一种基于全景视觉系统的Robocop机器人定位方法

对全景视觉成像原理进行了讨论,提出了一种基于YUV色彩空间的多阈值图像分割和利用三角定位原理实现的机器人定位方法.通过识别全景视觉图像中坐标已知的特征信标,提取信标特征,进而应用几何原理计算出机器人的空间坐标,实现机器人的定位,为机器人导航和蔽障工作奠定了基础,有效地减少了彩色图像分割的计算量,避免了全景视觉图像柱面展开所带来的误差.通过实验证明,本方法能够较精确地实现机器人的定位.     

基于拍摄图像的PDF417条码识别

针对拍摄的PDF417二维条码图像的特点,研究了相应的识别方法.利用梯度特征并结合数学形态学的方法,给出了一种复杂背景下条码图像的定位方法,该方法能准确地从复杂背景中分割出条码图像.对于拍摄的非线性几何失真条码图像,采用分块校正方法有效解决了图像的几何畸变校正问题.给出了一种基于投影算法的条空序列识别方法,该方法可适用于受噪声及模糊等因素影响的图像.实验结果表明,提出的识别方法可以有效识别拍摄的PDF417二维条码图像.     

面向快递分拣的二维码定位与校正方法

为了提高快递分拣系统的效率和自动化程度,提出将二维码技术应用到快递分拣系统中。但由于快递分拣环节中的快件位置随机性和流通环节中的快件表面磨损等因素,影响着二维码识别准确性。为此,提出利用二维码结构特性实现快递单二维码的定位,以加快识别速度,并针对上述问题造成的二维码畸变和磨损情况,提出了一种基于改进Canny算法的二维码畸变校正方法,实现快递单二维码图像的畸变校正以提高快递分拣识别率。实验表明,定位方法定位准确率为92%且计算速度快;畸变校正方法可以改善快递分拣中因二维码畸变导致的识别率低的问题。     

机器人足球视觉系统图像畸变的几何校正

对Microsot足球机器人视觉系统中产生图像畸变的原因进行了分析,并在此基础上建立有效的数学模型,应用Broyden拟牛顿法,快速有效地实现了图像畸变的几何校正。     

基于快速响应码的移动增强现实系统的研究

快速响应码QR(Quick Response Code)是一种信息隐藏量大且使用广泛的编码,通过使用QR码代替传统的增强现实标识,并使用基于灭点的空间校正算法实现对QR码的倾斜校正,提出了一种改进的基于QR码的移动增强现实系统.在此基础上使用ARTool Kit和ZXing开发了原型系统,验证了基于QR码的移动增强现实系统的广泛前景.     

面向LED芯片检测与分选的机器视觉定位系统的开发

LED芯片定位是进行芯片检测、划片、扩晶、固晶及判断芯片电气特性、芯片管脚是否达到要求,能否成功分选LED芯片质量的关键一环.针对这一问题,首先根据定位系统的结构原理,对LED芯片高精度定位系统进行了方案设计并构建出其硬件结构.其次分析研究了定位系统的视觉部分,并运用图像处理中的模板匹配算法,解决了LED芯片的精确识别与可靠定位.然后对定位系统的运动控制滑台部分进行设计,通过运动控制卡发脉冲操作驱动器控制直线伺服电机运动,并采用直线光栅检测技术进行位置反馈,从而实现滑台伺服系统X轴、Y轴、Z轴和θ角等方向上的精确定位.最后对定位系统的视觉软件、运动控制软件等部分进行设计,其中视觉软件采用VB6.0开发操作界面、图像处理软件Halcon10.0进行识别和定位,运动控制软件进行滑台的运动控制,从而获得LED芯片在晶圆上的精确位置.分别采用机器视觉、滑台伺服控制、光栅检测反馈和高精度图像模板匹配技术,研制出LED芯片高精度定位的自动化检测系统.实验测试结果表明,其图像定位精度误差小于1μm,滑台定位精度误差4μm,整体定位系统定位精度小于5μm,定位速度大于5粒/秒LED芯片.因此,该系统不但能够满足定位系统的科研需求,也能推广应用到生产中去,为芯片级高精度定位系统开辟了新的方法.     

月球车立体视觉系统现场标定方法

针对星球探测任务中星球漫游车自主避障和导航的要求，建立了一种基于平面模板的现场标定方法，实现月球车视觉系统的现场标定．针对月球车视觉系统的广角畸变的特点，引入径向和离心畸变模型，利用最大似然估计（MLE）对内、外参数进行非线性优化求精，并对图像进行畸变校正；计算摄像机间相对位置，实现了紧凑的双目视觉外极线校正．实验表明，该方法快速、简便，获得了较高的标定精度．     

基于控制点鲁棒提取的视觉成像畸变校正方法

基于控制点的摄像机视觉成像畸变校正过程中,控制点自动提取困难且误差较大,因此难以实现动态图像的在线准确校正.针对目前控制点提取校正方法的局限性,提出了基于鲁棒性好的控制点匹配提取校正方法.该方法在实现控制点的自动、精确、鲁棒提取的基础上,建立畸变图像与原始图像的最优次数多项式映射模型,并结合双线性插值运算对图像进行校正.该校正算法应用结果表明:该方法在图像识别系统中实现了快速、精确的图像畸变校正,校正误差为0.037像素.     

象棋机器人视觉识别算法研究

完成了象棋机器人的视觉识别算法研究,并进行了实验。对棋盘图像预处理,包括对棋盘图像颜色模型的研究、将彩色图像转换成灰度图像、利用均值滤波和中值滤波等方法对棋盘图像滤波、将灰度图像二值化等。利用图像分割算法进行了棋盘图像边缘提取等操作;利用改进的Hough变换对棋子的圆形和圆心进行定位,从而获得棋盘上的棋子位置,为棋子识别打下基础。针对象棋棋子图像特点提出了统计径向棋子像素的识别方法,首先利用数学形态学方法对棋盘图像进行细化处理,然后统计每个棋子的像素个数,从而实现棋子识别。实验结果表明,该方法能得到较好的识别率,而且对于任意角度的棋子像素值均具有保持不变的特点。该方法比较适合象棋机器人视觉系统。     

基于立体视觉的一般物体识别方法

为了使计算机具有与人类相似的在复杂背景下识别一般物体的视觉处理能力,提出了一种基于立体视觉的一般物体识别方法.该方法的核心在于融合二维图像信息和双目相机获取的深度信息,对视野中的环境进行物体定位、图像分割、特征描述以及物体识别.通过双目相机获取环境的三维点云信息,并利用mean-shift算法进行聚类,剔除干扰点,从而实现物体在二维图像上的定位与分割.利用含有空间关系的BoW模型对分割后独立区域内的物体进行识别,得出判别结果.此外,在利用sift算法进行特征点提取以及利用mean-shift算法进行聚类的环节中,采用CUDA环境下的GPU进行加速处理,提高了处理速度.实验结果表明,所提方法具有较好的识别效果和鲁棒性.     

基于k-近邻分类匹配的虹膜识别技术与应用

利用虹膜图像中丰富的结构和纹理特征作为身份鉴别的依据,与其他生物特征识别相比,具有更高的可靠性.虹膜识别系统包括虹膜图像采集、虹膜图像预处理、特征提取、匹配与识别等部分.该文提出一种基于k-近邻分类器虹膜识别方法,该方法先对虹膜图像进行定位、归一化和增强等预处理,利用Gabor滤波实现虹膜纹理特征的提取,再用k-近邻分类器进行匹配,达到了识别的目的.实验结果表明,该方法是可行的.     

局部视角无畸变的运动目标检测加速算法

针对大视场视频监控系统球形视场畸变严重以及要求实时处理等问题,提出了一种球形视场内局部视角无畸变快速展映方法,实现了大视场条件下运动目标检测的加速。打破现有算法先完成图像畸变校正,后进行目标检测的惯例;仅对球形视场内运动目标所在的局部视角图像进行畸变校正和识别等操作,大大减少了计算数据量,降低图像处理的时间开销,在保证识别准确的前提下,满足了监控系统实时在线处理的要求。最后,对不同分辨率、不同视场角的摄像机进行了多组畸变校正及运动目标检测实验,并将实验结果与现有算法进行了比较。实验结果验证了所提算法对大视场图像采集设备进行无畸变运动目标检测的可行性和高效性(加速5倍以上),为低成本大视场视频监控系统的实时、准确的目标检测、识别奠定了基础。     

基于基准线的柱面文本图像修正方法

在对纸质图书进行扫描或者拍照时,经常由于外界原因,而导致图像变形,扭曲成柱面图像,严重影响阅读和OCR识别.为了修正文本图像的畸变,提出了一种基于基准线的柱面文本图像修正方法.对于柱面文本图像,检测每个文本行的上边界和下边界,计算上下边界之间的中线,然后进行曲线拟合得到每个文本行的基准线.根据该行的基准线,通过计算得到每列像素的偏移值,然后对图像进行修正.经过修正之后的图像,OCR识别率有了明显的提高,相关系数也表明图像修正效果良好.实验证明了此方法的有效性和可行性,能够有效地修正柱面文本图像的畸变.     

基于卷积神经网络的钢轨测量廓形畸变动态识别

针对车体多自由度振动对基于激光图像技术的钢轨廓形动态测量所造成的影响,提出一种新颖的钢轨测量廓形畸变识别方法.首先根据钢轨廓形特征和畸变前后的几何差异,设计了一种三通道且参数独立的卷积神经网络结构用于畸变识别,其输入分别为原始廓形图像的降采样、轨鄂点周边裁剪图像和轨底点周边裁剪图像.为了有效训练该网络,通过采集大量正常廓形图像和畸变廓形图像来构建带标签训练样本库.利用训练后的卷积神经网络,在室内钢轨廓形动态测量平台上进行大量的测量廓形畸变识别实验.实验结果表明本文识别方法的精度和查全率均能达到92%以上,验证了该方法的有效性和可靠性.     

光学成像系统中非线性畸变的数字校正方法

该文通过对光学成像系统中非线性畸变的分析，提出了一个数字校正方法。该方法利用与光轴对称的径向畸变数学模型求出光学镜头的校正系数，对畸变图像进行校正。对校正方法的程序实现进行讨论，给出了对实际畸变图像进行校正的实验结果。     

一种视频测井图像畸变校正方法

根据侧向多镜头视频测井装置获取图像的原理,提出了基于空间坐标变换的图像畸变校正方法.该方法首先通过畸变图像与校正图像之间控制点对的映射关系建立几何畸变模型,其次根据多项式拟合公式实现畸变图像的校正,最后通过双线性插值算法对图像进行灰度重建.通过采用直接和间接两种空间坐标变换方法对畸变图像进行仿真校正处理,结果表明,间接法校正图像的准确度高,像素过度平滑,满足了测井图像的精度要求.     

基于机器视觉的油田仪表示数自动识别方法

传统的以指针定位为基础进行仪表示数识别主要通过人眼确定指针位置,导致识别结果误差较大。因此,该研究将机器视觉应用在自动识别中,设计一种新的油田仪表示数识别方法。针对CCD摄像机拍摄的油田仪表图像,进行光照均衡、图像校正和图像分割处理,再通过Faster-RCNN网络结构检测并提取仪表示数图像的目标识别区域。运用机器视觉算法获取仪表刻度数值信息,并精准定位仪表指针位置。根据指针与最小刻度线夹角,自动识别出当前仪表示数。实验结果表明：所提方法的示数识别结果最大绝对误差仅为0.01 MPa,可满足油田仪表示数识别精度要求。     

刀具柱面Data Matrix码几何畸变的仿真分析

分析了刀具柱面Data Matrix (DM)码几何畸变的原理与过程,利用透视投影的方法建立了柱面DM码的几何畸变模型并对其进行仿真.结果表明,该模型较好地模拟了DM码在刀具柱面的几何畸变状况.通过仿真分析,获得了在一定曲率柱面上标刻DM码的合适尺寸以及采集过程中相机的合适几何参数.
     

双目立体视觉空间火灾定位方法的改进

针对室内空间火灾早期自动定位的需要,基于机器视觉技术对传统空间定位方法进行改进。设计简单实用的平面标定板进行摄像机标定,利用HALCON解决快速自动提取标定板上特征点像素坐标的问题。针对传统标定算法只校正径向畸变的不足,建立了更全面的摄像机畸变模型。通过迭代法利用成像模型和畸变模型求解并优化摄像机的单应性矩阵和畸变系数并通过三维重建实现空间定位。将此方法应用于消防炮工程项目,结果表明该改进方法具有有效性、快速性和准确性。     

基于非线性修正的多线阵像机的空间定位

介绍了一种基于多线阵像机构成的视觉空间定位系统.该系统利用线阵像机的快速性与高分辨率的特点,采用了非平行空间投影面相交定位的基本原理,利用几何投影关系定位求解的方法,实现了多线阵像机视觉系统的空间定位.并提出了多线阵像机的神经网络非线性修正方法,使修正后的PSD能在较宽的位置范围内输出高线性度的信号.实验结果表明,基于非线性修正的多线阵像机位姿测量系统简化了立体视觉空间定位计算的复杂性,在定位精度、定位范围和采样速度上均达到了良好效果.