基于直线基元的实时定位与匹配方法

为实现工业过程中对工件的实时定位,提出一种基于直线基元的几何哈希法实时定位与匹配方法。离线学习模板过程,提取图像中的直线基元,选择其中两个直线基元构建基底,量化剩余基元并建立几何哈希表;在线实测图像中,选择一组直线基元构成基底,量化剩余基元,通过坐标在几何哈希表中查询对应的基底并投票,来实现实时定位与匹配。实验证明,该方法对于工件的定位与匹配,实时性好、准确性高。     

基于双目视觉的工件定位与抓取研究

针对生产制造过程中工件的自动定位、识别与抓取等问题,研究基于双目立体视觉的工件识别定位方法;对每个工件进行SIFT特征提取,采用模板匹配方法实现工件的识别.用形态学方法获得工件特征点的二维信息,结合双目立体视觉标定技术得到工件的三维坐标,为机器人抓取工件提供信息;在实验中,相机标定、匹配识别与三维定位程序在MATLAB环境中执行,应用MATLAB和VC++混合编程技术将获得的工件信息传递给机器人的控制程序,实现了机器人对工件的在线实时抓取.     

基于几何特征的图像感兴趣区域的自动定位研究

自动定位猪肉的臀中肌肉区域是实现基于计算机视觉技术的猪肉无损定级系统的基础,该文针对猪肉的臀中肌肉区域的定位,提出了一种基于几何特征的定位方法,实现了臀中肌区域的自动定位。并与传统的模板匹配法的定位效果进行了比较,实验表明对于定位猪肉的臀中肌基于几何特征的定位法优于传统的模板匹配法,达到了较好的定位效果。     

基于模板匹配和神经网络的乐谱图象符头基元检测与识别

符头基元的检测与识别是光学乐谱识别技术的核心与关键之一.本文提出一种改进的模板匹配结合神经网络仲裁的方法,对乐谱图象中的符头基元进行检测和识别.在模板匹配阶段,利用乐谱的先验知识对符头的搜索范围进行有效限定,减少了匹配过程中搜索的"盲目性".匹配完成后,提取图象中的垂直直线,对相互连接的候选符头和垂直直线进行编码,通过BP神经网对编码样本的训练,实现音符构成规则的智能学习,最后由神经网络完成符头基元的仲裁确认.实验数据表明,与原有的模板匹配方法比较,该方法的整体识别性能体现出了明显的优势,具有较高的实用价值.     

局部遮挡条件下的普通工件定位检测

为解决工业应用中,普通工件在局部遮挡情况下难以精确定位的问题,提出局部遮挡条件下的普通工件定位检测算法。离线过程中,利用提取的模板图像轮廓角点特征和重采样后的轮廓点集,计算关键码值和形状描述子构建模板模型,建立几何哈希表(hash);在线过程中,计算实测关键码值在hash表中地址,利用投票机制对该地址下的形状描述子进行投票,实现目标匹配;基于匹配点对,基于Turkey权重函数和最小二乘平方差原理计算实测轮廓和模板轮廓间的仿射变换模型,实现目标精确定位。实验结果表明,当工件被局部遮挡,且发生平移、旋转变化时,可实现目标的精确定位。     

工件圆弧边缘特征点检测与匹配方法

在利用双目视觉测量工件圆弧半径的过程中,圆弧边缘特征点的检测与匹配是至关重要的一环.针对工件圆弧边缘特征点的检测,通过改进的随机抽样一致性(RANSAC)算法拟合椭圆,在求得内点中筛选出边缘特征点;针对工件圆弧边缘特征点的匹配,本文通过极线约束使得两幅图像对应的极线平行从而满足扫描线特性,在此基础上,以确定的椭圆中心为匹配参考点,对圆弧边缘特征点进行逐行匹配.在得出匹配点对后,利用改进的RANSAC算法排除误匹配对.通过实验验证提出方法的可靠性与准确性.     

一种基于Walsh变换的立体匹配基元

提出了一种以Walsh变换系数作为匹配基元的双目立体匹配方法。通过Walsh正交变换核对图像，变换得到Walsh系数，图像的特征被嵌入到该系数中，费用函数采用了Walsh变换系数作为匹配基元，而不是采用传统的像素灰度值。该文给出了算法的费用函数、匹配过程中相关的数据和最后的视差图。试验结果表明，将Walsh 系数作为一种匹配基元的方法是可行和有效的。     

一种面向密封条长度检测的模板匹配优化算法

针对现有的汽车密封条长度测量设备中使用模板匹配算法检测特征点位置时,密封条自身旋转导致匹配效果差的问题,提出一种基于Hough变换的自适应模板更新算法。该算法在传统模板匹配方法的基础上,通过设定阈值对模板匹配效果进行判断;对于匹配效果不好的图像进行Hough变换,结合特征点的几何特征进行识别;通过特征点的位置与尺寸信息,将其转化为新的模板用于下一次的模板匹配,实现模板的自适应更新。试验结果表明,该算法弥补了传统模板匹配法对图像旋转异常敏感的问题,提高了识别的稳定性,同时保证了检测效率满足现场的要求。     

一种基于Mark点的点胶机器人视觉目标定位方法

针对工业生产中PCB点胶机器人的视觉定位问题,提出了一种基于Mark点辅助的视觉定位算法。分析了传统模板匹配、Sift、Surf等算法在Mark点识别与定位中的不足,同时考虑到Mark点所具有的规则几何特征以及算法对于实时性的要求,提出了一种基于Mark点几何特征的改进型模板匹配算法。实验结果表明,这种基于Mark点几何特征的改进型模板匹配算法具有良好的平移、缩放、旋转不变性,能够准确识别并定位Mark点,从而实现对PCB上相关点胶目标点的定位,并满足工程可靠性和实时性的要求。     

几何效应的可拓知识表示研究

科学效应中蕴含庞大的科学知识,是面向功能矛盾问题求解的重要基础。为了建立科学效应的可拓知识库,实现面向功能问题的可拓智能设计,提出了一种以几何效应为例的面向实际应用的可拓知识表示方法,利用该方法对实际问题中几何效应的输入与输出关系所蕴含的可拓知识进行形式化表示。首先根据几何效应,建立基元模型;根据领域知识和可拓学中的相关规则,建立基元间的相关关系;根据主动变换、传导变换知识和基元的发散规则,对相关网中某基元实施主动变换;再根据可拓变换的蕴含系和传导变换规则,得到一系列的传导变换,进而建立可拓知识表达式,实现输入与输出的转换关系的表达;最后以双曲面搅拌器设计为例进一步拓展相应的可拓知识以解决领域问题。本研究可以使设计人员更加全面地理解几何效应实现的机理,以便更准确地选择应用几何效应解决实际问题,也为其他类型科学效应的可拓知识表示研究打下良好基础。     

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构造了对空域几何变化具有强鲁棒性的频域模板匹配算法,使模板匹配成为具有几何恒常性特征的原型匹配.傅立叶变换提取信号的平移不变性;用原点自相关函数值R(0)进行能量归一化处理,消除信号幅度比例的影响;通过对数变换将空域尺度变化转化为可在频域中消除的平移变化;引入能量分布函数,消除来自空间旋转对匹配的影响,从原理上保证了频域模板匹配算法对空域几何干扰的恒常性.实验表明,该算法能够有效消除来自空域的几何变化对模板匹配过程的干扰.     

模板匹配的恒常性特征及频域实现

构造了对空域几何变化具有强鲁棒性的频域模板匹配算法，使模板匹配成为具有几何恒常性特征的原型匹配。傅立叶变换提取信号的平移不变性；用原点自相关函数值R(0)进行能量归一化处理，消除信号幅度比例的影响；通过对数变换将空域尺度变化转化为可在频域中消除的平移变化；引入能量分布函数，消除来自空间旋转对匹配的影响，从原理上保证了频域模板匹配算法对空域几何干扰的恒常性。实验表明，该算法能够有效消除来自空域的几何变化对模板匹配过程的干扰。     

由共面圆确定摄像机参数的线性方法

考虑到基于二次曲线这种几何基元的摄像机标定方法比基于点或直线的方法具有更好的鲁棒性,给出了一种新的基于共面圆的摄像机标定方法。该方法的主要特点是模板形式简单、易于制作,仅需任意分布的三个或三个以上共面圆,且不需要进行圆环定位;不需要模板与图像之间的匹配;也无需求解任何非线性方程组。从几何角度对算法进行形象描述,并从代数的角度给出了严格论证。模拟和真实图像实验表明,该算法精确度高,鲁棒性强,表现出了十分良好的实用性。     

基于模糊圆周模板匹配方法的钢材数量自动计数系统

向传统的模板匹配方法中引入几何和模糊数学的思想,提出了模糊圆周模板匹配方法,该方法中的模糊圆周模板是由一个隶属函数确定的具有一定半径和线宽的圆周数据,匹配时判断待匹配位图中的物体与模板中的模糊圆周的相似程度。该方法充分利用待匹配物体的几何形状,并且能有效克服待匹配位图噪音大,待匹配物体形状不完全规则等因素对模板匹配效果的不利影响,本文基于此方法设计与实现了钢材数量自动计数系统。     

一种基于模板匹配的运动目标跟踪方法

为了提高运动目标跟踪算法在复杂场景下的稳定性,提出了一种将小波变换与模扳匹配相融合的跟踪方法。它首先对图像序列采用滤波器组实现运动目标分割,再通过对图像序列小波变换以确定目标匹配子图像,最终使用模板匹配求取最佳匹配点来实现实时跟踪。采用MATLAB仿真实验,对标准视频序列coastguard_cif实验测试结果表明,提出的方法具有良好的跟踪性能。     

基于机器视觉的口杯酒瓶盖旋转角度测量方法

针对口杯酒瓶盖对激光打码角度的特殊要求,研究一种口杯酒瓶盖旋转角度测量方法,该方法提出使用几何法与模板匹配法两种方法测量口杯酒拉环及中心文字与水平线的角度。其中,几何法通过连通域搜索和计算重心,定位圆环感兴趣区域,基于圆环被拉环切割部分的特征,得到凹凸方向的特征加强区域,有效计算出口杯酒瓶盖拉环与水平线之间的角度。模板匹配法通过分析在理想情况下口杯酒的文字字样,得到文字字样轮廓,平滑轮廓,并以此作为匹配时的形状模型。匹配过程中,对新图像查找形状模型,得出口杯酒中心文字与水平线的角度。该测量方法高速、准确、稳定,满足高速生产线的实时在线检测需求,解决了现有的口杯酒瓶盖激光打码的问题。     

一种抗几何畸变的景象匹配方法

在分析景象匹配实时图获取过程中几何畸变产生原因的基础上,利用弹上高度传感器和姿态角传感器获取的图像高度和姿态信息,实现了畸变实时图的几何校正,给出了校正实时图大小和偏移量的确定方法,结合匹配计算和匹配结果修正,提出了一种抗几何畸变的景象匹配方法。仿真实验结果验证了该方法的有效性和实用性。     

基于模板匹配的苹果果实识别

为了实现果蔬收获机器人的果实识别和定位,同时为了消除由于果实大小和生长角度对识别的影响,以自然环境下的果园苹果作为识别对象,采用模板匹配方法,计算目标图与模板图的归一化互相关系数矩阵,通过在空域对模板图像做尺度变换和角度旋转进而对目标图像进行模板匹配,实现对果园苹果的果实识别。实验结果表明,该模板匹配算法能有效识别自然环境下的苹果果实,可以用于机器人视觉系统的识别任务。     

二维机器视觉测量中的图元识别

采用视觉测量方法对工件的各种断面尺寸参数进行测量时,需要在采集到的图像中找到被测量对象。文章给出了一种识别测量对象的图像匹配方法。该方法首先采用Canny方法从工件图像中提取出宽度为单像素的连续边缘图像,并根据工件的原理图纸生成待匹配的模板图像;对模板图像进行缩放和旋转,使之能在匹配率的约束下和边缘图像实现匹配;原理模板中包含图元的编码信息,据此可以在边缘图像中识别出工件的图元信息。实验结果表明,文中提出的方法能适用于一般工件的断面图元识别。     

基于孔特征的弱纹理堆叠工件识别

针对目前工业现场弱纹理堆叠工件识别困难的问题,提出一种以工件表面孔洞为特征的改进几何模板匹配算法,以合页为例进行工件识别。首先采用加权平均法对彩色图像进行灰度化处理,再采用Canny算法进行边缘检测;其次采用旋转卡壳算法求取轮廓的最小面积外接矩形,进行几何约束后得到孔洞对应的孔轮廓,并采用随机增量法计算孔轮廓的最小外接圆得到孔特征圆心坐标。采用提出的改进几何模板匹配算法,即根据孔特征之间的几何约束进行工件识别,根据孔特征之间是否存在边缘剔除误识别工件。实验结果表明,提出的算法对带孔弱纹理堆叠工件具有良好的识别效果,工件识别查全率为98.3%,误检率为0.9%,为带孔弱纹理工件的识别提供方法。