双目立体视觉运动平台的控制系统分析与研究

本文主要通过对双目立体视觉运动平台成像原理进行研究分析,利用UG软件设计双目运动平台;然后对运动平台的伺服电机的位置和速度信息实现闭环控制,进一步提高了该平台的稳定性和控制精度。该平台为立体视觉以后的研究设计提供了有效的改进意见,具有实际研究意义和工程使用价值。     

基于运动恢复的双目视觉三维重建系统设计

对基于双目立体视觉的一种三维重建系统进行了改进和扩展。将视差细化处理环节引入现有系统,使原视差及相邻视差的匹配代价拟合为一条二次曲线,并为该曲线重新寻找更加精确的视差。进一步将运动恢复计算环节引入系统,通过估计当前视角的摄像机运动矩阵和以跟踪点和摄像机运动矩阵为参数构造能量函数,对能量函数进行优化来有效缩小误差,恢复出准确的运动矩阵。实验结果表明:新增的视差细化处理环节有效提升了重建点云的精度,使细化前后三维重建结果误差平均减少了16.3%,避免了片状点云现象;新增的运动恢复优化环节,能够精确地恢复摄像机的运动矩阵,优化后三维重建结果平均重投影误差减少了95.5%;重构后不同视角的点云之间不再孤立,重建模型整体拼接自然。     

基于双目视觉的智能监控系统运动目标自动化跟踪方法

传统方法无法对目标精准定位,在动态环境下跟踪精准度低,提出基于双目视觉的智能监控系统运动目标自动化跟踪方法。采用背景差分法构建背景模型,通过计算二值差分图像比较差分图像像素和某特定阈值,确定检测目标具体位置。研究以双目视觉安全防护为基础的监控示意图,利用特征向量线性组合表达不同人脸变化或特性,根据具体实施步骤设计人脸监测与识别流程,采用CamShift跟踪算法求局部最优解,获取重投影矩阵,在监控系统运动目标发生遮挡后再次进行自动化跟踪。以Python为语言基础进行实验对比分析,由实验结果可知,基于双目视觉方法跟踪精准度较高,能够实现对运动目标的精准定位。     

基于双目视觉的并联仿生髋关节位姿检测

相较于三维坐标测量仪、激光跟踪仪等传统测量设备,双目视觉检测是一种无接触的检测方式,不会对目标的运动产生干扰和破坏,且更为经济、灵活和方便,因此采用双目视觉技术对3-RRR+(S-P)并联仿生髋关节的位姿进行检测。为提高位姿检测的精度、鲁棒性和通用性,设计了一种方便提取且角点可自动辨识的自编码视觉标识物、提出了一种基于边缘交点坐标反馈式的角点检测算法,该算法主要包括HSV色彩空间下的标识物提取、Canny边缘检测、Hough直线检测、亚像素角点检测和三维重建等流程,将标识物角点检测简化为检测标识物边缘线段并求得交点,再经由亚像素角点检测算法进行提纯的过程。最后,通过双目相机与自编码视觉标识物的布置建立并联仿生髋关节的位姿检测系统,进行位姿检测实验并采用激光跟踪仪进行对比实验,通过分析与实验验证：该系统具备较高的精度、鲁棒性和通用性。     

基于仿生双目机械云台的图像跟踪技术研究

现有的机器人视觉系统在振动、颠簸环境中难以满足应用要求,往往会出现跟踪视频图像的跳动、图像模糊以及跟踪目标的丢失等问题,文中基于仿生双目视觉平台提出了一种图像跟踪算法。介绍了该仿生双目平台系统的各硬件组成部分、相应功能及其相互间的接口,并详细描述了算法的推导及软件实现过程。     

双目立体视觉运动平台控制系统的仿真分析

基于UG平台设计了具有三自由度的双目立体视觉运动平台,并采用ADAMS与MATLAB软件对该平台的结构与控制系统进行仿真分析,以检验其精度与合理性。     

双目立体视觉运动机构的设计

根据双目立体视觉系统的测量原理,在分析双目立体视觉系统测量误差主要来源的基础上,针对减小误差、调节方便的要求,设计了一套双目立体视觉运动机构。叙述了其机构的工作原理和特点,着重阐述了保证运动精度的水平调节机构和平行调节机构的原理、工作过程和设计计算。     

基于双目视觉的水下定位系统

通过改进传统水上双目立体视觉定位方法使其适于水下机器人(ROV)的机械手等的定位.为适应复杂水下透视环境,针对水下的液体环境设计摄像机密封结构,引入了高次畸变参数对摄像机进行标定,以得到相机水下内外参数,然后针对传统较为复杂的双目摄像机视线(射线)相交求取目标点的方法,提出了一种基于前向平行校正的简单定位算法,并进行试...     

基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位

为克服传统目标检测跟踪方法无法对目标准确定位,以及在复杂环境下容易受光照、阴影等因素干扰的问题,提出了基于双目视觉的目标检测跟踪与定位方法。首先使用Matlab标定工具箱和OpenCV进行摄像机标定和图像校正,然后利用基于双目视觉的背景差分法实现目标检测,结合基于Kalman滤波的改进Camshift算法实现目标跟踪,最后利用视差图得到目标三维信息,从而实现目标定位。实验结果表明,所提方法能够实时跟踪运动目标并实现目标的准确定位。     

基于未知运动一维靶标的双目视觉传感器标定

分析了双目视觉传感器的测量数学模型,提出了一种基于自由移动的一维靶标的双目视觉传感器标定方法。当传感器安装完成后,由两个摄像机拍摄自由移动的一维靶标多幅图像,利用靶标上特征点的图像坐标和两个特征点之间的距离约束,采用非线性优化技术估计双目视觉传感器的结构参数。该方法操作简单,不需要给定传感器的初始参数,标定状态与测量状态完全相同,减小了传感器安装对标定参数的影响。试验结果表明,该标定方法切实可行,在200mm×200 mm测量范围内,可以达到0．03 mm的测量精度。     

双目立体视觉系统的标定

基本矩阵的估计是机器视觉中一项重要的研究课题,在立体视觉与图像运动分析中是一个很重要的矩阵;在双目视觉系统的标定时,常规的方法需要将单摄像机的投影矩阵分解成旋转矩阵和平移向量.通过反对称矩阵,求得图像投影点的极线方程,以及双目立体视觉系统的基本矩阵,得到两个摄像机之间的相对位置关系.     

双目立体视觉测量系统的标定

考虑传统的自标定方法虽然无需场景信息即可实现摄像机标定,但是标定精度较低,故本文提出了一种新的大视场双目视觉测量系统自标定方法。该方法无需高精度标定板或者标定物,仅需利用空间中常见的平行线和垂直线建立摄像机参数与特征线间的约束方程,即可实现摄像机的内参数与旋转矩阵标定;同时利用空间中距离已知的3个空间点即可线性标定两摄像机间的平移向量。通过标定实验对本文提出的方法进行了验证。结果表明:该方法标定精度能够达到0.51%,可以较高精度地标定双目测量系统。由于避免了大视场测量系统标定中大型标定物制造困难,以及摄像机自标定过程中算法冗杂,标定精度不高等问题,该方法操作简便,精度较好,适用于大视场双目测量系统的在线标定。     

单目仿生眼控制系统

详细介绍了基于C8051F023单片机的单目仿生眼控制系统的各个硬件组成部分、各部分完成的功能及其相互间的接口。简单描述了软件设计过程。最后通过实验,验证了该系统的响应速度能够满足仿生眼系统的实时性要求。     

高速ECT的数据采集系统设计

针对目前电容层析成像(ECT)数据采集系统中控制模块和通讯模块制约数据采集速度的瓶颈问题,本文设计并研制了一套基于DSP处理器和USB2.0技术的高速ECT数据采集系统.该系统以DSP处理器(ADSP-2188N)为核心,辅以CPLD进行控制;同时采用USB2.0技术设计了ECT的通讯模块,实现了ECT数据采集系统与上位机的高速通讯.实验测试表明,该系统在保持较高采样精度的同时,数据采集的速度大为提高,每秒达到2264幅以上,突破了ECT系统数据采集速度的瓶颈,满足了工业应用的实时性要求.     

机械手视觉系统设计与实现

本文介绍了一种基于智能摄像机的智能机器人视觉系统。它采用Blob分析法可以求取任意形状目标物的中心坐标及其任一斜边与坐标轴之间的夹角．从而实现对微小或缓慢运动的目标物定位。系统硬件平台是内含TMS320C64XX系列DSP的智能摄像机。利用VC智能摄像机来完成场景图像的采集及量化任务,并利用其自带的嵌入式操作系统及开发平台编写了相应的目标定位程序。实验结果表明,该系统能满足实际项目中对目标姿态信息的需要,目标识别率达到100％,定位相对误差小于5％。本系统具有广泛的应用前景．通过修改应用程序可将该系统应用于不同的工业机器视觉检测领域．尤其是图像测量、表面检测．汽车制造业检测、产品包装和印刷业的质量检测、运动轨迹分析与跟踪等领域。     

适用于新型智能机器人的高性能低功耗视觉系统

根据新型智能机器人的工作使命和作业特点,设计了一种适应性强、针对性好的高性能低功耗视觉系统.该视觉系统选用TMS320DM642作为核心处理芯片,负责处理复杂的算法,底层图像处理系统选用Altera Stratix Ⅱ系列FPGA,利用FPGA配置硬件器件和处理底层数据.DSP和FPGA采用两帧轮换的数据存储方式,具有处理速度快、可扩展性好的优点,能够提高视频图像的运算和处理效率,能够满足新型智能机器人对视频图像进行实时处理的要求.     

DSP在足球机器人控制系统中的应用

设计了以数字信号处理器(DSP)为核心的集控式足球机器人底层控制系统,不仅简化了系统外围设备,而且提高了机器人的稳定性和实时性.     

DSP技术在舰炮伺服系统中的应用

本文介绍了DSP技术,举例分析了在舰炮伺服系统的设计中的应用.     

基于DSP的超声波电机瞬态特性测试系统

介绍了一种基于DSP的超声波电机瞬态特性测试系统,着重阐述了上位机、下位机和通信电路的构造及工作原理。选择了T法作为测试方法,并对超声波电机的瞬态特性进行了简单的理论分析。