采用轮廓片段空间关系实现遮挡目标识别

为了实现高比例遮挡情况下的目标识别,提出一种基于轮廓片段空间关系的目标识别算法.首先,在采用轮廓的形状上下文特征进行粗匹配的基础上,对模板图像和待识别图像分别进行图像骨架关键接合点的提取和轮廓形状质心的提取.然后,以图像像素中心点为原点建立坐标系,以图像骨架关键接合点和轮廓片段质心在各自图像建立的坐标系内的位置确定空间关系.最后,制定空间关系参数约束标准,筛选满足空间关系约束准则的目标库图像为最后识别结果.与现有遮挡目标匹配算法相比,该算法可以实现高比例遮挡情况下的目标识别,在目标遮挡比例为60%的情况下,识别率可达到78%.     

曲线拟合与特征点相结合的鞋印外轮廓特征提取算法

首先,定义鞋印外轮廓的两类特征：一类是鞋印鞋尖、鞋跟部分的曲线特征;另一类是外轮廓凹凸圆弧、直线之间的过渡特征点．然后,据此提出一种鞋印外轮廓特征的提取算法,即随机提取鞋印鞋尖或鞋跟外轮廓若干轮廓点拟合成曲线,用曲线的系数和外轮廓凸圆弧、直线之间的切点、凹凸圆弧的平滑过渡点拐点,来描述鞋印外轮廓．通过大量的实验得出基于该特征进行鞋印图像检索算法优于其他常用的基于形状的检索方法,同时该特征提取算法具有快速、准确、科学、实用等优点．     

基于傅里叶描述子的轮胎标识点形状识别

针对人工识别轮胎标识点形状效率低、误差大等问题,提出了一种基于傅里叶描述子的轮胎标识点形状识别算法。首先对采集的轮胎标识点图像进行降噪、分割、轮廓提取等图像预处理操作;然后通过对预处理后的轮胎标识点图像进行傅里叶变换,提取轮胎标识点轮廓的傅里叶描述子系数;最后通过计算待识别轮胎标识点图像的傅里叶描述子系数,与轮胎标识点模板库中图像的傅里叶描述子系数的欧氏距离数值,其中与最小欧氏距离相对应的模板库形状即为待识别轮胎标识点轮廓的近似形状,从而实现轮胎标识点的形状识别。实验选取圆形、方形、菱形以及十字形,四种共计200幅轮胎标识点形状图像,进行标识点形状识别准确率测试。实验结果表明,该算法能准确地识别出轮胎标识点形状,四种轮胎标识点形状的平均识别准确率为97.25%,其中圆形和方形轮胎标识点的形状识别准确率达98%。     

基于傅立叶描述子的轮胎标识点形状识别

针对人工识别轮胎标识点形状效率低、误差大等问题,提出了一种基于傅里叶描述子的轮胎标识点形状识别算法.首先对采集的轮胎标识点图像进行降噪、分割、轮廓提取等图像预处理操作;然后通过对预处理后的轮胎标识点图像进行傅里叶变换,提取轮胎标识点轮廓的傅里叶描述子系数;最后通过计算待识别轮胎标识点图像的傅里叶描述子系数,与轮胎标识点模板库中图像的傅里叶描述子系数的欧氏距离数值,其中与最小欧氏距离相对应的模板库形状即为待识别轮胎标识点轮廓的近似形状,从而实现轮胎标识点的形状识别.实验选取圆形、方形、菱形以及十字形,四种共计200幅轮胎标识点形状图像,进行标识点形状识别准确率测试.实验结果表明,该算法能准确地识别出轮胎标识点形状,四种轮胎标识点形状的平均识别准确率为97.25％,其中圆形和方形轮胎标识点的形状识别准确率达98％.     

一种快速手势识别算法的实现与验证

基于大多数的手势识别算法,需要提取高维度的特征,限制了手势识别在实时系统中的应用。文中针对这种问题,提出一种快速的手势识别算法。首先,在原始图像上提取轮廓块边缘对目标区域进行分割。其次,提取目标区域的形状特征。然后,在数据库中,对每种手势只记录一幅标准的参考图像。最后,通过比较参考图像与待检测图像中的手势特征,来匹配和标记手势的含义。实验结果表明,文中提出的快速算法能够准确地识别手势。     

CNC系统逐点比较直线插补的新算法

插补技术是机床数控系统的核心技术,逐点比较直线插补法是直线轮廓的插补算法之一,其算法的优劣直接影响零件直线轮廓的加工精度和加工速度.文章在传统的逐点比较直线插补算法的基础上,提出以八方向进给取代传统的四方向进给,研究了偏差最小的走步方向的实现方法,同时研究了保证数控机床坐标进给连续的偏差递推计算过程.结果表明,新算法可以提高零件轮廓的逼近精度且减少了插补计算次数,从而提高了零件直线轮廓的加工精度和加工速度.     

基于单目视觉的高速并联机器人动态目标跟踪算法

在高速并联机器人视觉分拣系统中,由于安装误差等原因,视觉系统与传送带以及机器人与传送带之间会存在一定的角度偏差,导致目标物体在分拣系统中的定位精度较低,使机器人末端不能精确抓取动态目标.而且传统的单目视觉定位及跟踪算法存在精度低、运算速度慢等问题,影响视觉分拣系统的计算速度,降低系统的实时性.针对以上问题,提出了一种基于圆特征的单目视觉定位与传送带标定结合的动态目标跟踪算法,首先不需考虑相机坐标系与传送带坐标系的角度偏差,拍摄一个圆形目标,并以光心为顶点构造直椭圆锥的几何成像模型.在此基础上利用其几何关系求取圆心在相机坐标系下的深度信息,再结合传送带标定与张正友标定方法,确定传送带编码器的比例因子以及机器人坐标系和传送带坐标系之间的角度偏差,并实时跟踪圆形目标运动过程中圆心在机器人下的位置.最后,对所提算法和传统算法分别进行实验对比,结果表明,该动态跟踪算法通过圆锥投影的几何关系推导圆心的空间坐标,避免了传统复杂的非线性方程求解,定位精度和计算速度大幅提高.该算法消除了传统算法的角度偏差,平均位置误差为0.82 mm,具有较高的定位精度.运行中系统耗时较短,运行效率得到了有效提高,且误抓率和漏抓率分别为0.2%和0,具有很高的实用价值.     

基于双目视觉的工件三维重建

为了提高样品识别的智能化水平,基于双目视觉技术,配合工业机器人,对具有特征轮廓属性的工件进行三维重建.三维重建算法采用轮廓边缘线拟合算法以实现工件边缘轮廓提取;针对多条轮廓线相交情况,采用点圆拟合理论确定特征点;为了实现左右对应特征点的准确匹配,采用异面直线公垂线最小距离算法,通过对比左右公垂线距离大小判断两条直线对应特征点是否为匹配点;当单次拍摄无法满足完整尺寸测量时,引入了具有重叠特征点的二次拍摄重建算法.对5组不同尺寸、不同形貌的工件开展三维重建实验,整体还原出工件的三维尺寸形貌,各工件的主要轮廓尺寸的误差标准差基本在±0.5mm以内.     

五轴机床加工零件轮廓误差预测方法

研究了五轴机床进给轴实际位置预测方法和零件轮廓误差求解方法,在此基础上提出了五轴机床加工零件轮廓误差预测方法。机床进给轴实际位置的预测,通过辨识选定机床进给轴传递函数和读取待加工零件插补指令、将各轴指令输入各轴传递函数获得。零件轮廓误差的求解,通过正运动学变换求解工件坐标系下待加工零件的指令位置轨迹和实际位置轨迹、求解二者之间的轮廓误差来实现。以S形试件为加工零件,以科德KMC600SUMT五轴铣车立式复合加工中心为加工机床,预测了S缘条直纹面A的轮廓误差。刀尖位置误差和刀轴姿态误差引起的零件轮廓误差随着直纹面的位置变化,误差分别在0.04mm和±7×10-5 rad内。研究结果表明:建立的五轴机床加工零件轮廓误差预测方法,可以在加工前实现零件轮廓误差的精确预估,提前判断选定机床是否能够满足零件轮廓误差的要求,为优化加工参数、保证高速加工下的零件轮廓精度提供依据。     

一种渐进式圆心定位的原木端面轮廓识别方法

Hough变换圆检测方法可以很好地检测出原木轮廓图像中的圆形轮廓,然而,部分原木端面轮廓是圆形轮廓的变形或带干扰边缘的圆形轮廓,因而无法正确地被识别.针对该问题,提出一种渐进式圆心定位方法.首先,通过迭代方法,由轮廓区域中被扫描到的某一点定位到圆心位置;其次,以被识别的圆心为中心,根据圆轮廓遴选模型,在待识别轮廓中确定最合适轮廓.实验结果证明方法的有效性.     

基于三角剖分和轮廓分析的船舶焊缝特征识别

为了实现船舶焊接件数字模型中焊缝特征的精确识别,进而提高焊接机器人焊接工艺选择的快速性和准确性,提出了基于三角剖分和轮廓分析的焊缝特征识别算法。首先通过角系数法判断多边形的凹凸顶点,基于凹顶点和三角形旋向的Delaunay三角剖分,构造三维模型表面的三角形网格并生成STL文件;然后基于相邻三角面片的法向量夹角,提取出模型的轮廓线及点;最后根据接头空间位置和最小轮廓线距离识别出焊接接头和坡口形状。测试结果表明,基于三角形旋向的网格剖分适用于如“梳子”等复杂多边形,与其他相关方法相比,其网格平均和关联质量系数分别平均增加12.06%和12.26%,有效降低了畸形三角形的产生并提高了网格质量,而融合轮廓分析后不仅能实现4类接头及10种坡口的焊缝特征识别,而且具有高效、高准确率优势,从而验证了算法的有效性。     

智能坐标测量系统中零件位姿自动识别

零件位姿自动识别是实现三坐标测量机智能化的关键技术．设计了基于图像不变矩和神经网络的图像匹配与识别算法，将被测零件的虚拟图像与实际图像进行匹配，实现了零件放置姿态的识别功能．由图像几何矩计算出零件在实际图像中的位置和方向，经过像平面坐标系至机器坐标系的转换，得到零件在机器坐标系中的位置和方向．实验结果表明，此零件位姿自动识别方法是智能且高效的，识别算法的重复精度小于0．1mm，识别系统的最大空间定位误差不大于0.6mm．     

移动焊接机器人的工件识别及焊缝起始位置定位

摘要：
考虑到非结构空间焊接的特殊性,通过视觉技术,基于圆投影和Zernike矩,提出了一种两步模板匹配法检测待焊工件是否出现在视觉区域;结合霍夫直线检测方法,设计了一套提取特征直线算法,并确定焊缝起始点在图像中的亚像素位置.由移动机器人在不同角度拍摄工件图像,圆投影和Zernike矩计算结果验证了其表征模板特性的有效性,具有旋转抗性,而且对于光照条件及摄像机视野的鲁棒性好,焊缝起始位置定位结果满足视觉计算需要. 关键词：
自主焊接; 移动机器人; 视觉技术; 工件识别 中图分类号： TG 409
文献标志码： A     

坐标法检测苏通大桥钢护筒中心构形分析

对三点坐标求解圆心的精度公式进行了推导，详细分析了三点构形对圆心精度的影响，证明了三点呈正三角形分布为最佳构形．并对四点及多点求解圆心的平差问题进行了简单的探讨．做了模拟钢护筒的检测试验，对试验数据进行了计算与分析．分析结果在苏通大桥钢护筒中心位置的检测中得到了较好的应用。     

基于蚁群神经网络的目标图像识别

该文提出一种基于蚁群优化与人工神经网络相结合的识别算法。该方法能够防止BP网络陷入局部极小点,且收敛速度快。针对飞机图像目标识别,提取图像三阶相关量特征、不变矩特征和图像边界的Fourier描述子特征,形成特征向量作为神经网络的输入向量。仿真实验表明,新算法能够有效缩短网络训练时间,提高目标识别精度。     

模拟退火聚类算法在结构面产状分组中的应用

鉴于以往的结构面产状分组方法常存在算法复杂、聚类精度差及分组效率低的不足,提出了一种新型的融合模拟退火算法及K-means聚类(SAK)的结构面分组算法,该算法简单易实现.利用模拟退火算法的退火原理,对K-means算法聚类的结构面分组结果进行优化,以期克服K-means算法易受初始聚类中心影响的缺陷.计算机模拟生成的结构面数据的分析表明,所提方法相较于传统K-means算法具有明显优势.将该方法应用于重庆市三环高速公路兴隆隧道实测结构面的分组中,并与已有方法进行对比.结果表明:该方法不仅聚类精度高,而且迭代速度也较快,具有较强的工程实用性.     

手指书写汉字识别系统中的指尖检测方法

为满足手指交互系统的需要,提出了一种快速、鲁棒的指尖检测方法,该方法首先分割前景,获得手的轮廓,然后采用网格抽样方法定位指尖的粗略位置,再通过环形特征匹配方法确定指尖的准确位置.实验结果表明,该方法检测指尖的准确率可以达到98.5%.将文中提出的指尖检测方法运用到新的手指书写汉字输入系统中,可以识别用户直接用手指书写的字符.     

一种计算冲压零件轮廓相似度的快速算法

为了适应网络应用对轮廓相似度计算在速度和数据传输量方面的要求，文中提出了一种非离散的快速算法，该算法采用直线和圆弧来表达轮廓曲线．在对图形进行范化处理后，将待匹配轮廓按照一定步距进行旋转．然后依次以待匹配轮廓或目标轮廓作为模板，计算模板的所有顶点与其在另一个轮廓中对应点的距离平方的平均值．在所有角度中，平均值之和的最小值即为两个轮廓的匹配度．该算法同时适用于凸多边形和凹多边形，并具有较好的区分度和匹配准确性．和以往的离散方式相比，该算法减少了需要传递的数据量．提高了运算速度．     

复杂环境下的快速人脸检测算法

使用一种新的假面变换和模板匹配的人脸检测算法,能够对复杂环境中大小不等的人脸进行快速、准确的检测.算法首先通过假面变换来预测人脸位置上边沿的中心,然后对图像中的预测位置进行模板匹配,设计了一类对照明变化、噪声干扰具有较强适应性的模板匹配方法,最后对匹配结果进行验证,确定人脸准确位置.采用多种环境下的大量图片进行实验,结果显示该算法具有较快的检测速度和较高的准确性及鲁棒性.     

复杂环境下的快速人脸检测算法

使用一种新的假面变换和模板匹配的人脸检测算法，能够对复杂环境中大小不等的人脸进行快速、准确的检测．算法首先通过假面变换来预测人脸位置上边沿的中心，然后对图像中的预测位置进行模板匹配，设计了一类对照明变化、噪声干扰具有较强适应性的模板匹配方法，最后对匹配结果进行验证，确定人脸准确位置．采用多种环境下的大量图片进行实验，结果显示该算法具有较快的检测速度和较高的准确性及鲁棒性．