改进的Hough变换在轴类零件测量中的应用

采用一种自适应阈值范围的Hough变换来检测阶梯轴零件中的直线。对传统的Hough变换进行了改进,快速、高精度地实现了对阶梯轴类零件轮廓直线的提取。结果显示:运用改进的Hough变换可有效提取轴类零件的轮廓直线,效果明显比传统Hough变换要好,为进一步的轴类零件尺寸测量奠定了基础。     

基于Hough变换的激光扫描数据直线提取

介绍了Hough变换在对激光扫描数据进行直线提取方面的应用。在集装箱起吊的安全检测中采用激光技术是一个新途径 在对集装箱的起吊是否安全进行判断的关键是对激光扫描所形成直线段的相互关系判定。传统的Hough变换存在无法提取直线的端点,会出现虚假直线等问题,文章提出的改进的Hough变换算法,解决了传统Hough变换的问题,实现了对激光扫描数据的直线的提取。实验证明了所述方法的有效性。     

一种基于改进Hough变换的直线快速检测算法

针对传统Hough变换计算量大、耗费内存空间、参数空间峰值点被次峰值点包围、易造成漏检或误检等缺陷,提出一种改进的Hough变换直线快速检测算法。首先检测图像中相邻的像素点并进行聚类,形成一些相连的像素点的集合,然后将聚类后的像素点进行感知编组,细分成比原聚类线段更接近直线的线段,最后对每段近似直线用随机Hough变换进行检测,从而精确地检测出图像中相应的直线。实验表明,与传统Hough变换相比,改进后的算法计算量小,节省内存,无需先验知识,且抗干扰性有显著提高,并降低了误检率和漏检率。     

基于改进Hough变换的交通标志图像中的直线检测

准确地提取出交通标志图像中的直线特征,对于提高对交通标志的识别率具有重要的意义。提出利用Hough变换来检测交通标志图像中的直线特征,并针对已有Hough变换的缺点,如参数空间中的峰值扩散问题,繁重的计算复杂度和空间复杂度等,提出了一种改进的Hough变换。在新的方法中,采用自适应“多对多”映射方式。在该映射方式下,能很好地解决峰值扩散问题,对参数的量化宽度不敏感,且在峰值检测的过程中能非常方便地选取阈值。实验结果表明,采用新映射方式的Hough变换方法能在可接受的时间内准确地提取交通标志图像中的直线。     

基于Hough变换的水下管道检测方法

由于海底管道背景复杂,简单的检测算法不能给出理想的检测结果;复杂的检测算法又不能满足实时作业要求。为了克服上述问题,实时而又准确地检测水下管道,通过分析水下图像的特点以及传统Hough变换对于管道直线信息提取的局限性,有针对性地提出了对Hough变换方法的2步改进,包括前期处理改善像素点的分布以减少参与Hough变换的无效像素点的数目,和Hough变换过程中的峰值点逆向清零以保证管道边界检测的唯一性。在仿真环境和水池环境下分别对改进的方法和未改进的方法进行了对比实验,结果表明前者可以有效地提高管道检测的实时性和精确性。     

双阈值Hough变换在指针式仪表示值自动判读中的应用

文章针对指针式仪表自动读取中的指针提取提出了一种改进的 Hough变换算法 ,利用双阈值大大提高了 Hough变换直线提取的运算速度 ,降低了内存占用 ,同时减少了直线误匹配的机会。并且用 VC 语言实现了该算法 ,通过实验证明了双阈值的范围 ,结果表明了该方法在指针提取中的有效性     

双阈值Hough变换在指针式仪表示值自动判读中的应用

本文针对指针式仪表自动读取中的指针提取提出了一种改进的Hough变换算法,利用双阈值大大提高了Hough变换直线提取的运算速度,降低了占用内存,同时减少了直线误匹配的机会.并且用VC 语言实现了该算法,通过实验证明了双阈值的范围,表明了该方法在指针提取中的有效性.     

Hough变换在工业测量中的应用

基于随机Hough变换"多对一"的思想,提出了一种应用机器视觉对直线和一般二次曲线检测时改进的Hough变换方法,实践证明该方法在工业测量中行之有效。     

Hough变换在足球机器人视觉处理中的应用

Hough变换是形状识别的有效方法,在Robocup小型组(SSL)比赛的视觉处理系统中,可利用Hough变换对场地边界及机器人色标进行直线和圆检测,通过几何特征的约束,及适应场地情况的算法改进,可减少Hough变换的处理时间,以解决比赛场地标定繁复及在不同光照条件下机器人识别困难的问题.上述方法与颜色识别方法相结合,提高了比赛系统的稳定性及准确性.     

基于改进的Hough变换的铁轨提取算法

为了能有效解决高危路段铁轨检测任务,必须准确、快速提取出数字图片中的铁轨。本文提出了一种基于多约束的Hough变换（HT）的直线提取算法。该算法采用局部算子法和全局直线拟合法提取铁轨,结合传统HT的思想,对基本算子进行约束,得到可能的铁轨点并标记方向。该算法计算时间短,具有较高的准确性。本文综合运用Hough变换在检测直线上的优越性和微分学的简单准确,来识别局部弯曲的铁轨,并在铁轨识别上进行仿真,取得了良好的效果。     

基于图像数据的平面轮廓加工CAM技术

提出了简化的霍夫变换HT(HoughTransform)方法和适应性包容盒AIB(AdaptiveIncludingBox)原理.适应性包容盒AIB的大小可以通过加工精度控制,零件轮廓的图像数据能够转化为分段的直线,进而生成零件轮廓加工的数控代码.     

实时数字微镜哈达玛变换光谱仪的电学结构设计

为了提高数字微镜(digital micro-mirror device,DMD)哈达玛变换光谱仪的编码效率,满足光谱仪大量、实时采集的要求,设计了一种新的DMD哈达玛变换光谱仪的电学结构。将哈达玛编码数据预存到DMD驱动板板载FLASH芯片上,编码时将编码数据读取到DDR2板载内存上,连续播放DMD编码条纹,通过DMD的内同步信号触发光谱采集系统采集光谱数据。实验表明,对511阶哈达玛变换来说,光谱仪的采集时间小于1s,可以满足哈达玛变换光谱仪实时的光谱检测要求,并且其结构还降低了对上位机的依赖,为光谱仪脱离上位机操作奠定了基础。     

一种通用的全向视觉水平边线快速检测方法

作为机器人导航定位重要标记的边线,在普通全向视觉成像中,往往发生扭曲,难以检测与识别,针对该问题提出了一种通用的全向视觉水平边线快速检测方法,将边线检测的坐标系从图像转换到水平场景中,以较为均匀提取的部分点集代替全部点集,以减少直线Hough变换的运算时间,针对不同性能的全向视觉,提出了两种点集的提取方式,实验表明基于场景投影的水平边线检测方法能够正确检测到全景图像中的边线,实时性好。     

基于卷积稀疏表示及等距映射的轴承故障诊断

针对卷积稀疏表示(convolution sparse representation,简称CSR)在轴承故障脉冲提取过程中过于依赖惩罚因子的缺点,提出了一种基于卷积稀疏表示、希尔伯特变换(Hilbert transform,简称HT)以及流形学习降维相结合的轴承故障诊断方法。首先,通过在不同惩罚因子下的CSR提取不同稀疏特征的脉冲;其次,针对提取的一系列脉冲进行希尔伯特变换,构造脉冲包络空间;最后,利用等距映射(isometric feature mapping,简称Isomap)流形学习算法对脉冲包络空间求解低维本征包络,以实现故障诊断。通过仿真数据以及台架实验数据验证表明:基于CSRHT-Isomap算法的轮对轴承故障诊断方法可以很好地提取轴承内圈及滚动体故障特征,通过与基于聚合经验模态分解和小波包变换的包络空间算法进行比较,证明该方法在提取本征包络、强化本征包络谱以及放大故障特征频率的谐波数方面具备较大优势。     

一种通用的全景视觉水平边线快速检测方法

作为机器人导航定位重要标记的边线,在普通全景视觉成像中,往往发生扭曲,难以检测与识别。文章提出了一种通用的全景视觉水平边线快速检测方法,将边线检测的坐标系从图像转换到水平场景中,以较为均匀提取的部分点集代替全部点集,以减少直线Hough变换的运算时间;针对不同性能的全景视觉,提出了两种点集的提取方式。实验表明本方法能够正确检测到全景图像中的边线,实时性好。     

基于动态感兴趣区域的车道线识别与跟踪

利用车载机器视觉系统识别车道线以确定运动车辆相对道路的横向位置,是目前高速公路等规格化道路上实现车道保持的主要手段。通过理论计算确定采用车道线线性模型,能够满足识别的精度要求,同时提高了系统的实时性。卡尔曼滤波器动态确定感兴趣小窗口的大小和位置,实现车道线自动跟踪,使得图像预处理和车道线的Hough变换识别只在小窗口内进行,降低了计算成本。现场跑车试验结果表明,一帧道路图像的预处理和车道线识别与跟踪时间小于30 ms,且系统对道路上其他运动车辆等干扰具有较强的鲁棒性。     

Bearing fault diagnosis using FFT of intrinsic mode functions in Hilbert–Huang transform

A number of techniques for detection of faults in rolling element bearing using frequency domain approach exist today. For analysing non-stationary signals arising out of defective rolling element bearings, use of conventional discrete Fourier transform (DFT) has been known to be less efficient. One of the most suited time–frequency approach, wavelet transform (WT) has inherent problems of large computational time and fixed-scale frequency resolution. In view of such constraints, the Hilbert–Huang Transform (HHT) technique provides multi-resolution in various frequency scales and takes the signal's frequency content and their variation into consideration. HHT analyses the vibration signal using intrinsic mode functions (IMFs), which are extracted using the process of empirical mode decomposition (EMD). However, use of Hilbert transform (HT)-based time domain approach in HHT for analysis of bearing vibration signature leads to scope for subjective error in calculation of characteristic defect frequencies (CDF) of the rolling element bearings. The time resolution significantly affects the calculation of corresponding frequency content of the signal. In the present work, FFT of IMFs from HHT process has been incorporated to utilise efficiency of HT in frequency domain. The comparative analysis presented in this paper indicates the effectiveness of using frequency domain approach in HHT and its efficiency as one of the best-suited techniques for bearing fault diagnosis (BFD).     

基于DSP平台的微型UAV视觉系统

视觉系统是微型无人自主飞行器(UAV)的重要组成部分.一个完善的视觉系统可以完成航空拍摄、目标识别、视觉导航等多项任务.针对微型UAV固有的特点,选择DSP作为硬件处理平台,以随机Hough变换作为图像识别算法,详细介绍了如何构建一个微型UAV视觉系统.以RAPTOR 60级V2型直升机作为飞行平台,对该视觉系统的实用性进行了验证.