基于机器视觉的刚性接触网绝缘子病害检测系统

针对刚性接触网绝缘子病害造成的城市轨道交通弓网故障,以及在雨雾环境下对绝缘子裂纹病害检测的工程需求,设计了基于机器视觉的刚性接触网绝缘子病害检测系统。基于深度摄像头和激光雷达技术,采用暗通道先验算法预处理在雨雾环境下的图像;采用SURF算法实现绝缘子的快速特征识别;采用小波变换和维纳滤波技术进一步优化图像;采用改进型Canny算法提取绝缘子裂纹病害边缘,使得系统对绝缘子病害检测的准确率达到92.5%,误判率仅为5%。     

未知环境下基于视觉与激光融合的SLAM系统研究与实现

在未知环境中实现机器人的自主导航与环境建图是一个极具挑战的研究课题,SLAM是应对这一挑战的关键技术之一。基于研究现状分析、系统方案设计、技术实现与实验验证等内容,结合视觉与激光各自的优势,设计一种未知环境下基于视觉与激光融合的SLAM系统。通过针对关键帧和滑动窗口的平衡选取策略以及分类优化策略对初始位姿和特征点进行优化,提高了系统的鲁棒性,可以输出高精度地图;通过实现以智能小车为载体的演示系统验证了所提出算法的可行性和实用性。