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。     

用Visual Basic 6.0编程实现显微图像测量

Visual Basic 6.0具有强大的图形图像处理功能,并广泛应用于图形设计、图像处理及多媒体技术中。本文着重介绍了Visual Basic 6.0在实现显微图像测量中的编程技术,并应用于半导体芯片尺寸测量。     

圆柱度测量中基于光电传感器的误差分离方法

针对大直径超长管件内径圆柱度误差测量与评定这一计量领域的研究难点,提出了基于高精度光电传感器的误差分离思想,给出测量系统的总体结构设计和具体的测量评定过程,并对测量过程中的误差因素做了详细分析。通过光电传感器直接测量导轨直线度误差和测头运动误差的方法,建立误差分离与补偿的数学模型,并最终给出大直径超长管件内径圆柱度评定模型,仿真结果验证了模型的正确性。     

直线模型下的车道线跟踪与车道偏离检测

为了解决规格化道路上车道线跟踪及车道偏离检测的问题,利用Kalman滤波器来动态确定感兴趣小窗口的大小和位置。首先,在小窗口内采用Hough变换方法进行车道线识别;同时,根据摄像机的成像几何性质,推导出车道偏离程度与道路图像中车道线斜率之间的函数关系,从而简化了摄像机标定过程。现场试验表明,完成一帧道路图像的预处理及车道线识别的所需时间小于30ms,车辆直行隋况下的车道偏离率相对测量误差小于5％,试验结果验证了该方法的实时性和正确性。     

基于改进深度度量学习算法的表面缺陷检测

为了解决小批量、多品种工业产品的表面质量检测问题,提出一种基于改进深度度量学习的缺陷检测算法.该算法对VGG16网络模型做改进,更有利于原始图像的隐空间映射.针对产品表面缺陷检测的任务,提出条件三元组损失函数以加强神经网络的拟合能力.同时,在隐空间中进行缺陷判定时,抛弃原始度量学习中基于KNN算法的归类方法,提出基于高...     

基于单目视觉传感器的车距测量与误差分析

为了解决结构化道路上基于单目视觉的运动车辆车距测量问题,从针孔模型下摄像机成像的基本原理出发,推导出基于图像中车道线消失点的车距计算公式.车距测量结果只与图像中的近视场点到摄像机的实际距离有关,而无需对所有的摄像机参数进行标定.分析了车距测量中的误差因素,并在前方道路上设置已知距离的横向标线,完成了摄像机不同安装高度、俯仰角及方向角情况下的标线距离测量实验.通过与实际距离比较发现,摄像机安装高度与方向角的微小变化对车距测量的影响可以忽略,而摄像机俯仰角的变化将引起较大的车距测量误差.最后,完成了不同距离处前方车辆车距测量实验,实验结果表明:采用上述方法的车距测量相对误差小于3％,具备了较高的检测精度.     

基于自由靶标的线结构光视觉测量系统标定研究

针对现有的线结构光视觉测量系统现场标定方法存在效率低、操作复杂等不足,提出了一种基于自由移动平面靶标的标定方法。该方法以平面靶标作为标定对象,首先采用张正友的方法标定出了摄像机内部参数,然后引入了线结构光和自由移动平面靶标,以各种位姿下靶标内的激光条纹与棋盘格角点边线交点作为特征点,求取了特征点在摄像机坐标系下的坐标,并拟合出了结构光面平面方程,从而完成了整个测量系统的标定。试验结果表明,采用上述方法标定后的线结构光视觉测量系统测量误差小于1%,达到了较高的标定精度,能够满足使用要求。