机器视觉的背景颜色对水稻种子图像分割的影响

在机器视觉识别水稻种子的发展过程中,背景颜色对水稻种子的图像分割直接影响着识别分析的准确性.采用4种不同的背景颜色进行图像采集,即将黑色、蓝色、绿色和红色涂在种子上,分析其图像识别效果,研究背景颜色对水稻种子图像分割的影响.利用LabVIEW软件实现图像处理,对水稻种子的长度、宽度等简单参数进行测量,根据水稻种子的实际长度和宽度计算不同背景色下的图像识别误差.研究发现,蓝色背景下种子长度和宽度的识别对比度更好,识别准确度更高.     

图像处理技术在混凝土骨料形状参数分析中的应用研究

应用多目立体视觉三维重建理论及其方法,构建了3D混凝土骨料形状参数测试分析系统.分析系统通过多目视觉技术,多角度提取骨料的三维信息,利用三维重建方法,获得相关的、用于表征骨料形状特性的形状参数,如针状、片状系数、圆度、球度、凸度、矩形度.在骨料形状参数分析的基础上,进一步分析计算骨料级配及针、片状颗粒含量等表征骨料质量指标的参数,解决了通过图像处理技术检测骨料主要质量指标的问题.对比研究分析表明,测试精度与传统的筛分方法高度吻合,为骨料质量的自动检测分析提供了新的方法.     

港口集装箱自主识别定位技术

针对港口集装箱自动装卸问题,结合双目视觉和深度学习技术,设计了一种基于Faster R-CNN(faster regions with convolutional neural network)模型的集装箱三维识别定位方法。首先利用双目摄像头采集装箱图像,用于训练Faster R-CNN模型,然后使用该模型检测图像中的集装箱目标,对识别出的目标添加矩形框,并提取其中心点图像坐标,接着通过对双目摄像头进行标定和匹配,获取集装箱矩形框中图像坐标点的深度,实现对集装箱的三维定位,最后将集装箱的三维坐标转换到轮胎吊吊具坐标系下,获得所有集装箱目标中心和吊具中心距离。实验结果表明,系统运行速度可以达到30 fps,平均定位误差在5 mm以内,系统可以有效解决集装箱三维实时识别和定位问题,提升港口集装箱自动化装卸能力。     

面向无人平台的室内精密定位与构图技术

针对无人作战平台在室内等复杂环境下的高精度定位与地图构建问题,提出了一种利用信标锚节点辅助的单目视觉同步定位与地图构建方法,该方法通过WLAN锚节点估计出单目视觉尺度因子并结合视觉传感参数,获取真实尺度空间下的定位位置,并利用因子图模型对WLAN定位和单目视觉定位结果进行最大后验概率准则下数据融合,从而获得精确的位置和构图信息。实验表明：文中所提出的方法较好地解决了传统单目视觉定位中的尺度不确定问题,定位精度达到分米级,扩展了单目视觉SLAM在真实尺度空间中的应用,在复杂环境下的无人侦察、搜救和打击等应用领域具有重要的工程和实践意义。     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。     

高压电缆移动作业机器人机械手双闭环自主定位控制

为提高高压输电线路移动作业机器人作业过程的自动化程度及作业效率,在电磁传感器定位作业区的基础上,提出了一种基于BP网络和视觉伺服相结合的移动作业机器人机械手双闭环自主定位控制方法,并设计了双闭环定位控制系统,其中一个闭环采用BP网络求解机械手的逆运动学实现机械手的粗定位,另一个闭环通过视觉伺服获取特征参数实现机械手的精定位,通过粗定位和精定位相结合的方式实现作业机械手与作业对象的自主精准定位与对接控制.仿真实验将作业机械手与螺栓螺母的对准运动控制过程分解为X,Y,Z 3个方向的定位控制,通过控制算法的调节,3个方向的误差以较快的速度和较高的精度收敛到理想值,并且算法对于不同线路参数结构的引流板具有较强的适应性,满足了特种作业机器人控制实时性、稳定性及对于不同线路结构的自适应性的设计要求.通过引流板螺栓紧固现场作业试验验证了本文所提出方法的有效性和工程实用性.      

嗅觉搜索机器人的单目视觉室内定位技术研究

针对室内嗅觉搜索机器人定位问题,提出一种基于最小二乘高斯核支持向量机的单目视觉定位算法.首先,利用最小二乘高斯核支持向量机,可将机器人在图片中像素位置与真实场景中位置间的非线性映射转化为带高斯核的线性映射;然后,运用k重交叉验证方法对映射关系模型进行训练,获取优化模型参数;最后,利用单目摄像头采集机器人运动的连续图像,并根据机器人平台与其背景间的灰度差异特征实时识别图像中目标机器人平台,计算得到机器人平台形心在每一帧图像中的像素位置,进而映射出机器人平台在室内环境下的实时动态位置.实验结果表明:此定位方法能够为移动机器人在室内环境下提供高精度和无累积误差的实时定位信息;算法的精确性和可靠性得到了充分验证.     

四旋翼无人机单目视觉自主着陆系统研究

以基于计算机视觉技术实现四旋翼无人机自主着陆为目标,采用Pixhawk开源飞控和mavros技术,设计黑白相间的正方形分级嵌套地标,然后通过单目摄像头采集图像数据输入机载图像处理上位机NVIDIA TX2中进行图像处理,并结合OpenCV函数库功能完成地标检测识别,最终实现四旋翼无人机位姿解算与自主着陆.     

煤矿机器设备的可靠性研究

随着机械化水平的提高,机在煤矿系统中发挥着越来越重要的作用,随之而来的是机械设备故障增加,导致机械伤害事故日益增多。研究以提高煤矿建设中机器可靠性为主要目的,分析影响设备可靠性的因素,利用模糊综合评价理论,建立煤矿机器系统可靠性的多因素多级模糊综合评价模型,在实例中对机器设备的可靠性程度进行综合评价,找出影响其可靠性的薄弱环节,并提出提高煤矿机器可靠性的相关措施。