水下双目视觉系统中的目标分割和目标定位

针对典型灰度化和阈值方法用于水下目标分割时存在的目标分割不完整等问题,提出了基于灰度对比度增强的两步目标分割方法:第一步基于彩色矢量阈值进行目标粗分割;第二步分析局部对比度和区域内均匀性,动态确定不同通道的权值和反向处理,进而增强灰度对比度,完成目标精分割.针对典型标定、立体匹配和目标位置测量方法不适用于本研究环境的问题,提出了基于目标尺寸估计的目标定位方法,首先完成在线外参标定和目标圆心匹配,然后利用双目位置测量数据估计目标的尺寸,最后采用单目位置测量得到定位数据.结果表明:该分割方法能够准确分割目标,分割准确率和错分类比率均优于典型方法,定位方法能够得到目标三维位置数据,研制的双目视觉系统能够有效配合水下运载器-机械手系统完成自主作业任务.     

水下目标定位中的声线折射修正方法

研究了提高水下目标定位精度的一种误差修正方法-声线折射修正方法.首先根据水下声线传播环境和声速变化规律建立了海水的折射率球面分层模型.然后基于Snell定理,利用射线描迹方法得到从声源到水下目标的声线传播轨迹,从而建立声线的真实传播距离和角度模型.经与声纳测量系统的测量参数比对,建立了水下目标定位中的声线折射误差修正模型.根据实测的海水声速剖面,利用折射率球面分层模型和声线折射修正模型进行了水下目标定位的数值计算.实验证实,采用声线折射修正方法可以有效地提高水下目标的定位精度.     

一种双目主动立体视觉系统的目标定位算法

首先引入主动视觉空间的概念，即用系统本身运动自由度来表达摄像焦点到空间点的视线，其次，推导了把任意摄像机图像点换到主动视觉空间的算法，最后，采用三角形测量原理对图像特征点进行匹配和定位，因为系统中的各个摄像机独立注视目标，摄像机可以采用较小的视野，这为提高定位精度提供了可能性，采用数值仿真手段对相关理论进行了验证。     

基于立体视觉匹配的采摘机器人目标定位方法

为了解决采摘机器人目标定位偏差大的缺陷,提出基于立体视觉匹配的采摘机器人目标定位方法。引入立体视觉模型获取目标图像,采用线性平滑滤波模板消除目标图像的噪声;应用Bouguet算法立体校正左、右图像对;应用Sobel算子检测采摘目标边缘,确定目标的采摘中心点,通过立体匹配确定左、右图像中采摘目标的对应关系,完成采摘中心点的正确匹配,实现采摘机器人目标精准定位。测试结果显示,应用提出方法获得的采摘中心点匹配精度更高,采摘机器人目标定位误差最小值为1.0%,降低了目标定位偏差,应用性能较佳。     

基于移动目标检测和目标追踪的全局视觉AGV的定位算法

针对目前全局视觉定位算法无法对外形变化较大的自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)进行定位的问题,提出了一种基于移动目标检测和目标追踪的定位方式.选用基于高斯混合模型的背景建模法进行移动AGV检测,当初始选择框太大时采用显著性目标检测方式进一步提高精度,将移动目标检测与目标追踪相结合完成了AGV的定位.实验结果表明,本文设计的定位算法满足实际定位需求,可应用于车间物流AGV.     

基于双目立体视觉的目标识别与定位

为从不同角度识别目标物体以及解决左右两幅图像中目标轮廓中心不匹配的问题, 将SURF(Speeded Up Robust Features)算法与GrabCut 算法相结合, 离线采集目标物体不同角度的图像, 生成目标模板图片库。利用SURF 算法完成目标物体的识别; 利用SURF 算法自动初始化GrabCut 算法, 实现目标轮廓的提取; 利用基于灰度相关的区域匹配算法完成目标轮廓中心点的匹配, 结合三维重建原理实现目标定位。实验结果表明, 该方法可以成功识别目标物体并对目标物体进行准确定位。     

基于双目视觉的正交函数局部拟合的工件定位方法

工件定位是自动化生产线的重要过程,是后续分拣、装配等操作的基础。为了解决传统的工件定位误差较大的问题,提出一种基于双目视觉的正交函数局部拟合的工件定位方法。系统建立之前,采集一张拟合板的图像,获得位置信息作为拟合的样本点。工件的定位首先要采集待定位的工件图像,进行图像预处理,通过特征提取获得工件形心的像素值,然后利用样本点进行正交函数局部最小二乘拟合,获得工件形心的平面坐标,最后通过双目重构,获得工件形心的空间坐标。实验结果表明:基于双目视觉的正交函数局部拟合的工件定位方法在精度上比传统的相机标定、三维重建的定位方法有明显提高。该方法不仅提高了工件定位精度,而且避免了标定环节,具有较好的应用价值。     

基于双DSP和FPGA双目视觉的控制采集模块的分析与设计

首先介绍了整个系统组成及各模块的基本原理,给出硬件系统总体设计方案,详细论述了双目摄像头的基本工作原理和在FPGA的协调控制下DSP外扩设备和内核的图像信息采集以及优化的过程, FPGA的控制逻辑的设计与实现以及最后的DSP处理数据功能的实现.利用TI公司的TMS320DM642DSP和FPGA相结合的方法,采用两片DSP,并由FPGA作为主要的控制单元,协调共同完成对实时图像的采集和处理控制,充分发挥各自的优点性能,保证图像采集和处理高效高质的完成.     

基于相对测距的水下目标定位算法

在没有星基、地基及水下时空基准信息的辅助下,为解决对水下目标精密定位问题,提出了一种基于水面舰船间相对测距和目标到达角的水下机动目标定位算法(UTPA)。通过联合水面舰船间电磁波相对距离观测和水下声学测角信息建立定位方程,考虑到目标定位方程求解中的异类信息融合权比失配问题,利用Helmert方差分量估计完成目标相对位置的迭代求解。Monte Carlo仿真表明:基于Helmert权比自适应调整的UTPA的定位偏差仅为典型的单平台声学定位技术的10%。     

基于ARM的水下目标定位系统的通信模拟系统设计

水下目标定位系统被广泛应用于水下目标的定位和跟踪、水声对抗等水声领域,其系统主要由水声浮标阵、中继站和基站等构成,浮标与基站的通信通过无线网桥进行传输。为了提高该系统的通信可靠性和智能性,采用ARM板作为中继站和通信服务器,以一台电脑作为基站的显控机,一台电脑模拟浮标,设计了一种水下目标定位系统通信模拟系统,其中ARM板搭载LINUX嵌入式系统。该模拟系统可以实现基站和浮标之间的中继通信,完成从基站显控端发送各种命令和参数到ARM板,ARM板进行中继转发给浮标,浮标收到命令后进行响应,并回传相关数据至基站显控端的功能。     

基于双目视觉的原木材积自动检测系统

根据原木材积检测的特点,针对传统人工检尺存在的主要问题,基于双目视觉理论,设计了一种由CCD摄像机、单片机和上位机图像处理软件组成的自动化测量系统.选用HYC-600摄像机组建双目视觉前端,并给出了单片机信号采集处理板、光电编码器和光电开关等关键技术的设计方法,完成了双目标定、Bouquet校正、三维重构和各功能模块的软件开发.实验结果表明:该检测系统能有效克服人工检尺的缺点,成本低、精度高、可靠性强、安装使用方便.     

利用水平多波束形成实现海底目标定位的方法

通常来讲,利用水平多波束形成只能得到目标的水平方位和距离信息,无法确定目标的深度．根据水下机器人导航定位功能可以获得不同时刻水下机器人的精确位置及姿态角,文中利用空间几何关系将这些信息结合水平多波束形成技术,可以实现海底目标的定位,获得海底目标的深度信息,并给出仿真结果,证明方法可行．     

基于GSI靶标与立体视觉的双目相机结构参数标定

针对大视场双目相机结构参数标定问题,提出了一种基于GSI靶标的标定方法。相机的内参数已知,利用同名编码点在双相机像面上成像点及双目视觉测量原理,解算出双目相机的相对方位。该方法无需移动靶标,只需要双目相机同时对靶标平面拍摄一次,简单方便。     

基于DM642的双目视觉系统和角点检测算法研究

本文分析了平行双目视觉测量技术中的角点检测算法,针对DM642嵌入式平台进行了相应改进.为了提高算法的简便性,减少人工干预,提出了自适应的Harris角点检测阈值设定算法,并针对DM642在算法实现时做了优化.经过实验,该方法可以准确地自动提取角点,比传统Harris角点检测算法更加适合嵌入式平台应用.     

基于全景视觉的目标跟踪方法研究

文章充分利用全景视觉具有360°视域的特点,将其引入视频监控领域,提出了一种基于全景视觉的目标跟踪方法。该方法基于多摄像机跟踪的思想,通过分析全景视觉的构造,将其分解为基于静态相关联多相机的跟踪。通过划分视场分界线,确定摄像机间的重叠区域,并对摄像机间相互关联关系进行描述和判断。当目标进入重叠区域时,通过同一目标在相邻视域中的关联实现目标交接,以达到在整个全景视觉中实现目标连续跟踪的目的。以全景视频中的行人跟踪为例,对文中所提的跟踪方法进行验证。实验结果表明,该方法可以有效解决多相机间的目标交接问题,实现全景视觉下目标的连续跟踪。     

基于主动视觉的结构光手眼系统自标定方法

为实现结构光手眼系统的标定,提出一种基于主动视觉的结构光手眼系统自标定技术。该标定技术无需使用特制靶标,只需场景中三个特征点,通过控制机器人进行四次线性无关的平移运动和两次带旋转运动,即可实现结构光手眼系统的标定。四次非线性相关的平移运动标定摄像机内参数和手眼矩阵旋转部分,两次带旋转标定手眼矩阵的平移部分,两次带旋转运动中提取的两激光条,结合特征点所在平面信息,标定光平面方程。实验结果表明,三维数据测量精度可达到±1.32mm,平面特征点间的长度测量误差为±0.73 mm;该标定方法简单,特征选取容易,对结构光手眼系统的实际工业现场使用有重要意义。