等间距平行线辅助机器视觉实现工件尺寸测量

针对工业柔性密封圈形变造成内外圆尺寸发生改变和传统成像系统畸变造成图像边缘轮廓失真,从而直接影响轮廓测量精度的问题,提出一种基于等间距平行线工件尺寸测量算法.首先对工件区域进行轮廓跟踪,求出区域的边界像素点序列;其次,绘制一组水平或垂直方向等间距平行线,对工件轮廓进行拟合;最后,根据圆的计算公式求解出曲面轮廓的尺寸参数值,从而减少畸变造成的测量误差.通过对密封圈内外轮廓尺寸精度和断面精度对工件测量影响的分析,结果表明:基于等间距平行线工件尺寸测量算法对柔性圈内外径最小误差分别为0.5％和0.9％,横断面最小误差为1.6％.     

基于放电检测和机器视觉技术的火花塞缺陷检测系统

为了减少传统人眼目测检测造成的误差,提高火花塞的缺陷检测效率,设计了1种基于放电检测技术和机器视觉技术的火花塞缺陷检测系统.火花塞缺陷检测系统由工控机、NI DAQ数据采集卡、IGBT驱动板、IGBT模块、点火线圈、分压模块和工业相机构成.利用脉宽调制技术和电磁感应原理,对火花塞施加电压,通过抓拍点火线圈电压输出下火花塞放电火花的位置信息,检测火花塞陶瓷件是否存在缺陷.试验结果表明:该火花塞缺陷检测系统输出的放电高电压安全可测,检测精度更是高达95％,满足了火花塞缺陷检测的实际应用需求.     

基于改进K-means算法的工件表面缺陷分割算法研究

工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适应人类学习优化算法应用到K-means聚类算法中,使自适应人类学习优化算法初始化K-means聚类算法的聚类中心,最后将改进的K-means聚类算法结合形态学进行工件表面缺陷的检测.实验表明,该算法能够较理想的分割出工件表面的缺陷,具有分割精度高、实用价值较好的特性.     

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.     

视觉搜索中图标布局的影响机理

采用视觉搜索范式，研究图标视觉特征及数量变化对图标布局认知绩效的影响.实验表明，当图标数量N=6时，仅图标视觉特征主效应显著，布局方式对搜索速度无显著影响，图标视觉特征是认知绩效的主要影响因素;当图标数量N=15时，仅图标布局方式主效应显著，横向排列搜索速度最快.通过图标数量的连续性变化实验发现，图标数量超过10个，横向排列反应时显著低于纵向排列，两者错误率无显著差异;随着图形面板 L_○长度 / S_○宽度比值的降低，两者平均反应时差距逐渐缩小，趋于一致.研究表明，图标数量的变化对布局方式和视觉特征的认知绩效产生显著影响.     

基于双目视觉的三维重建技术研究

随着计算机运算速度的提高以及图像采集设备的更新换代,人们越来越不满足于传统三维测量方式,非接触式测量技术蓬勃发展,成为国内外学者研究的热点,双目三维重建是研究重点之一。本文首先介绍了基于双目视觉的三维重建技术,然后在MATLAB和OpenCV实验平台上,采用经典立体匹配算法即AD-Census算法对花瓶进行三维重建。     

基于形态结构特征的对流单体自动分割方法研究

风暴单体是形成各类强对流灾害天气的基本单元,它们的雷达回波形状复杂、内部分布不一、外层相互交织,从而造成单体分割困难.提出了一种基于形态结构特征的对流单体自动迭代分割方法.以雷达图片中区域树结构单体分割结果为初始输入,在每次迭代分割过程中,首先计算各个分割结果的3个形态结构特征,然后通过一个预先训练的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器判断分割结果是否为对流单体,对非单体的分割结果进行再次分割.通过3种不同类型的风暴案例进行测试,结果表明,本文方法能够有效地识别出聚集的单体和处于分裂/合并状态的单体,并且能够获得单体的完整结构.在定量评估测试中,本文算法获得了0.84的临界成功指数评分,高于传统的风暴单体识别与跟踪算法(Storm Cell Identification and Tracking,SCIT)方法(0.55)和单阈值方法(0.49).     

输电线路舞动现场监测技术研究

输电线路舞动对电力系统产生严重的破坏作用。舞动监测对于舞动机理研究、防舞装置开发和防舞方案制定都具有重要的意义。本文介绍了目前常用的舞动监测技术和各自的优缺点,阐述了基于单目视觉分析舞动监测技术的系统构成和关键技术,提出了基于线路特征的单目视觉标定方法。通过在尖山真型输电线路试验基地的实际应用,验证了基于单目视觉分析的输电线路舞动监测技术的实用性。     

美国研制能思考在机器人

<正>谷歌公司正与牛津大学的两支人工智能研究小组合作,研制先进的类人机器人。第一支研究小组的任务是帮助机器人更好地了解用户的想法和意图,第二支研究小组的任务是通过深度学习技术提高机器人的视觉识别能力。据国外媒体报道称,谷歌正在研制一种模拟人类大脑的超快量子芯片,这让搜索和软件更加直观。被谷歌收购的人工智能创业公司Deep Mind联合创始人、谷歌工程部副总裁杰米斯·哈萨比斯在博客中表示:"对于当前的人工智能研究来说,这无疑是一个非常令人兴奋的时刻。我们在很多方面不断取得进步,其中包括图像识别和语言理解能力。我们很高兴地宣布与牛津大学展