基于机器视觉的羊体体尺测量

体尺参数是评价羊生长状况的重要指标,如何实现其无应激测量是羊养殖过程中亟需解决的重要问题。引入机器视觉相关方法,运用基于灰度的背景差分法,结合色度不变性原理,从复杂环境中检测羊体,并借助栅格法,提取羊体上轮廓包络线;采用D-P算法和海伦〖CD*2〗秦九绍公式对轮廓序列进行分析,获取包络线最大曲率点,并以此作为羊体臀部测点;在此基础上,采用四点法求取羊体的其他3个测点,结合空间分辨率,得出羊体的体尺参数,实现无接触测量。实验结果表明,所提方法可以有效从复杂环境中提取出羊体;羊体臀部测点可以有效稳定地确定,羊体身高可稳定获取;由于环境光线的复杂性,肩胛点的确定仍存在一些问题。     

基于Kinect传感器的羊体体尺测量系统

在基于机器视觉的羊体体尺测量中,当光线、背景等产生干扰时,彩色图像无法准确提取出羊体轮廓,且羊体站姿的变化也会造成测量误差.基于VS2010,Windows SDK搭建羊体测量系统,为解决背景干扰的问题,采用Kinect传感器获取现场羊体彩色和深度图像,将彩色与深度图像相结合提取羊体轮廓;结合深度信息建立羊体空间轮廓线拟合平面,并计算其与像平面夹角,进行体位站姿纠偏后得到羊体体尺数据.经过实验测试,相对误差在4.3％以内.     

基于Kinect v4的牛体尺测量方法

针对基于机器视觉的牛体尺测量方法中图像背景复杂、特征点提取难度大的问题,提出了一种基于Kinect v4传感器的牛体尺测量方法来采集彩色和深度图像,并结合目标检测、Canny边缘检测、三点圆弧曲率等算法提取体征特征点进而计算体尺数据。首先,制作了牛体尺特征部位图像数据集,并利用深度学习YOLOv5目标检测算法检测牛体尺特征部位信息,以减少牛体其他部位和背景对体尺测点提取的干扰;其次,借助OpenCV图像处理库中的Canny边缘检测、轮廓提取等图像处理算法获取牛体尺测点所在的关键轮廓;然后,对关键轮廓采用多项式拟合和三点圆弧曲率等算法从而在二维图像中提取牛体尺测点;最后,利用深度信息将二维图像中的测点信息转换到三维坐标系下,并结合随机抽样一致（RANSAC）算法在三维坐标系下设计牛体尺测量方法。经过在复杂环境下传感器和牛体侧面成不同偏角时的实验测量结果和人工测量结果的比较得出,牛体尺数据中鬐甲高的平均相对误差为0.76%,体斜长的平均相对误差为1.68%,体直长的平均相对误差为2.14%,臀端高的平均相对误差为0.76%。实验结果表明,所提方法在复杂环境下具有较高的测量精度。     

基于机器视觉的非接触式马体尺测量方法

目前马体尺测量方法是直接接触测量，此方法不仅耗费大量的人力、财力，而且操作步骤繁琐。本文首先总结归纳测量马体体尺的方法，其次对这些年来已有的畜牧体尺测量方法进行综述，阐述马体体尺测量方法的主要内容，并对马体体尺测量方法进行展望。本文对10匹不同年龄的雌性马图像进行灰度化、去噪、阈值化分割、提取轮廓等图像预处理，进行图像角点检测，标识出轮廓边缘的所有交点，再利用像素遍历识别出马体的关键点，如肩甲点、前脚点、胸骨前缘点、臀部点、臀部最高点等；同时运用海伦秦九韶公式和几何关系计算方法，计算出马体的体高、体长等数据。通过运用此方法测量得出，马体体长平均相对误差为3.97％，马体体高平均相对误差为4.45％。此方法为马体体尺研究者提供了科学的研究依据。     

基于嵌入式机器视觉的羊体体征测量系统

针对现有牧场牲畜测量的工作量极大及人工测量的局限性难题,提出了一种基于机器视觉的草原牧场羊体体征的非接触式测量构建方法;考虑到牧场养殖环境,采用在便携式嵌入式Linux实时操作系统平台上,通过广角摄像头获取羊的彩色图像,并调用开源计算机视觉库OpenCV对图像进行实时处理,寻找体征特征点并计算羊的体高、体长等体征数据;图像处理过程:背景差分、图像去噪、二值化、轮廓提取和特征点识别;经实验验证表明:此测量方法有一定误差,但平均相对误差不超过3%,因此该测量方法具有较好的实用价值。     

利用图像处理技术自动估算猪胴体参数

采用图像阈值分割和彩色分割算法,以及轮廓跟踪和拐点提取方法,成功实现猪二分体图像特征提取,用VC++语言实现自动估算猪胴体图像参数。研究结果表明迭代阈值分割和彩色分割算法能正确地分割二分体图像,距离求索法能够对拐点正确提取,进而确定特征点。用获取的图像特征与胴体实测值建立的关系模型有较好的线性关系（p<001）,表明图像处理技术可以快速无损地估算猪胴体参数,评价猪肉质量。     

基于轮廓重心法的蜂窝陶瓷堵塞检测及疏通系统研究

针对蜂窝陶瓷堵塞点人工检测难问题,提出了一种基于轮廓重心法的堵塞检测方法,并设计了一套自动疏通装置。该系统采用面阵式工业相机获取蜂窝陶瓷横截面图像,通过图像预处理、Canny边缘检测,结合轮廓重心法确定堵塞点,最终使用UART串口通讯实现上下位机数据交互,完成都测点自动定位疏通。经实验测试,该系统能够准确完成蜂窝陶瓷堵塞点检测和自动疏通工作。     

基于体可视化的计算机辅助轮廓测量系统设计

为收集整理我国不同人群的五官头颅特征数据,开发一个计算机辅助轮廓测量系统。系统首先对图像进行预处理,利用面绘制技术重建三维头颅模型;然后在模型表面选取特征点作平面求交获取轮廓剖面,通过几何变换方法实现剖面由三维空间到二维空间的映射;最后采用边界跟踪技术提取外缘轮廓坐标集,并根据应用需求对轮廓参数进行标记与测量。实验结果表明:该系统能有效地实现三维头颅模型的轮廓参数测量,并直观、精确地反映五官头颅实际的形态特征。     

基于凹点检测的卵母细胞极体识别方法

为解决卵母细胞极体不明显时无法有效识别的问题,提出一种基于凹点检测的极体识别方法.结合Otsu算法和形态学操作提取细胞轮廓;通过角点检测和圆形掩膜方法搜索轮廓上的深凹点,设计自适应确定掩膜半径方法和凹凸特征参数判别深浅凹点,筛选出卵母细胞与极体粘连形成的深凹点,确定识别结果.实验结果表明,该方法在极体不明显时识别准确率...     

面向人体参数测量的非闭合Snake模型局部轮廓提取

针对传统Snake模型不适用于局部轮廓提取,且在提取人体轮廓时易受背景和人体着装影响的问题,提出一种带形状约束的非闭合Snake模型.首先对Snake模型求解过程进行分析,重新设置每个点的可导性,实现了非闭合Snake模型;然后针对人体参数测量,根据先验知识为非闭合Snake模型添加形状约束力项,使得Snake曲线在迭代过程中能够保持指定轮廓形状;最后采用一种基于梯度的初始轮廓自动设置方法避免人工设置的烦琐.实验结果表明,该模型能有效地提取人体局部轮廓,降低复杂背景和人体着装带来的干扰,基本满足人体参数测量的要求.     

复杂异型建筑立面测绘轮廓提取方法设计

为解决点云数据密度异常时复杂异型建筑立面测绘轮廓提取精度变差的问题,提出基于局部点云密度的复杂异型建筑立面测绘轮廓提取方法。引入基于平面投影和双边滤波的测绘点云数据平滑方法,对测绘数据进行去噪和平滑处理,并通过点云分割方法提取目标点云区域。通过基于改进Alpha Shapes算法的立面测绘轮廓提取方法,以边界网格筛选的方式,去除目标点云区域冗余点云数据后,使用滚动圆半径自适应调节方法提取轮廓数据。试验结果表明,所提取轮廓匹配度高达95.08%,具有良好的精度和可行性。该方法可在有效平滑点云数据、分割获取目标点云区域的同时,高精度提取复杂异型建筑立面测绘轮廓。     

图像处理技术在车铣刀参数测量中的研究与应用*

为了实现车刀和铣刀参数自动视觉检测,阐述了刀具图像轮廓特征提取方法及其在刀具参数测量中的应用。利用M atlab软件对刀具图像进行了灰度化、滤波、二值化、亚像素边缘检测、特征提取、角点检测等技术处理。对刀具轮廓特征点进行提取,采用了最小二乘法对刀具的轮廓进行拟合,得出相关的直线方程。根据直线间的位置关系,确定了刀具轮廓的直径,角度等相关参数。测量结果表明,较传统的测量方法相比,这种方法提高了刀具参数的测量精度,为刀具检测仪在线自动化测量奠定理论基础。     

基于双目立体视觉的复杂背景下的牛体点云获取

提出一种基于双目立体视觉的复杂背景下的牛体点云获取方法。在点云获取过程中,针对牛不是保持不动的实际情况,采用基于被动视觉技术的双目立体视觉方法;在相机标定过程中,进行单目标定获取相机内部参数,统一标定获取相机外部参数,针对牛体毛色及所处环境复杂的情况,采用基于贝叶斯的皮肤检测算法提取牛体图像,采用基于SIFT的特征点提取和匹配方法实现特征点的匹配,利用计算机视觉中的极线几何原理,剔除误匹配点,通过相机的成像模型求取牛体的三维点云。实验验证了该方法能够在复杂背景下获取牛体点云,并得到较好的点云数据,较好解决了双目立体视觉中相机标定和立体匹配两个较关键和困难的问题。     

基于双目视觉的板材平面测量研究

针对传统人工测量板材尺寸精度较低、工作量大、易导致板材表面受损等局限,基于双目视觉技术设计了一种板材尺寸视觉测量系统;通过双目相机采集棋盘格图像,采用MATLAB进行相机标定和图像校正,拍摄左右图像并通过半全局立体匹配算法(SGM,semi global matching)进行特征点立体匹配,重建出目标三维点云模型;为提高目标特征点坐标获取的准确性,提出基于HARRIS的亚像素检测方法;采用区域生长算法结合膨胀和腐蚀操作提取板材表面轮廓,根据三角测量原理计算出板材轮廓上各点的三维坐标从而实现板材的尺寸测量,并进行点云重建增强三维展示效果;实践结果表明亚像素检测方法在角点提取上存在优势,在实际板材测量应用中实现了高精度尺寸测量,满足了工业测量需求。     

基于Freeman链码的B样条曲线轮廓拟合

提出了一种Freeman链码与B样条曲线误差控制相结合实现轮廓拟合的算法,首先利用Freeman链码法进行边界跟踪,根据相邻像素点间的不同的链码变化关系,排除伪特征点,提取出轮廓中绝大多数特征点,然后结合基于误差控制的B样条曲线法,取得能够精确表示轮廓信息的特征点。本文算法即避免了使用曲率来进行求取特征点的复杂计算,提高了特征点检测速度,又提取出能够精确拟合轮廓的局部支撑点,实现了基于误差控制的轮廓曲线拟合。实验结果证明了本文算法的正确性。     

新型人体参数自动测量系统

目的 针对国内外已有的非接触式测量系统普遍存在价格昂贵、安装复杂、占用空间大等问题,提出一种基于消失点和图像比例法相结合的人体参数尺寸的自动测量方法(HuFAMS-VP)。方法 首先,利用背景差分法,将人体从图像中分割出来;再将分割后的人体图像进行轮廓提取,从而获得人体轮廓图;然后,根据边缘检测和人体各个部位与人体身高比例等方法,获取人体几个关键部位特征点;最后,通过消失点方法(vanishing point)与比例法的结合获取人体参数尺寸。结果 根据HuFAMS-VP对7组被测人员(年龄在25±3岁,身高范围在1.7±0.2 m)进行尺寸测量,并与被测人员真实尺寸信息进行比较。由测量结果可以得到7组被测人员的绝对误差控制在±0.05 m之内,平均测量速度在2 s以内。结论 HuFAMS-VP在确保测量精度的前提下,具有操作方便、价格低廉等优势。根据测量结果,论证了本系统的准确性和鲁棒性。     

无人机DEM测点插值算法的矿区沉陷测绘技术

为实现对矿区沉陷深度的精准测量,完善测绘技术的具体实施方案,针对无人机DEM测点插值算法的矿区沉陷测绘技术展开研究;根据DEM测点获取结果,实施分维值测定处理,再以此为基础,确定插值拐点所处区域,实现对无人机DEM测点插值算法应用流程的完善;联合像控点布设原则,定义空中三角区域,并通过推导径向插值基函数的方式,建立矿区沉陷区域的地理模型;在空间坐标系转换条件的基础上,确定矢量数据叠加的处理结果,再结合像片倾角与旋偏角的实际取值,求解测量精度评价指标,完成无人机DEM测点插值算法的矿区沉陷测绘技术实施方法的设计;实验结果表明,上述测绘技术方法作用下,沉陷深度测量结果与矿区真实沉陷深度之间的差值不超过1 m,符合精准测量的应用需求,对于测绘实施方案的完善可以起到一定的促进性影响作用。     

面向服装个性化定制的多视角轮廓三维人体快速重建方法

服装个性化在线定制需要围绕用户形状参数进行设计,传统的量体方法获取的用户形状参数误差高、反馈慢,亟需构建一种三维人体重建方法能够快速感知用户人体形状.针对此问题,提出了一种面向服装个性化定制的多视角轮廓三维人体快速重建方法.利用多级空洞卷积分割网络(multilevel dilated convolution semantic network,MDS-Net)提取人体轮廓图像中整体和局部特征,实现轮廓图像的语义分割;利用躯干参数提取网络(torso parameter extraction network,TPE-Net)提取多视角人体轮廓分割图的形状和姿势参数;利用主成分分析(principal component analysis,PCA)提取三维人体模型潜层空间的语义特征,并映射为由TPE-Net输出的形状和姿势参数,从而实现三维人体重建.在PyTorch环境下,采用4个数据集进行实验验证,结果表明,MDS-Net在测试集上的分割mIoU评分平均为0.881,能够实现整体分割和局部细节保留;TPE-Net在测试集上形状参数预测准确率为0.74,关节预测偏移距离与运动树中的索引呈正...     

3维碎片拼合的算法研究

为实现艺术珍品保护或古器物修复中3维碎片的比对和拼接,提出了一种空间任意形状的3维碎片拼合算法。该算法首先对由实物测量数据建立的三角网格模型进行预处理,即去除模型中所存在的一些缺陷,以提取模型边界轮廓曲线;然后对碎片的边界轮廓离散点进行五次B样条插值,同时计算轮廓曲线上各个点的曲率、挠率和法矢,并据此分析3维碎片轮廓曲线的几何特性;接着根据轮廓曲线上各个点的总曲率来检测轮廓的特征点,并对轮廓进行分段;最后根据曲率、挠率的变化对不同轮廓上的特征段进行相似性度量,并运用法矢对相似性程度较高的轮廓段进行可匹配性验证,同时计算出可匹配轮廓段的坐标转换关系,以实现碎片的拼合。实例表明,该算法是高效、稳定的。     

基于视觉显著性机制的舌象初始轮廓

舌象分割在舌诊自动化中尤为重要。本文基于视觉显著性机制通过对舌体提取HSV模型下的特征,利用HV通道获取舌体下部轮廓,利用S通道获取舌体上部轮廓。结合HV通道得到的下部轮廓、S通道得到的上部轮廓,经曲线拟合,得到初始舌体轮廓。