基于纹理特征的激光拼焊等厚拼缝跟踪点识别方法

针对激光拼焊等厚拼缝间隙窄、仅基于结构光条纹检测时特征点不明显的问题,提出一种基于纹理特征的激光焊接等厚拼缝跟踪点识别方法,首先采用Laws纹理能量滤波方法对原始拼缝图像进行纹理滤波处理,然后采用Canny边缘算子提取板材边缘,再次采用阈值分割方法提取出结构光条纹,最后融合纹理特征和结构光条纹信息识别焊缝跟踪点.实验结果表明,所提出的方法能够实现不同速度下等厚拼缝跟踪点的自动识别,识别精度高且可避免图像灰度值变化带来的识别误差.     

基于光流法的运动目标检测与跟踪算法

选用Harris角点作为跟踪对象,将尺度空间引入角点检测,提取特征尺度上的Harris角点,并进行曲率非极大值抑制,滤除"伪角点",提高角点检测对尺度变化的抗扰能力.跟踪算法选用结合图像金字塔的光流法,迭代计算光流,并提出基于光流误差的跟踪算法,即用不同时间流的运动轨迹在同一帧图像的误差来衡量运动跟踪情况,避免跟踪点因被遮挡、消失或者纹理特征发生变化而导致跟踪失败.通过对不同视频图像进行检测的结果证明基于改进的角点提取和图像金字塔的光流法具有良好的跟踪效果,引入光流误差可以有效地滤除跟踪失败的特征点,准确估计运动目标的位置.     

基于ORB算法的输电线路异物识别研究

针对输电线路异物检测问题,通过分析航拍视频,提取关键帧并采用帧差法标注异物,使用特征点跟踪异物,从而达到输电线路异物检测的目的。将预估区域漂移法与欧式距离法融合,弥补关键帧冗余的缺陷;使用概率密度函数分析网格内异物占有率,剔除帧差法中微小非目标区域;提出K-means算法聚类分析Oriented Brief(ORB)算子,可精简特征点提高匹配率。实验结果表明,能有效精简关键帧,并且改进帧差法可精确提取异物;同时快速准确提取ORB算子;故而可快速识别线上异物。     

快速的线结构光条纹骨架剪枝算法

针对线结构光条纹骨架存在分枝导致条纹中心不平滑的问题,在数学形态学提取骨架的基础上,提出了一种基于端点跟踪的快速线结构光条纹骨架剪枝算法。该算法采用沿分枝方向跟踪识别并去除分枝端点的方式来剔除骨架分枝,不需要建立复杂的跟踪规则来判断剪枝方向,并且不需要设置固定的跟踪阈值,其跟踪长度由分枝长度决定,从而提高了剪枝效率。实验结果表明:该算法的剪枝时间与骨架分枝的总长度呈线性关系;与传统的剪枝算法相比,该算法的剪枝速度提高了3~7倍,能够有效地去除骨架分枝,保留骨架主干。该算法实现了光顺、单向连通的线结构光条纹骨架的快速剪枝,提高了三维测量的精度与速度。     

结合特征点匹配的在线目标跟踪算法

提出一种结合特征点匹配的目标跟踪算法.首先,通过显著区域跟踪方法,解决算法对初始化目标框大小敏感的问题,提高样本选取质量,并降低背景杂波对跟踪器的影响.其次,采用中值流法跟踪和特征点匹配相结合的方法估计目标的尺度变化,并通过层级聚类方法剔除干扰点,解决跟踪器漂移及目标平面旋转跟踪失败等问题.最后,提出一种简单的检测器自适应尺度快速搜索目标方法加快检测速度.结果表明:所提方法有效地提高了TLD目标跟踪算法的跟踪鲁棒性,并在标准数据集上得到了很好的效果.     

焊缝结构光图像处理与特征提取方法

为实现焊缝磨抛自动化,将双CCD相机与激光器搭载于磨抛机器人上,构成机器人视觉导航和检测系统。根据机器人与焊缝特征点之间空间位置的相关性,构造动态感兴趣区域(ROI),提出了一种提取焊后焊缝结构光特征线的快速算法,该算法可将图像处理区域缩小到原来的1.49%,从而极大地提高了运算效率。在动态ROI内,对图像进行分析,针对焊缝结构光图像的特点,对图像的预处理过程进行了优化,采用动态高斯平滑模板处理直方图,改进了阈值计算方法。在此基础上,提取焊缝激光带的特征线,并进行了实验研究。研究结果表明,视觉系统稳定可靠,提出的算法能够快速地锁定动态ROI,可准确地提取结构光特征线,从而为磨抛机器人视觉导航和检测奠定了基础。     

改进的SIFT耦合特征点集群的图像伪造检测算法

针对当前图像伪造检测算法进行图像伪造检测时主要通过设定比例阀值来实现特征匹配,存在检测误差大、鲁棒性不强等不足,提出了改进的SIFT耦合特征点集群的图像伪造检测算法.首先,采用二进小波变换提取伪造图像的低频子带以用于特征点检测;然后,基于特征点邻域旋转不变纹理特性,改进了SIFT机制,生成新的特征描述子对其进行描述,减少误匹配,并提出了自适应匹配策略,通过搜索最优比例阀值,以提高算法检测精度及鲁棒性;最后,通过构建特征点的均值漂移向量,对特征点均值和特征点的偏差进行度量,实现特征点的集群,从而完成图像的伪造检测.仿真结果显示:跟当前的伪造检测方法相比,本文方法具有更高的检测精度与鲁棒性,呈现出较好的ROC特性.     

基于组合激光结构光的视觉传感器检测算法及图像处理流程优化

基于激光结构光的视觉传感器广泛应用于焊接领域的坡口检测和焊缝跟踪。该文提出了一种基于组合激光结构光的新型视觉传感器,独特的光路结构设计避免了传感器应用于不同焊接位姿时繁琐的外参数标定,仅依靠传感器内部固有参数(应用前需校准)和焊接坡口图像的特征点坐标值,即可实现焊接坡口参数的在线检测,有效增强了传感器的适应性。通过对不同图像处理算法的改进和合理组合,对图像处理流程进行了优化。动态感兴趣区(region of interest,ROI)区域提取算法可快速寻获有价值的激光线和特征点所在区域,有效提升了后续图像处理速度;顶帽变换与自适应二值化组合,在将激光线灰度值均匀化的同时,实现了激光线与背景图像的有效区分。运用基于LOG(Laplacian of Gaussian)算子的边缘识别算法,可提取出激光线的单像素边缘;采用最小二乘法对所求得的激光中心线离散点进行直线拟合,通过联立直线方程求交点的方式,实现了对焊接坡口特征点图像坐标值的准确识别。借助Visual Studio平台,运用改进的图像处理算法、优化的图像处理流程和检测算法,对特征参数不同的V形焊接坡口进行检测试验,检测误差均在±4%以内,验证了所提出视觉传感器及其检测算法和图像处理流程的合理性和适用性。     

基于判别式序列表的均值漂移目标跟踪算法

针对目标周围的背景信息对目标跟踪算法的影响,基于判别式序列表提出了一种改进的均值漂移目标跟踪算法.利用目标外观特征来描述目标模型与候选目标,同时通过判别式序列表对目标外观建模并对目标周围的背景信息进行描述.基于均值漂移跟踪框架,把目标外观模型与判别式序列表目标外观模型相结合来改进传统的均值漂移跟踪算法.在几个图像序列上...     

浮选泡沫表面动态特征提取方法研究

为了解决浮选泡沫图像中光噪点多、相互黏结、无法准确地提取其动态特征的问题，提出了一种浮选泡沫表面动态特征提取的方法.首先，通过分数阶微分最小均值算法、谷底检测算法和形态学处理，得到泡沫边缘轮廓图像，再对这些图像进行三叉点检测，避免了光噪点的影响；其次，用快速视网膜关键点(fast retina keypoint, FREAK)匹配算法对特征点进行匹配，再利用随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)算法进一步剔除误匹配点；最后，提取出速度特征，并利用特征点对的坐标绘制出速度矢量图和曲线图.实验结果表明，该方法具有更高的抗噪性能，并能够有效改善图像的对比度、减轻泡沫图像光噪点影响、有效剔除误匹配，从而提取出准确的速度特征.本方法的提取准确率为93.3%,该提取准确率较现有一些算法有较大提高，适用于动态变化的浮选工况.     

强弧光干扰下焊缝结构光图像跟踪信息获取

利用激光结构光进行焊缝跟踪时,在存在强弧光干扰的情况下稳定地获取跟踪信息是非常关键一个问题.采用模板匹配的方法实时地计算得到当前图像中的感兴趣区域,并且利用重心法结合改进的一维Kalman滤波的方法准确的提取出强弧光干扰下感兴趣区域内激光结构光的中心线,最后利用中心线上各点的横坐标计算加权系数对纵坐标进行加权累积,稳定并且准确地获得了能够体现出整条结构光变化的跟踪点信息.实验表明,该文提出的算法具有很强的抗干扰能力,可以在实际的焊缝跟踪系统中得到应用.     

基于面部特征分析的疲劳驾驶检测方法

为避免疲劳驾驶,通过提取面部疲劳特征参数的方法研究了驾驶员疲劳检测技术.对SSD(single shot multi box de-tector)目标检测算法及连续自适应均值漂移跟踪算法(continuously adaptive MeanShift,CamShift)进行优化,以检测人脸区域.利用特征点定位提取面部疲劳特征参数,并基于眼睛闭合时间百分比(percentage of eyelid closure over the pupil over time,PERCLOS)设定疲劳阈值和疲劳检测策略.在实车样本集上进行试验,结果表明:优化的人脸区域定位方法对光线变化、类肤色干扰的鲁棒性更强;所提取的疲劳特征参数能有效反映驾驶员疲劳状态,平均识别准确率达到了92.2％.改进后的算法系统在基于视觉特征的疲劳驾驶检测技术中达到了较高水平,对于预防交通安全事故具有重大意义.     

基于卡尔曼滤波的均值漂移跟踪算法研究

针对均值漂移算法理论的不足,提出了一种改进的均值漂移算法。首先利用卡尔曼滤波获得跟踪目标的初始位置。然后在均值漂移跟踪算法中自适应地调整核函数的带宽,利用均值漂移算法获得跟踪目标的位置。最后对加速行进的行人进行实时跟踪实验。实验结果表明:与传统的均值漂移算法相比,改进后的算法更准确地跟踪目标,跟踪目标的轨迹更加连续。此外它减少了迭代次数,使算法运行更快,提高了跟踪的实时性。     

基于粒子滤波的结构光实时焊缝跟踪技术

针对弧焊中的电弧、飞溅等强光干扰,提出了一种结构光焊缝跟踪实时图像处理技术,研制出焊缝跟踪视觉传感器.首先对焊缝特征区域进行识别和捕获,提取焊缝特征模板,利用焊缝序列图像的相关性对焊缝位置变化进行观测,并对其后验概率进行评价;在此基础上,采用粒子滤波对焊缝实现实时跟踪.结果表明,其相关品配能够有效地消除弧光、飞溅的干扰,其焊缝特征模板的实时更新使得焊缝跟踪能够适应形状变化的焊缝,其特征区域约束和快速相关算法能够有效地提高跟踪的实时性.将所研究的系统在PC104(PIII 1.6 GB)处理平台上,于弧焊接距离传感器20mm且无遮挡情况下进行实验测试,结果发现其跟踪效果良好,每帧处理速度达10 ms,焊缝跟踪精度达0.5 mm.     

基于激光跟踪的V形坡口焊接机器人

介绍了激光跟踪焊接机器人的结构组成和工作原理。在分析了V形坡口焊缝空间位置和形状特征的基础上,采取结构光法标定焊缝图像。经过焊缝条纹图像处理,提取焊缝特征点,根据三角测量原理建立了特征点的三维坐标。通过建立图像空间到机器人末端焊枪的笛卡尔空间雅可比矩阵,计算出焊枪在基坐标下的位姿;利用机器人逆运动学方程,求得机器人各关节的位置值,最后由关节控制器控制各个关节的运动,实现了机器人V形坡口焊接的视觉控制。     

基于遗传算法的离散数据特征点识别与提取

针对ICT(industrial computed tomography)图像处理后零件轮廓的离散数据点,采用改进遗传算法的特征点自适应识别与提取方法对轮廓数据进行精简,以线段和圆弧为逼近基元,以较小的逼近误差(ISE)和较少的特征点为优化目标;对种群采取分类初始化,大大缩小了种群规模;变异概率和交叉概率自适应生成,加快了收敛速度.实例表明改进的遗传算法有更高的优化速度和全局搜索能力,特征点的提取效果较好.     

海量点云数据轮廓特征线的快速生成算法

从海量点云数据中快速生成轮廓特征线,是实现基于特征的模型重建的关键.提出了一种基于切片的轮廓特征线快速生成算法.该算法首先对点云数据进行切片,将数字图像的方法应用到基于切片的特征点提取中,通过设置数字栅格平面的边长快速地提取特征点,并根据提出的双向索引连通法快速构造特征线,最终实现了点云数据的曲线模型.实例证明:本算法可以快速、准确地生成海量点云数据的轮廓特征线.     

基于双通道特征自适应融合的红外行为识别方法

针对现有行为识别算法在红外视频中表现不佳的问题,提出一种基于双通道特征自适应融合的红外行为识别算法.在该方法中,2个通道提取的特征分别是改进的密集轨迹特征和光流卷积神经网络特征.改进的密集轨迹特征是在原始密集轨迹特征中加入灰度值权重,强调红外视频的成像特征;光流卷积神经网络特征是在原始视频对应的光流图序列中提取的,该特征具有较强的全局描述能力.通过自适应融合模型将2个通道特征的概率输出进行自适应融合,得到最终识别结果.实验结果表明,在现有红外行为识别数据集上,该算法有效地提高了识别准确率.     

基于特征点的最近邻配准算法

利用尺度不变特征点的提取方法提取特征点,并对SIFT方法提取出的特征点用最近邻算法进行配准,在搜索最近邻特征点和次近邻特征点时使用了在K-D树搜索算法基础上进行改进的搜索算法BBF（Best Bin First）算法。实验证明该算法具有配准精度高,鲁棒性好的特点。     

基于激光跟踪的V型坡口焊接机器人研究

介绍了激光跟踪焊接机器人的结构组成和工作原理。在分析了V型坡口焊缝空间位置和形状特征的基础上,采取结构光法标定焊缝图像,经过焊缝条纹图像处理,提取焊缝特征点,根据三角测量原理建立了特征点的三维坐标。通过建立图像空间到机器人末端焊枪的笛卡尔空间雅可比矩阵,计算出焊枪在基坐标下的位姿,利用机器人逆运动学方程,求得机器人各关节的位置值,最后由关节控制器控制各个关节的运动,实现了机器人V形坡口焊接的视觉控制。