基于Kinect的机器人臂手系统的目标抓取

为了实现机器人臂手系统的目标抓取, 采用Kinect对目标信息进行实时检测. 首先,采用张正友棋盘标定法完成对Kinect内外参数的标定. 其次, 利用深度信息进行深度分割, 滤除大部分干扰背景, 再通过颜色与形状特征实现目标的识别与定位. 将识别对象的3维坐标通过以太网发送至机械臂控制台, 随后机械臂移动至目标位置. 最后采用变积分PID算法控制灵巧手接触力, 保证响应的快速性及精密性, 实现灵巧手的精细抓取. 通过设计一套完整的实验系统验证了该方法的有效性.     

机器视觉技术在烟草包装设备上的应用

基于机器视觉技术的烟包检测器是以机器视觉技术为基础,通过软件对兴趣区域进行处理,就能识别有质量缺陷的烟包.     

基于Kinect的冗余机械臂直线推移操作控制

研究了采用机械臂推移操作来解决不易抓取目标物的位置、姿态的改变问题.讨论了冗余机械臂系统的运动学建模和基于工作空间的改进RRT算法,给出一种基于Kinect的冗余机械臂直线推移操作控制模式.当Kinect检测到目标物处于危险位置时,机械臂系统首先会依据目标物的具体位置应用基于工作空间的改进RRT算法使机械臂按照指定的轨迹、位姿移动到目标位置;然后在平面二自由度的操作空间中,采用直线推移操作将目标物推移到指定安全位置.最后应用七自由度冗余机械臂系统验证了所提出的基于Kinect的冗余机械臂推移操作控制方法的有效性.     

一种基于改进的SURF算法的静态手语字母识别方法

结合Kinect传感器提出一种改进的SURF(speeded up robust features)算法进行静态手语字母识别的方法。Kinect传感器采集深度图像进行手势分割可以克服光照变化、复杂背景带来的干扰;改进的SURF算法对实时图像与模板图像的积分图进行计算分析,提取两者的SURF关键点描述符,采用最近邻匹配算法对SURF算法自有的快速索引匹配的结果进行优化,克服了角度旋转变化对手语字母识别率的影响。实验证明,该方法在应对光照变化、复杂背景、角度旋转方面有很好的鲁棒性,平均识别率为97.7%。     

基于Kinect的中国手语识别

基于微软Kinect提取的深度图像信息,提出了一种新的中国手语识别方法。该方法首先利用Kinect获取人体主要骨骼的3D坐标和手的3D坐标;然后根据中国手语的手型、手的位置和手的方向3个主要构造成分,分别采用DBSCAN和K-means聚类算法获取手语特征中的手的位置基元和方向基元,提出一种结合CLTree和Attribute bagging聚类集成方法提取手型基元;最后将这3类基元进行组合采用模板匹配方法识别中国手语。通过对选取的72个中国手语进行识别实验,平均识别率为90.35%,实验结果说明了方法的可行性。     

Optical turbulence profiling with single star SCIDAR technique

In order to characterize optical turbulence, we have developed a single star SCIDAR （SSS） for measurement of the distribution of Cn^2 with height. The SSS consists of a 40 cm telescope and a CCD camera for fast sampling of stellar scintillation pattern. Spatio- temporal auto and cross-correlation functions of the single star images are computed, providing vertical profiles of optical turbulence intensity C2（h） and wind speed V（h）. Using this new SSS experiment, profiles of turbulence can be obtained from the ground to the top of atmosphere, allowing the determination of seeing, isoplanatic angle and coherence time. Detailed characteristics of atmospheric optical turbulence are important for active and passive imaging, astronomical site testing, adaptive optics, laser communications, target tracking and designation, and laser beam control. We plan to improve the robotization of the SSS to be able to use it routinely even under harsh weather and altitude conditions that we expect to encounter on the high Tibetan plateau or at Dome A in Antarctica. SSS will also be applied for the site testing campaign of the future Chinese extremely large telescope.     

基于椭圆曲线的数码相机像点坐标标定

本文研究了物平面上圆盘圆心的像点坐标标定问题。通过对中心射影变换性质的分析,给出了椭圆中心与实际像点之间距离的一个上界。建立了基于椭圆方程的两种标定模型,即椭圆中心模型与公切线模型,最后通过仿真实验比较了两种模型的优缺点。     

面向手语自动翻译的基于Kinect的手势识别

提出了一种基于3D体感摄像机Kinect设备实现面向手语自动翻译的手势识别方法,利用Kinect体感外设提供的深度图像实现手的检测,并通过OpenNI+NITE框架中函数获得手掌质心在三维空间中的位置,然后通过等值线追踪算法(又称围线追踪算法)和三点定位算法识别出手指实现了手势跟踪,最后通过矢量匹配方法识别手指名字,并设计了三层分类器来实现静态手势语的识别.相较于传统的基于数据手套和单目摄像机的方法,本方法识别的更准确.基于上述方法,实现了一个手势识别系统.实验结果显示,本文提出的方法更加简洁且行之有效.     

基于HSV空间的高动态范围彩色显微图像合成

由于显微场景照度动态范围较大,普通显微成像设备拍摄的单幅图像无法真实表现实际场景,提出了一种基于HSV空间的高动态范围图像合成方法.首先,将同一场景不同曝光度的序列图像从RGB空间转换到HSV空间.其次,利用Debevec-Malik方法将图像序列的亮度分量合成为高动态范围的亮度图像,再对其进行色调映射得到最终的亮度分量.另外,我们对色调和饱和度分量分别进行加权平均合成,从而得到最终图像的色调与饱和度分量.实验结果表明,本方法对彩色显微图像具有较好的处理效果.