基于径向基函数神经网络的栅格图像非线性畸变校正

为了减小光电成像测量系统中存在的非线性畸变,提高测量精度,提出了一种基于径向基函数神经网络的图像畸变校正方法。提取带有桶形畸变的栅格图像中的栅格交叉点作为控制点,利用光学成像关系推算出栅格交叉点的理想无畸变位置,构成径向基函数神经网络的训练集。经过训练,可以确定径向基函数神经网络结构的优化参数。针对栅格图像进行了畸变校正实验,并与多项式变形法进行了比较。实验结果表明,所提方法能够自动、有效地校正图像畸变,效果优于多项式变形法。     

基于参考物镜的数字全息显微相位畸变自动补偿

建立了参考物镜与数值拟合相结合的方法,对离轴数字全息显微系统的相位畸变进行补偿.因为物镜带来的光波曲率差异,预放大数字全息显微系统往往产生附加相位因子.在参考光路中引入相同参考物镜,利用物理方法初步消除因为曲率问题带来的相位畸变.参考物镜加入以后,相位畸变主要来自三个方面.衍射计算时使用数字模拟平面参考光,离轴结构存在空间角,产生一次相位畸变;实际记录到的全息图,参考物镜实验误差导致了残余二次相位畸变;光路中其他光学元件形成像差,无法获取正确的微结构三维形貌.数值上通过多项式对整个相位表面作曲面拟合,利用相位表面与该拟合曲面的差值,提取样品真实相位分布.只用一幅全息图,经过一次多项式拟合便实现了多次相位畸变的自动补偿.以USAF分辨率板作为微结构样品作形貌测量,验证了该方法的准确有效.     

一种新的非线性相机模型标定方法

提出一种新的非线性相机模型标定方法.该方法考虑各种成像误差,用二元函数的多项式建立成像误差模型,用一个中间变量代替非线性畸变因素.在已知至少6个不共面点的空间坐标及对应的图像坐标,利用线性算法求解出非线性畸变模型的投影矩阵,用修正后的投影矩阵进行三维重建.实验结果表明,整个修正过程避免非线性方程的求解,10个修正参数由线性方程组一并解出,修正模型三维重建的精度整体得到提高.     

计算动力触探修正系数的多项式拟合法

给出了用于计算动力触探修正系数的多项式拟合法.首先通过比对确定了拟合函数,指出用二次多项式拟合是考虑精确性和实用性的最佳契合点,通过数学分析介绍了双因素函数拟合的嵌套方法,并给出了重型动力触探修正系数在考虑杆长和实测锤击数条件下的二元二次多项式拟合函数及其行列式形式.通过拟合出的修正系数与规范所给的修正系数之间的误差分...     

广角镜头的摄像机非线性标定技术

在路面检测的计算机视觉系统中,采用了线结构光照明和摄像机采集外界三维信息．为了实现在大范围内的测量,摄像机采用了广角镜头摄像,同时也引入了比较大的图像畸变．为了精确标定摄像机,采用了比较接近实际情况的几何模型,并采用了非线性迭代解方程的方法对摄像机进行标定,求解摄像机的内外参数．实验精度可以达到0．1mm．该方法简洁实用,可以采用这种方法在实际当中对系统进行标定．     

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.     

全景立体球视觉下的鱼眼镜头参数标定方法

针对鱼眼镜头拍摄图像存在较大畸变以及在设计制造过程中存在误差的问题,提出了一种对鱼眼镜头进行标定的方法.首先是对成像系统进行建模,进而对成像系统的内外参数进行标定;采用最小二乘法拟合圆的算法对图像中心进行标定,算法的仿真结果表明,该方法可以准确的对视觉系统的内外参数进行标定,径向畸变系数的标定误差范围小于0.1个像素值.     

热扩散式油水两相流相含率测量方法

对基于热扩散式的油水两相流相含率测量方法进行研究该方法以油水两相比热值作为测量特征量,详细分析了采用该方法测量相含率中各因素的误差影响,为提高温差系统测量精度,采用仿真及实验研究相结合的方法,确定了下游温度传感器的测量位置,并基于动态温差修正及二次多项式拟合的数据处理方法,对相含率测量误差进行了修正.实验结果表明,该方...     

泵汽蚀曲线的分段多项式拟合

由于泵汽蚀曲线的特殊性,曲线形状直接影响NPSH3的取值。取值不同,影响对泵性能的判断。汽蚀曲线绘制方法有传统的手工绘法、多项式拟合法、非线性拟合法、三次样条插值法等。在此基础上,探讨了水泵汽蚀曲线拟合的方法,为了提高拟合曲线的精度,提出了一种泵汽蚀曲线分段多项式拟合的方法。并将该方法与非线性拟合和全部数据多项式拟合进行了比较,用该方法拟合的曲线不但光滑而且求出的NPSH3值较小。该方法较适合于泵汽蚀性能曲线的拟合。     

分段拟合中消除段外模态影响的方法

在整体正交多项式识别法的基础上，介绍了在分段拟合中消除段外模态影响的方法，通过对拟合频段外的低阶和高阶模态的分析和处理，提出用邻近拟合段前后两个频段中的模态来修正频响数据，并建立了曲线拟合模型，将该方法识别的结果与不考虑段外模态影响方法识别的结果相比较，结果表明该方法具有较好的计算精度。     

用于头戴式虚拟现实眼镜的视频水印

头戴式虚拟现实眼镜可以将人对外界的视觉封闭,使观看者产生沉浸于虚拟环境中的感觉。为了实现这一效果,头戴式虚拟现实眼镜会将广角镜片放置在使用者的眼睛前,使得视频画面聚焦。由于广角镜片的使用会对画面产生枕形畸变,从而影响观看的效果;因此播放的视频画面要先经过桶形变换以抵消广角镜片的影响。此时使用者可以拷贝经过桶形变换的视频,从而盗版该视频。在这种情况下,视频的版权信息不仅需要在原始视频中验证,还需要在经过桶形变换后的视频中验证。提出了一种用于头戴式虚拟现实眼镜的视频水印方案;该方案使用基于扩频的水印嵌入方法,将数字水印模板嵌入到视频帧的中频中。对于遭受了桶形变换的视频帧而言,首先提出了一种桶形变换参数估计方法;然后对遭受了桶形变换的视频进行枕形变换以期恢复出桶形变换,前的画面;最后,对恢复的视频帧和水印模板进行相关性计算,以检测该视频中是否含有水印。实验结果表明,可以正确地从遭受桶形变换的视频帧中检测出已嵌入的水印,说明可以用于头戴式虚拟现实眼镜中的视频的版权保护。     

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。     

无导师几何校正的多项式逼近法

从多项式逼近的思想出发，利用遗传算法在多项式系数构成的高维空间中依据表征象点均匀分布程序的均匀分布了池数搜索全局最优的一组多项多系数，并用与之相应的多项式来逼近未知的逆变形函数，从而达到无导师几何校正的目的。     

用BP神经网络构成三维视觉测量系统的新方法

提出一种基于人工神经网络的新的三维视觉测量方法，建立在三角测量原理上的传统的三维立体视觉测量技术会带入成像畸变非线性误差，这种新方法可以消除非线性因素的影响，采用正弦函数作为传递函数加快了网络的训练速度，提高了学习精度，对空间点位和尺寸测量的结果验证了方法的可行性，对影响系统测量精度的因素进行了讨论，并与传统立体视觉测量方法进行了比较。     

基于机器视觉的零件自动装配系统

针对工业装配生产线的削刀架自动装配问题，基于机器视觉技术，构建了一套在线机器视觉系统．采用特征值方法识别零件，并通过质心法结合特征点及最小二阶矩进行定位．利用带有透镜径向一阶畸变的小孔摄像机模型，采用径向排列约束（RAC）2步标定法对摄像机进行了标定，并在线验证．实验结果表明，该方法可获得很好的识别效果，识别零件正确率100％，系统工作时间约300ms，满足装配作业的实时性和精度要求．     

基于动态圆的鱼眼图像校正算法研究

针对鱼眼图像传统经度坐标校正效果不明显的缺点,提出了一种改进的鱼眼图像二维校正算法。通过对每一条畸变的经线,不断求取其所在圆的圆心和半径,重新计算经线上点的坐标,有效地校正桶形畸变。该算法不用进行鱼眼镜头的标定以及参数的估计,也不用寻找三维空间点信息,以及在各种坐标系之间进行转换。经实验表明,改进算法校正后的平均垂直偏离角度为传统校正算法的1/3,同时具有耗时少的优点,满足实时性的要求,有较强的实用价值。     

基于2D圆点阵列的摄像机精确标定

针对电脑键盘自动组装生产线研制过程中的摄像机标定问题,提出一种新的摄像机精确标定方法。该方法选用2D圆点阵列作为靶标,首先在不考虑摄像机镜头畸变的情况下,利用改进的Matlab标定工具箱估计出摄像机参数的初始值;然后考虑摄像机的镜头畸变,利用改进遗传算法实现对摄像机参数的精确求解。实验结果表明,该方法是有效可行的。     

基于机器视觉的食品缺陷检测系统研究

为解决食品生产过程中产品残缺问题,研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法,以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统,对单目摄像机进行标定,利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;最后对处理完成图像进行区域检测,得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%,并满足高精度、实时性的要求,为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。