明了该方法的有效性.     

基于SIFT特征点的双目视觉定位

提出了一种结合了SIFF特征点的双目立体视觉定位方法.介绍了对尺度、旋转、视角等变化具有良好鲁棒性的SIFT特征向量,利用SIFT特征向量匹配算法在双目视觉系统采集的左、右图片中分别检测目标、获取匹配的目标SIFT特征点.经过空间匹配点选择、标定点坐标计算等步骤获取左、右图片中具有空间位置一致性的目标标定点,并在摄像机坐标系中恢复目标标定点三维信息.实验结果表明,利用该方法进行目标定位具有较强的适应性.有一定的实用价值.     

对并联机器人的位姿进行视觉定位研究

一种双目主动视觉监测平台建立以增加并联机器人对工作空间的监测,以提高并联机器人运动精度问题和解决并联机器人"盲"工作状态.针对这种视觉监测平台基于一个圆形轨道的这一特殊构造,运用立体视觉思想和摄像机小孔成像原理,实现了该双目主动视觉测平台的视觉空间目标定位方法.为并联机器人精加工奠定了基础工作.     

基于双目视觉的目标识别与定位

给出一种双目视觉系统结合SURF(Speeded Up Robust Feature)特征的目标识别与定位方法,分析了采用SURF特征实现目标识别的方法,利用双目视觉的原理求取识别出的目标物体的三维坐标信息,从而实现目标物体的识别与定位,与传统的基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征或基于颜色形状特征的目标识别与定位方法相比,该方法更具有鲁棒性和实时性.实验结果证明了该方法进行目标识别与定位的可行性,具有一定的应用价值.     

微薄硅晶片高速视觉定位及矫正系统

为解决当前机械定位存在的不足,提出了一种微薄硅晶片高速视觉定位及矫正系统. 视觉定位算法采用链码跟踪以及Principal Component Analysis（PCA）获得“主元”,在此基础上采用线段聚类的直线检测算法,拟合出电池片的边缘直线;然后计算出电池片的位置和角度偏差,通过机械手进行位置和角度矫正. 实验结果验证了该系统算法的实用性. 在实际生产中,该系统能够快速、精确地对电池片进行定位和矫正,大大增加了电池片串焊的效率和精度.     

视觉控制技术在细胞注射装置中的应用

提出了基于数字图像处理技术的细胞注射视觉控制系统,采用人工交互控制和计算机自动定位相结合的闭环视觉控制方法。通过CCD数字图像采集系统识别出细胞和注射针尖的位置信息;由控制模块程序计算出细胞与注射针尖的相对位置,并进行细胞和针尖之间相对距离的动态自动定位和反馈控制,直至针尖刺入细胞核内。结果表明:系统控制自动定位精度达到像素级,提高了细胞注射精度,解决了目前在细胞注射过程中人工操作工作量大、定位不准确以及效率低等问题。