基于高斯映射的柱面与锥面点云拟合

由于点云数据中存在噪声的影响，采用基于点云数据的拟合算法对圆柱面和圆锥面拟合时进行，获得的拟合初值不稳定，从而严重影响了最终拟合曲面的准确性。针对这一重要问题，提出了一种高斯映射方法来获得良好的拟合初值算法。该算法将柱面和锥面的单位法矢映射到单位球上，形成高斯映像。利用聚类分析方法剔除高斯映像数据中的噪声，获得干净的高斯映像数据，利用这些干净的高斯映像数据获得准确的轴线方向和轴线位置，确定了较好的拟合初值，最后采用非线性最小二乘方法获得准确的柱面和锥面。     

基于双目相机的水下视觉SLAM前端改进

为使机器人能够在昏暗且模糊的水下环境中实现较为清晰的地图构建和准确的自身定位,基于Rtab-map算法对其前端进行优化。通过直方图均衡化算法对双目相机采集到的水中图像进行预处理,提高图像的亮度和细节处的清晰度。使用ORB算法提取和匹配图像特征点,采用RANSAC算法剔除图像误匹配点对,提高相机位置估计的精度。实验结果表明：使用直方图均衡化算法处理水下的模糊图像,特征匹配点对数明显增加。基于公开数据集对优化后的Rtab-map算法进行测试,所得到的多项误差明显降低。在实验室水槽条件下进行试验,验证了采用优化后的算法得到的三维点云图质量更优     

锥台工件点云拟合算法研究

针对不完整锥面工件模型拟合问题背景，为了解决大量点云数据的标准几何模型拟合问题，提出一种基于遗传算法的锥面点云数据拟合算法：通过随机选取拟合模型采样点，用点云数据点-标准模型采样点的距离计算替代点云数据点-标准曲面模型的距离运算，提高计算效率同时保留点云细节特征；通过对点云数据建立Kd-tree索引提升标准模型采样点距离检测效率；通过遗传算法迭代搜索拟合模型参数，并通过变数据量、变拟合精度等方法改进遗传算法的搜索效率。经实验验证：采用该算法可有效提升部分锥面工件拟合的匹配精度，误差范围±0.5 mm,且对于大量点云数据的处理效果良好。     

基于三维图像处理的车刀磨损缺陷检测方法研究

针对目前车刀磨损检测中所获取的二维图像处理无法提取车刀磨损区域三维特征的问题，提出一种基于结构光投影技术的方法，提取车刀磨损区域三维特征信息。对获取的信息进行分割，分离车刀中的垫片点云和刀头部分点云；然后对垫片点云进行最小二乘拟合平面处理，将拟合的平面与刀头部分点云进行最大距离求解，并用标准量块进行实际物理距离换算；最终获得刀头的最大实际磨损量，为工人更换刀头提供数据参考。实验结果表明：在对车刀进行磨损区域量化处理中，该方法可以获取车刀刀头的具体磨损量值，且具有较高的精度和较低的经济成本，该系统的误差小于0.05 mm,可满足实际生产需求。     

基于机器视觉的实体模型逆向重建系统

为了解决点激光扫描重建过程中点云稀疏、颜色纹理特征不明显的问题提出了一种基于相机图像信息与激光点云融合的三维重建方法.该方法结合线激光三角测距、相机坐标变换关系获取物体深度信息和点云数据,然后利用随机抽样一致(RANSAC)原理进行图像配准,实现对单目标实体的逆向建模.实验结果表明,该系统具有较高的可靠性和良好的精度,...     

非结构环境空置域识别与放置点选取算法研究

为解决非结构环境下空置域识别和最优放置点的选取难题，基于三维点云信息设计一种空置域识别和最优放置点选取算法。利用机器视觉获得点云信息，通过对点云信息进行预处理、分割、平面拟合等操作获取无障碍平面区域，实现对空置区域的识别。利用alpha shapes边缘提取算法结合Kd-Tree半径邻域搜索算法，得到可放置区域。基于点云密度筛选出最佳放置点。在ROS系统中，对算法的可行性和合理性进行实验验证，结果表明：该算法可成功识别出空置域和最优放置点，且算法运行速度较快、鲁棒性好，具有较高的识别准确率。     

Probabilistic region growing method for improving magnetic resonance image segmentation

In this paper, we propose a new region growing algorithm called ‘probabilistic region growing (PRG)’ which could improve the magnetic resonance image (MRI) segmentation. The proposed approach includes a threshold based on estimating the probability of pixel intensities of a given image. This threshold uses a homogeneity criterion which is obtained automatically from characteristics of the regions. The homogeneity criterion will be calculated for each pixel as well as the probability of pixel value. The proposed PRG algorithm selects the pixels sequentially in a random walk starting at the seed point, and the homogeneity criterion is updated continuously. The proposed PRG algorithm is applied to the challenging applications: grey matter/white matter segmentation in MRI data sets. The experimental results compared with other segmentation techniques show that the proposed PRG method produces more accurate and stable results.     

基于YOLOv7-mask和ORB-SLAM2的语义八叉树地图构建

针对传统视觉SLAM构建的地图不具有语义信息的问题，提出一种基于深度学习算法的八叉树地图构建方法。该方法采用YOLOv7-mask对图像进行实例分割，得到像素所属类别信息，生成语义灰度图，并结合ORB-SLAM2,将新关键帧投影生成语义点云地图，最终将语义点云地图转换成语义八叉树地图进行存储。通过搭建实验平台，构建了不同状况下实验室场景的语义八叉树地图，验证了所提方法的可行性。     

An adaptive slicing approach to modelling cloud data for rapid prototyping

In this paper, an adaptive slicing method for modelling point cloud data is presented. A layer-based rapid prototyping (RP) model is directly constructed from arbitrarily scattered cloud data and fed to RP machines for fabrication. The emphasis is on how to control the thickness of each layer so that a user-specified shape error is met. Given a set of unorganised point cloud acquired by scanning a part, the first step is to segment the cloud data into a number of layers by slicing the point cloud along the part building direction (user-specified). Taking the first layer, the data points are projected onto a plane. These projected data points are then compressed and sorted to keep only the key feature points (FPs) using a reduction method based on linear correlation. The FPs are then used to construct a polygon approximation of the points. The maximum deviation of the points in the layer is then compared to the given shape error to decide whether to reduce or increase the layer thickness. This process is repeated until the maximum deviation is just below the given shape error and the first layer thus obtained. Subsequently, the remaining layers are obtained in the same manner. The algorithm has been implemented using VC++ and OpenGL. Testing results are very much satisfactory. Compared with traditional modelling methods, this method is highly automated and the generated layer-based model is highly efficient for RP manufacturing.     

基于PointECA网络的无序工件点云分割算法

针对无序、采样不均匀以及存在相互遮挡的工件点云分割效果不佳的问题,提出一种多尺度自适应通道维度注意力点云分割网络(PointECA)。该算法中的多尺度特征提取模块能够较好地融合不同尺度的局部邻域特征,得到较为丰富的全局特征信息;自适应性通道注意力模块能够对不同尺度局部特征的通道维度交互学习,实现较好的语义分割效果。此外,制作了用于语义分割实验的Workpieces数据集。大量实验数据表明：PointECA在无序且有相互遮挡场景下,对工件部件分割的平均交并比达到了95.42%,能够为无序工件的快速分拣提供较好的条件。     

改进层析算法在混凝土超声成像中的应用

混凝土质量超声CT检测中,为了对混凝土质量进行准确评估,对成像精度有很高要求,由于混凝土自身结构的不均匀性,经典算法很难满足高精度层析计算要求,容易导致检测结果失效。提出了一种基于混沌搜索和自然权函数的改进模拟退火算法,首先采用弯曲射线追踪方法确定最终路径,而后引入了混沌搜索和自然权函数对路径进行反演修正,改善模拟退火算法准确度,最后对结构进行层析计算和成像。数值仿真实验表明:改进算法计算结果更加准确有效,成像分辨力得到了明显改善。     

三维模型重建中点云ICP拼接算法的改进

提出一种以不同视野下的点云为处理对象,自动进行点云配准的拼接算法.该算法首先利用点云的曲率、法矢量等几何信息,计算出初次拼接变换,并用几何哈希的方法筛选出最优的变换,完成初次拼接.然后改进最近点迭代法(iterative closest point,ICP)中最近点的选取方法:对点云A中的测点,先求出另一点云B中与其最近的3个点,并由这3个点构成一个三角形,把测点到三角形的垂足作为测点的最近点.并用该算法对点云进行再次拼接.最后基于该算法实现了对车头模型的配准.结果表明,该算法具有较高的配准精度.     

改进SURF匹配算法在并联机器人中的研究

针对传统机器人中图像匹配方法准确率低、匹配时间长的问题,提出一种新型的基于机器视觉进行加速稳健性特性（SURF）的改进算法。以SURF特征点检测为基础,利用增强高效局部图像描述符（BEBLID）替换描述子,实现高维到二值化的转换;以自适应设定阈值方法降低人为设定对匹配产生的影响,结合渐进一致采样(PROSAC)优化策略对误匹配点对的剔除方法,获取有效的匹配点对。实验结果表明：与近几年改进算法相比,该算法在正确匹配率和匹配时间上分别提高了12.06%、9.66%,可见在特征点对的提取和匹配处理上,该算法具有更高的实时性、准确性,能够满足产品检测机器人分拣的实时性要求。     

基于优化BP神经网络的点云孔洞修补效果比较分析

针对逆向软件对三维点云模型孔洞修补精度不高,提出在软件修补的基础上利用神经网络算法进行调整的修补策略。以挖掘机斗齿内腔孔洞为例,利用思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的初始权值和阈值,得到改进的神经网络模型MEA-BP,对修补数据进行调整,并与PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络孔洞修补结果做出对比。结果表明:MEA-BP神经网络模型在预测精度有所提高的情况下,效率更高,修补效果更加优越,能够有效地、精确地对孔洞进行修复。     

基于图像三维重建的退役零件表面失效特征表征方法

退役零件的失效程度是判断其可再制造性的关键因素之一,为克服失效程度难以快速精确量化的问题,提出一种基于图像三维重建的退役零件失效特征表征方法。针对失效特征重建精度要求高的特点,在由运动恢复形状(Shape from motion,SFM)算法的基础上提出一种自标定全局SFM三维点云重建算法,利用光束平差法优化相机焦距、径向畸变参数,实现了相机自标定,增加了全局SFM算法的鲁棒性;以重建有效三维点数量占比、点云完整度和相机位姿准确度为评价指标,构建了重建精度评价模型,实现了图像三维重建精度的量化评价;提出了退役零件表面失效特征量化方法和实施流程,并定义了失效特征信息计算公式;最后,以电梯导靴为例,对其表面磨损失效特征进行了量化表征。试验结果表明,该方法可以有效地用于毫米级及以上的退役零件表面失效特征的快速量化表征。     

逆向工程光栅投影点云模型配准技术的研究

三维点云配准技术的核心是建立两个待配准点云之间的对应关系。根据协方差分析计算点云配准需要的旋转矩阵和平移向量,将目标点云转换到基准坐标系中实现点云配准。采用光栅投射式三维扫描仪获取某花瓶4组点云数据,利用提出的算法实现无序点云精确配准,并分析点云对之间的转换误差。实验结果表明:4片点云配准耗时约为6 s,配准的平均误差为0.027 mm,配准完成的点云轮廓完整平滑,达到反求曲面要求。该方法适合精度要求较高的自由曲面三维点云自动配准。     

基于线结构光的管棒材捆缝与捆丝识别方法研究

特钢管棒材精整过程需要对其进行打捆和拆捆操作,而人工拆捆工作环境差、强度高。针对拆捆过程捆缝状态和捆丝识别这一难题,提出一种基于线结构光的管棒材捆缝与捆丝识别方法。提出一种基于图像各亮度值像素数量的二值化阈值算法,通过计算满足亮度的像素点数量得到二值化阈值,以减弱环境光照影响;针对单张图片视野无法确定最大捆缝位置的问题,提出一种基于圆弧顶点和端点特征的激光图像拼接算法;最后,提出一种基于霍夫变换和连通域分析的捆丝数量和状态识别算法,实现对生产现场不同规格管棒材捆丝特征的精确识别。实验结果表明：提出的二值化阈值算法相较传统算法对激光条纹的识别率更高,且速度提升17%;最大捆缝和捆丝识别算法的检测误差小于3 mm,完全满足实际生产需要。     

Improvement of image characteristics in high-voltage computed tomography (CT) by applying a compressed-sensing (CS)-based image deblurring scheme

We have established a high-voltage computed tomography (CT) system with a 1–3 MV LINAC x-ray generator for industrial nondestructive testing. However, reconstructed CT images are typically blurred, limiting its image performance, mainly due to the finite focal spot size of the x-ray source, aspects inherent to detector such as the detector pixel size and the detector resolution, and the reconstruction procedure as well. Thus the recovery of the reconstructed CT images from their degraded version is essential for improving the image characteristics. In this work, we investigated the compressed-sensing (CS)-based deconvolution scheme for more accurate image deblurring in CT. We implemented the proposed image deblurring algorithm for CT and performed a systematic simulation and experiment to demonstrate its viability. Our results indicate that the proposed deblurring scheme appears to be effective for the blurring problems in CT and is applicable to improve its present image characteristics.     

基于激光SLAM的移动机器人导航算法研究

定位技术是机器人技术中导航控制和路径规划的关键问题,传统定位方式采用全球定位系统(GPS),难以完成精准的定位导航功能,不依赖于GPS的定位导航方法是目前机器人领域的研究热点。提出一种基于激光雷达采集的点云信息帧间匹配方法,根据改进式激光点云数据的位姿估计算法,结合非线性优化进行了校正和优化,完成移动机器人对未知环境的精确定位。通过ROS机器人操作系统搭建实验平台,对改进算法进行验证,证明改进后帧间匹配算法的建图和定位效果对应的鲁棒性与定位精度效果更佳,可满足工程要求。     

基于点云配准的曲面三维差异检测

在工件打磨任务中,实测数据与标准模型数据之间的差异性比较是实现机器人自动化打磨的关键研究问题之一.针对如何快速精确地提取陶瓷素胚工件曲面的三维差异数据问题,设计了一种曲面配准流程.首先,针对点云的粗对齐步骤,采用体素网格滤波进行下采样,采用了Hough投票法进行粗配准,将粗配准步骤运行时间控制在0.3 s以内.其次,针...