基于DSP+FPGA的元器件焊接垂直度识别方法

为实现电路板上柱状元器件焊接垂直度的精准检测,设计了一款基于DSP+FPGA的垂直度识别系统。DSP承担核心算法任务,FPGA作为数据预处理单元,完成接口的逻辑、系统的互连以及数据通道。在硬件平台上嵌入了基于元器件形心配准的垂直度识别算法。首先对预处理的图像利用改进的Canny算法提取元器件的像素级边缘,并采用边缘跟踪算法去除噪点和干扰边缘并对元器件进行编号,在粗提取的边缘上用Zernike矩算法来精确定位元器件亚像素级边缘。在此基础上,提取元器件轮廓的最小外接矩形来修正边缘并得到每个元器件的形心坐标,最后根据形心的偏移距离来完成每个元器件垂直度的识别。实验结果表明,该垂直度识别系统的设计方案识别结果精度高,检测速度快,满足实时性要求,具有重要的实际工程意义。     

二维几何图形测量中的边缘定位算法研究

研究图像优化测景和提取问题,针对CCD摄像机采集的图像中含有各种噪声,传统的边缘检测算法不仅不能很好地抑制噪声,而且定位精度只达到像素级.为了更好地提取图像边缘信息并抑制噪声,以提高测量系统的测量精度.在比较分析各种像素级边缘检测及亚像素细分算法的性能后,采用能同时协调图像边缘信息和抑制噪声的多结构多尺度形态边缘检测.根据测量系统的被测目标,采用矩估计亚像素细分算法来实现图像边缘的精确定位,并进行仿真.仿真结果表明算法通过提高定位精度,有效地提高了测量精度.     

基于Halcon的阀芯尺寸亚像素级测量

针对传统人工在检测阀芯时的低效和低精度问题,采用性能优越的机器视觉软件Halcon为平台,利用Canny算子边缘检测和双线性插值方法得到阀芯图像亚像素级边缘,结合最小二乘算法进行边缘拟合,实现对阀芯快速、稳定和较高精度的尺寸测量。实验结果表明：该检测方式可以达到亚像素级的尺寸测量,测量精度高于2‰,满足企业对测量精度要求,且测量过程比较稳定和快速。     

一种利用Roberts-Zernike矩的亚像素边缘检测方法

亚像素软件处理技术可以在一定程度上提高图像测量系统的精度,针对Zernike矩的亚像素边缘检测存在计算量大和边缘定位精度低等不足,提出了一种基于Roberts-Zernike矩的亚像素边缘检测方法,在提高精度的同时减少了运行时间。实验结果表明,该方法测量精度高、定位精确,具有良好的抗噪性能和处理效率。     

HSV 彩色空间的亚像素边缘检测磁

图像测量需要高精度、高准确度的图像边缘。随着测量精度要求提高,像素级图像边缘不能满足实际的需求,需要更为精确,提供更多细节的亚像素级边缘。提出了一种在 HSV彩色空间利用基样条插值提取亚像素边缘的算法。首先,将RGB空间的彩色图像转换到 HSV颜色空间;然后,利用提出的 H SVsin－cos彩色距离模型检测出像素级的边缘;最后,对像素级边缘进行基样条插值,得到亚像素边缘,并与B样条、三次样条插值结果相比较。实验结果表明：基样条插值的结果对图像的逼近度、差异性优于其它方法,分析与讨论的结果为利用插值方法进行亚像素边缘精确定位技术选取提供可靠的依据。     

工业CT图像的亚像素级面积测量

为了提高工业CT图像测量的精度,研究了一种基于Facet模型的亚像素级面积测量方法,并将其应用于实际的工业CT图像测量中。首先采用基于Facet模型的边缘检测算法提取亚像素边缘,然后通过最小距离搜索法分离出待测目标的边缘点并排序,最后利用离散化的格林公式计算面积。其中,基于Facet模型的边缘检测算法精度高、抗噪声能力强,能为后续基于边缘的测量提供高精度的数据;最小距离搜索法在浮点型边缘点上实现了待测目标边缘与整幅图像边缘的分离,并生成排序链码,克服了边缘点是浮点型且不连续的困难,给面积的计算提供了有效的数据。测量方法是在亚像素边缘上进行的,突破了图像分辨率对测量精度的限制,使在低分辨率的图像上实现高精度的测量成为可能。分别针对仿真图像和实际的工业CT图像进行了实验,实验结果表明该方法的测量精度高于普遍采用的像素累加法。     

瞳孔亚像素边缘检测与中心定位

为提高视线跟踪系统的分辨率和精确度,提出了一种亚像素精度的边缘检测与中心定位算法。利用设计的一维边缘检测算子对瞳孔像素级边缘点进行提取,然后利用边缘点小邻域内梯度方向上图像信息,进行亚像素边缘位置检测,最后经椭圆拟合确定瞳孔中心的精确位置及瞳孔形状参数。仿真实验验证了算法的有效性,提出的算法已被成功应用于实时视线跟踪系统中。     

基于显微视觉的微小型零件边缘检测技术研究

针对显微视场下微小型零件边缘检测精度要求高的问题,设计了一套微小型零件实时检测系统,给出了系统总体设计,完成了图像实时传输和处理;提出一种微小型零件亚像素级边缘检测算法：采用非正交二次B样条小波变换得到微小型零件的像素级边缘,利用Zernike矩算法的矩不变性对像素级边缘进行亚像素级精确定位,给出了算法原理,分析了像素级和亚像素级的边缘检测结果。实验数据表明：该系统检测零件尺寸可以达到0.01~10 mm,检测精度可以达到0.01%~0.1%,可准确识别出微小型零件的边缘,将检测精度提高到亚像素级,能够满足显微视场下微小型零件检测需要。     

基于亚像素边缘定位点查找表的检测算法

提出了一种新型的测量图像快速亚像素边缘检测方法。首先通过计算机模拟仿真,找出图像边缘处灰度落差与边缘点偏移之间的规律性,建立了一个由灰度落差得到边缘亚像素定位点的查找表;然后结合改进的Sobel检测算子和十字窗检测法将图像边缘检测精度达到像素级,并应用查找表实现了亚像素级的检测精度。实验表明:该方法不仅得到了较高的检测精度,定位精度为0.3pixels,而且可以大大地提高检测速度。     

一种改善高斯拉普拉斯算子零交叉方法的车辆边缘检测

本文介绍了一种视频交通车辆边缘检测的方法。边缘像素是二阶梯度图像产生零交叉时的位置对应像素,但对于斜坡边缘这一类灰度变化非常缓慢的情形,单纯的零交叉方法并不能检测到有效的边缘,往往还会参杂许多背景物体的轮廓。为解决这个问题,本文在高斯拉普拉斯边缘检测算子的基础上,结合了自适应阈值二值化、边界跟踪和细化技术,从而得到了具有较高定位精度的单像素宽的边缘图像。     

一种嵌入式环境下的实时人脸跟踪方法

针对复杂背景和光照变化条件下的人脸跟踪问题,提出了一种适于嵌入式环境的实时人脸跟踪方法。该方法使用帧差法检测出运动区域,在运动区域内进行AdaBoost人脸检测并进而提取人脸特征点,运用距离约束的金字塔形Lucas-Kanade方法跟踪人脸特征点。当特征点丢失较严重时,重新选取特征点进行跟踪。实验结果表明,该方法有较鲁棒的跟踪性能,在嵌入式环境下能够实时跟踪人脸。     

水下人造目标线特征快速检测算法

为了从水下复杂场景中快速检测人造目标,提出了一种在图像小波变换低频子带上进行直线实时检测的算法。首先,利用小波变换确定显著线特征检测的合适尺度;然后在确定的低频子带小图像上进行边缘检测,利用梯度直方图和迭代法相结合自适应确定边缘检测的分割阈值,得到显著特征的边缘点;再利用改进的Hough变换检测人造目标的直线特征;最后在原始图像上标记出直线检测的结果。实验结果表明:提出的算法可以准确检测出水下复杂背景中人造目标的直线特征,并且具有良好的实时性,满足水下人造目标视频检测的应用要求。     

面向移动增强现实的室外阴影实时检测技术

针对目前移动视点下视频阴影检测算法存在的误检测率高和边缘连续性差的问题,提出了一种基于边跟踪、边检测框架的实时阴影检测算法.首先对前后2帧重叠的阴影部分进行2次光流跟踪,并筛选掉前后向跟踪误差较大的点,通过Canny边缘置信保证跟踪边缘的准确性;然后通过基于光流的区域划分法得到待检测的新增区域;其次,针对纹理边缘误检测...     

眼球光心标定与距离修正的3维注视点估计

目的 在基于双目视线相交方法进行3维注视点估计的过程中,眼球光心3维坐标手工测量存在较大误差,且3维注视点估计结果在深度距离方向偏差较大。为此,提出了眼球光心标定与距离修正的方案对3维注视点估计模型进行改进。方法 首先,通过图像处理算法获取左右眼的PCCR（pupil center cornea reflection）矢量信息,并使用二阶多项式映射函数得到左、右眼的2维平面注视点;其次,通过眼球光心标定方法获取眼球光心的3维坐标,避免手工测量方法引入的误差;然后,结合平面注视点得到左、右眼的视线方向,计算视线交点得到初步的3维注视点;最后,针对结果在深度距离方向抖动较大的问题,使用深度方向数据滤波与Z平面截取修正法对3维注视点结果进行修正处理。结果 选择两个不同大小的空间测试,实验结果表明该方法在3050 cm的工作距离内,角度偏差0.7°,距离偏差17.8 mm,在50130 cm的工作距离内,角度偏差1.0°,距离偏差117.4 mm。与其他的3维注视点估计方法相比较,在同样的测试空间条件下,角度偏差和距离偏差均显著减小。结论 提出的眼球光心标定方法可以方便准确地获取眼球光心的3维坐标,避免手工测量方法带来的误差,对角度偏差的减小效果显著。提出的深度方向数据滤波与Z平面截取修正法可以有效抑制数据结果的抖动,对距离偏差的减小效果显著。     

基于角度补偿的手机多传感器数据融合测距算法

在惯性测量领域,单纯利用加速度二次积分的方法并不能准确感知目标对象移动的距离.加速度传感器在感知呈线性运动的目标对象时较为准确和实用,但在三维空间运动时它的坐标轴会随物体发生方向的改变而不断漂移.为解决该问题,提出了一种基于角度补偿的手机多传感器数据融合测距算法(ADC-R),使用加速度传感器测量物体运动的加速度,作为计算位移的原始数据;采用手机陀螺仪传感器测量运动物体的角速度,并以旋转矢量传感器输出的数据作为参数把手机动态坐标系下测得的加速度值空间坐标转换到静态的参考坐标系下,然后进行数据融合完成角度补偿计算;最后根据物理学加速度和位移的关系运用数学积分方法和进一步修正误差的技术得到最终移动的距离.实验结果表明此方法在近距离测距方面精度较高,优于加速度积分算法和加速度与陀螺仪融合算法.     

一种改进的Hausdorff距离目标跟踪算法

基于机器人视觉平台,对成像目标进行模板提取及边缘检测。针对目标在运动过程中的形变和部分遮挡问题,采用一种改进的Hausdorff距离进行相似度量。提出了一种边缘细化方法及自适应模板尺寸修正策略,减少了边缘特征点,大大降低Hausdorff距离的计算量。基于Hausdorff距离进行模板更新,避免固定模板误差累积问题。实验表明,实时跟踪效果良好,并有效解决了目标部分遮挡问题。     

人体自由运动状态下的视线追踪算法研究*

针对人体在大空间范围内自由运动时视线方向难以追踪的问题,构建了一套基于光学跟踪设备的头戴式视线追踪系统。系统通过被动式光学追踪设备和头戴式眼部摄像机获取使用者的头部运动状态与眼部图像,然后依据初始标定结果来估计使用者自由运动状态下的视线方向;最后对系统进行简化,得到了适用于同类环境、与具体硬件设备无关的视线跟踪三点三面三变换几何模型。对系统进行应用实验和误差分析表明,使用者在3.0 * 3.2 * 2.0 m的大工作空间内自由运动时视线追踪误差为1.69度,频率为20赫兹。     

扩散方程用于RFID标签的室内定位

Monte Carlo定位算法用于室内射频标签定位时,测量误差的增加导致定位精度严重下降。提出将扩散方程用于Monte Carlo定位算法,研究测量误差与标签定位精度之间的联系。仿真结果表明,定位的精度不仅受到测量误差大小影响,而且与标签的运动方向密切相关。测量误差相同时,当标签移动的方向与标签到阅读器的直线垂直或平行时,定位精度最高。     

结合Sobel和PPHT的织物纬斜检测方法研究

针对光电式织物纬斜检测方法存在准确度低、适应性差、耗时长的问题。提出了结合Sobel边缘方向和累加概率霍夫变换(PPHT)的机器视觉织物纬纱倾斜检测方法,能够快速准确的检测出织物纬斜方向角度。首先对工业相机采集到的织物图像进行频域滤波再逆变换,增强织物图像中的纬纱纹路;然后使用Sobel方向算子对织物图像卷积运算得到织物图像的边缘方向图,并对其阈值化分割出边缘方向图中的纬纱纹路区域;最后将纬纱纹路区域骨架化,采用累积概率霍夫变换检测出近似纬纱纹路区域骨架直线的倾斜角度,即织物纬纱倾斜角度。通过对不同类型的织物样品进行纬斜检测测试,测试结果为检测纬斜角度的偏差值低于0.1°,检测时间低于0.6秒。结果证明提出的方法能够满足机器视觉整纬器精确性、实时性和通用性的要求。     

自适应B样条小波函数模糊距离测量方法

目的 双目测距和单目测距是目前常用的两种基于光学传感器的测距方法,双目测距需要相机标定和图像配准,计算量大且测量范围有限,而单目测距减少了对设备和场地的要求,加快了计算时间。为了解决现有的单目测距方法存在精度低、鲁棒性差等缺点,本文提出了一种基于单模糊图像和B样条小波变换的自适应距离测量方法。方法 引入拉普拉斯算子量化评估图像模糊程度,并根据模糊程度值自动定位阶跃边缘;利用B样条小波变换代替高斯滤波器主动模糊化目标图像,并通过分析图像模糊程度、模糊次数以及测量误差之间的关系模型,自适应地计算不同景物图像的最优模糊次数;根据最优模糊图像中阶跃边缘两侧模糊程度变化求解目标边缘和相机之间的相对距离。结果 本文方法与基于高斯模糊图像的距离测量方法相比精度更高,平均相对误差降低5%。使用不同模糊次数对同样的图像进行距离测量时,本文算法能够自适应选取最优模糊次数,保证所测量距离的精度更高。结论 本文提出的单视觉测距方法,综合了传统的方法和B样条小波的优点,测距结果更准确,自适应性和鲁棒性更高。