基于图标识别的微型UAV飞行高度估算

在基于DSP硬件平台的微型UAV视觉系统上,综合运用多种图像预处理算法及随机Hough变换算法,实现了针对特定图标的实时识别.同时通过对摄像头的简单标定,获取了拍摄图像与微型UAV实际飞行状况之间的映射关系.根据所设计的视觉系统在近地面对图标的识别,得到了摄像头与被摄图标的距离.最后通过对实验数据的分析,验证了视觉系统的有效性.     

基于VI的疲劳裂纹在线监测摄像头自动聚焦系统

为提高疲劳裂纹在线检测的效率和精度,提出了一种基于视觉识别(VI)的疲劳裂纹在线监测摄像头自动聚焦的方法。该系统主要包括CCD摄像机、镜头、摄像头云台、NI-PCI运动控制卡、光源照明系统、图像采集卡、计算机以及安装在计算机内的图像处理软件和上位机运动控制软件;利用虚拟仪器技术根据摄像头在图像采集过程中的动作要求,设计了一套运动控制方案,进行了基于LabVIEW图像处理自动聚焦技术的研究,并着重研究了清晰图评价函数的选择和寻优算法的设计;最后,对系统进行了软、硬件的调试。调试结果表明,该系统达到了预期的功能需求和精度要求。     

基于机器视觉与物联网云平台的无人扫路车路径规划系统设计

对扫路车进行研究,提出在扫路车上安装一个摄像头,用摄像头和计算机代替人眼实现对车道线的识别,实现扫路车的自主行驶.在需要拐弯的地方设置二维码地标,摄像头检测并识别二维码里的信息实现车辆的转向,并把识别到的二维码信息发送至物联网云平台以实现车辆的定位.试验结果表明:无人扫路车可以沿车道线行进,并准确识别二维码中的信息实现...     

基于图像暗区自转方位的双半球胶囊机器人导航方法

为了实现双半球型胶囊机器人在肠道内转弯行走,提出了一种基于无线传输图像暗区自转方位的胶囊导航方法,该方法利用一种机械式铅垂角度传感器获取胶囊摄像头绕胶囊机器人轴线的自转角度;然后通过一种基于改进的BAT算法与改进的二维OTSU算法相融合的暗区质心识别计算方法提取肠道图像暗区质心,该算法一定程度上克服了肠道内壁灰度值不均匀和肠壁存在褶皱所造成的质心识别干扰;最后结合胶囊摄像头绕机器人轴线的自转角度和图像暗区质心实现对胶囊机器人的导航。     

机械CAD的图形处理技术

介绍适用于机械CAD的图形处理技术,目的是用计算机进行平面构形及三维实体造型,生成机械产品的两维、三维零件图和装配图。介绍了三种生成两维图形的方法(图形描述、几何作图、集合运算)。采用边界表示法表示三维物体,提出凸多边形差分割、凸包树差分割原理和算法,用统一思路处理三维零件图和装配图,既提高了运算速度、处理功能,又使结构紧凑.     

基于计算机视觉识别的接线指导及检测方法

基于计算机视觉识别开发了一种能够快速指导接线工作并且对接线结果进行检测的方法。通过线号识别指导接线，分步判断法检测接线，以产品实物图或者三维模型为基准构建模板，扫条形码，系统自动调用模板主摄像头采集实物匹配模板。创新点在于采用图像拼接算法实现双系统取像融合，模板信息映射至实景，接线前通过识别线号做到提前判断接线位置和指导员工接线。同时，在接完一根线后立即对接线局部图像进行判断，实现高准确度的判断。采用2D识别算法，使得匹配响应时间控制到1s以内，采用漫反射光源，搭配最佳高角度照射打光方式，确保成像质量。实验结果表明，采用此方法指导和检测接线，能克服双系统取样图像拼接畸变、一次性检验准确率低和外部光线干扰等应用难点，大幅提升了接线效率和准确率。     

网络监控机械手的视觉实现

应用网络监控机械手的视觉系统,能够使机械手智能地完成目标物体的寻找、识别和搬运。为了使机械手能够准确到达某一位置进行视觉识别而避免目标丢失,综合视觉系统方案、图像采集和图像处理等技术,提出了采用Eye—in—Hand视觉系统、USB摄像头和VFW结合进行图像采集,并利用新型Blob算法对目标物体进行图像处理的设计方法。该视觉系统提高了机械手的工作效率,降低了系统的复杂性,保障了远程监控的实时性。     

零件的双目视觉识别定位与抓取系统研究

针对生产制造过程中零件的自动定位、识别与分类等问题,构建了基于双目立体视觉的零件识别定位与抓取系统,对每个零件应用SIFT算法进行特征提取和匹配识别,应用双目视觉实现零件的三维定位,运用MATLAB和VC++混合编程技术,实现零件自动识别定位系统的软件开发.经实验验证,结合机器人控制软件,本系统能够快速准确地得到物体三维位置信息进而完成抓取任务.     

基于视觉导航的智能车货物搬运系统设计

介绍了智能车的硬件设计过程,提出物料搬运系统的框架设计方法。利用CCD摄像头进行图像采样获取地面引导线信息,通过无线通讯技术、数字图像处理与识别技术和现场总线等技术,实现主从工作站的协调工作,以最佳路径迅速完成在各个目的地之间的搬运任务。     

一种基于神经网络的自动跟随行李箱设计

设计了一种基于神经网络识别的自动跟随行李箱,以树莓派4B作为主控板,在主控板配置TensorflowLite使用环境,并搭载摄像头模块、HC05蓝牙模块和ISD1420语音模块等,通过摄像头获取图像后使用YOLOV3-tiny算法识别人物并使用IOUTracker跟踪算法进行目标跟踪.实验结果表明,该智能行李箱在实际环...     

基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法研究综述

目标识别和定位的精度直接关系到采摘机器人采摘效率、质量和速度。本文对近年来采摘机器人的目标识别和三维定位的研究工作进行了系统性的总结和分析,综述了果蔬识别和定位的几种主要方法:目标识别:数字图像处理技术、基于机器学习的图像分割与分类器和基于深度学习的算法;三维定位:基于单目彩色相机、基于立体视觉匹配、基于深度相机、基于激光测距仪和基于光基3D相机飞行时间的三维定位。分析了影响果蔬识别和定位精度的主要因素:光照变化、复杂的自然环境、遮挡以及动态环境干扰下成像不精确。最后对采摘机器人目标识别与定位的未来发展作了几点展望。     

三维模型特征识别中的神经网络方法

将神经网络方法运用到三维模型的特征识别问题是一种新的尝试，对于用神经网络解决拓扑性的、不易被形式化的这类问题具有积极意义。本文综述了近10年来各种基于神经网络的三维模型特征识别技术，介绍并分析了三维模型拓扑数据的矢量化方法、不同神经网络模型的识别算法，以及基于层分解技术的特征自组织识别等，可帮助相关领域的研究人员较为完整地了解该领域的研究成果和发展方向。     

Camera calibration method for solid spheres based on triangular primitives

A new camera calibration method based on triangular primitives for solid grid sphere objects are proposed in this work to address the contradiction among the number of cameras, calibration accuracy, and algorithm stability in the current camera calibration process. In the proposed method, a sphere is used as the base, and the surface coverage curve of the sphere forms a calibration object as the grid based on triangular primitives. We use the absolute quadratic curve and vanishing point to calculate the intrinsic and extrinsic parameters of the camera, respectively. The proposed method can simplify the element correspondence in the calibration and calibrate multiple cameras in different positions simultaneously. Experimental results show that the new 3D calibrator exceeds the calibration accuracy and stability of traditional algorithms. Moreover, the comprehensive evaluation of the algorithm is improved significantly.     

Multiview registration-based handheld 3D profiling system using visual navigation and structured light

This article describes the 3D handheld profiling system composed of a stereo camera and an illumination projector to collect high-resolution data for close range of applications. Visual navigation approach is either based on feature matching or on accurate target, and the target-based approach was found to be more accurate if the 3D object has less texture on its surface. Block matching algorithm was used to render the single-view 3D reconstruction. For multiview 3D modeling, coarse registration and final refinement of the point clouds using iterative closest point algorithm were utilized. The proposed approach yields good accuracy for multiview registration as demonstrated in the results of this research.     

移动相机下基于三维背景估计的运动目标检测

室内环境中的运动目标检测是计算机视觉领域的研究热点,而移动相机造成的动态背景是运动目标检测的难点。本文提出一种基于同步定位与地图创建(ORB-SLAM)三维背景估计的运动目标检测算法,首先使用移动相机遍历整个室内环境,采用ORB-SLAM技术建立当前全局环境的三维背景特征点云模型;然后基于局部视频建立局部三维特征点云,根据定位信息将当前局部三维特征点云与环境三维背景特征点云进行嵌入,基于环境背景信息,采用三维均值漂移(3DMS)算法,对局部三维特征点云进行前景特征点提取;运用深度卷积神经网络,对提取的前景特征点所在候选区域进行运动目标确认。通过多个室内场景的实际实验进行验证,结果表明本文方法具有较高的运动目标检测准确率和召回率,提出的运动目标检测算法充分利用了三维背景信息,采用深度卷积神经网络进行确认,有效地改善了检测的准确性和鲁棒性。     

一种非标定摄像机的定位新算法

针对摄像机固定和共面约束条件下进行目标定位,提出了一种简单可行的全新算法。该算法避开了烦琐的摄像机标定这一过程,也不用精确地求解单应性矩阵。只是运用射影几何的性质,通过简单的几何关系,对非标定单摄像机拍摄的单幅图像,求解其从2D图像平面到真实的3D平面的非线性单映射关系。该算法为解决计算机视觉的测量、定位、三维重建等问题,提供一种全新的思路。     

基于激光扫描和SFM的非同步点云三维重构方法

室外场景具有测量数据量大、扫描数据易重叠及建筑物表面信息复杂等特点,单靠激光扫描方法能够获得场景精确的深度信息,但缺乏颜色和纹理信息,利用从运动中恢复结构(SFM)方法可获得丰富的彩色信息,但重构精度不高,若将两种设备固定进行在线实时同步测量,易受到测量环境和系统制约不易实现。针对此问题,提出了一种基于激光扫描和SFM结合的非同步点云数据融合的三维重构方法。首先,提出利用手动选择控制点进行7自由度初始配准,再利用迭代最近点(ICP)算法对初始配准结果进行精确配准,最后利用最近点搜索算法将分布在经基于面片的多视图立体视觉(PMVS)算法优化后的SFM数据中的颜色信息与激光扫描的点云坐标进行融合。实验结果和数据分析显示,本文的方法能有效地将激光扫描与SFM点云数据进行融合,实现了室外大场景的三维彩色重构。     

带有炸点识别的图像采集系统设计

针对大范围炸点三维坐标图像测量过程中相机准确采集图像的问题,设计了可用于炸点识别的图像采集系统,以面阵相机采集到的图像数据为源信号,设计相应的算法自动识别炸点目标,从而为后续的图像采集及处理提供依据。设计了面阵相机图像采集的硬件,给出了炸点目标检测和识别的图像处理算法。实验验证表明,设计的算法可有效识别炸点图像中的火光、烟雾等信号。所研究的自动识别炸点目标图像采集算法和硬件,能减少相机存贮空间,提高靶场测试效率。     

一种新的截面轮廓特征点识别与分段曲线类型判别算法

截面特征处理技术是基于特征的反求工程CAD建模中的一个重要组成部分,而特征点识别、分段曲线类型判别是其首要环节。本文提出一种新的算法:首先对截面数据点排序;然后基于协方差矩阵的特征值分析自适应地确定支撑区域;在此基础上计算离散点的曲率进而完成特征点识别并实现数据分段;最后确定每个分段数据所对应的曲线类型。实验表明:算法精度较高,为基于特征的截面曲线重建提供了依据。     

基于ICT切片图像的轮廓特征识别和曲线拟合

在基于ICT切片图像的逆向工程中,切片图像的轮廓特征处理技术具有重要的意义,而轮廓整体和分段特征的识别、曲线拟合是其首要的环节。提出一种新的轮廓处理方法:首先采用轮廓矩不变量的原理识别出所有闭合轮廓中的圆和正多边形整体特征;再根据曲率对剩下的轮廓进行特征点提取,确定出每段轮廓对应的曲线类型;最后采用最小二乘法对识别出的整体和分段特征进行曲线拟合。试验表明:算法自动化程度较高,而且处理结果准确可靠,精度较高。