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1.
邱国清 《湖南工程学院学报(自然科学版)》2021,31(3):48-52,82
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%. 相似文献
2.
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. 相似文献
3.
针对现阶段基于脑机接口(brain-computer interface,BCI)的康复机器人存在多目标分类时间长、识别准确率仍有待提升的问题,设计了一种由脑电信号控制的上肢康复机器人,对脑电信号中的稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked po-tential,SSVEP)分类,进而判断出受试意图并输出相应动作指令.基于MATLAB的Psychtoolbox工具箱设计了包含5个刺激矩形的频闪界面作为视觉刺激器,刺激大脑生成SSVEP信号,对应上肢康复机器人的5个控制指令.运用多导联同步指数(multivariate synchronization index,MSI)算法对采集到的信号进行分类并输出控制指令,机器人在接收指令后执行特定动作.实验得到的机器人动作正确率最佳为98.33%,平均信息传输速率为23.11 bit/min.结果表明:SSVEP信号控制的上肢康复机器人在辅助治疗的方面具有良好的应用前景,可以有效提高肢体偏瘫患者的康复效果. 相似文献
4.
李云飞 《湖南工程学院学报(自然科学版)》2021,31(1):53-58
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. 相似文献
5.
谢建梅 《长春工程学院学报(自然科学版)》2021,22(4):112-115
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. 相似文献
6.
针对传统相机标定方法存在的精度不高和反向传播(BP)神经网络训练结果对初始权重和阈值的敏感性等问题,利用模拟生物界种群规模动态平衡的阻滞增长机制,构建阻滞增长神经网络,对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化,消除了初始权重和阈值随机性对神经网络计算结果的影响.设计了比较实验,以验证阻滞增长神经网络的优越性.针对实验过程中传统Harris角点检测算法存在的漏检测和误检测等问题,提出了一种改进Harris角点检测算法,使得实验中所得到的双目视觉系统的标定精度满足比较实验的要求.比较实验表明:与BP神经网络方法相比,采用阻滞增长神经网络进行双目视觉系统标定具有更好的收敛性和求解精度. 相似文献
7.
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. 相似文献
8.
针对多目标跟踪中因目标遮挡而导致跟踪过程中身份交换频繁的问题, 提出一种行人多目标跟踪算法. 该算法首先使用YOLOv4作为检测器, 检测出目标并确定检测框坐标, 利用扩展Kalman滤波器对轨迹进行预测; 然后用匈牙利算法作为数据关联模块, 采用级联匹配方法将扩展Kalman滤波预测的检测框与目标检测的检测框进行匹配, 并将发生遮挡的目标加入轨迹异常修正算法; 最后在数据集MOT16的测试集上进行实验. 实验结果表明, 该算法取得了56.5%的跟踪准确度, 且对遮挡现象效果良好, 有效改进了对目标遮挡身份频繁切换以及遮挡引起的目标丢失的问题. 相似文献
9.
为提高苹果的产量和质量,防止病虫害对果实质量的影响,设计了一款基于机器视觉的苹果树病虫害智能识别系统。该系统采用交互式分割(GrabCut)算法对图像进行分割,然后使用高斯拉普拉斯算子和拉普拉斯高斯(Laplacian-of-Gaussian, LOG)算法将苹果叶片中的病斑提取出来,最后将提取出的图像送入深度神经网络(deep neural networks, DNN)进行进一步的分析与处理,能够实时、方便地识别出苹果树叶病害中较为常见、发病率高的花叶病,锈病,灰斑病,斑点落叶病以及褐斑病。经测试,该系统对苹果树5种常见病虫害识别率精度高达91.17%。结果表明,该算法能够有效提升苹果树病虫害防治,优于基于卷积神经网络特征的区域方法(regions with CNN features, R-CNN)、YOLO(you only look once)等单一病虫害检测方法。 相似文献
10.
环境感知技术是智能车功能实现的前提,而在感知的基础上提高智能车对环境的认知能力是实现全自动驾驶的关键。本文针对室外交通场景,基于卷积神经网络提出了一种新的智能车同时定位以及语义地图构建方法,对智能车进行定位,并且构建稠密的3D语义地图,提高智能车的环境感知、认知能力。首先,基于双目ORB-SLAM提出了一种四线程的双目SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)方法构建稠密的3D点云地图,四线程分别为追踪线程,局部地图构建线程,回环检测线程以及稠密地图构建线程;其次,为提高智能车的环境认知能力,使用端对端的方法对图像进行语义分割,并且为提高语义分割精确率,将环境的几何信息也作为卷积神经网络输入;最后,将感知的能力与认知的能力相结合构建语义地图,为智能车实现全自动驾驶奠定基础。本文将算法在KITTI数据集上进行测试,整体算法速度为10帧/秒,语义分割的全局精确率为73.1%,构建的语义地图显示本文提出算法能够在大规模室外场景下重构全局一致性地图,并且帮助智能车实现对环境的解析。 相似文献