基于计算机视觉的远距离动态前景测距方法

针对当前测距算法标定步骤复杂、图像匹配困难和不准确的问题,提出了一种远距离动态前景测距的方法,系统中由两个摄像头负责采集实时环境图像,利用前景检测算法检测出实时图像中的目标物,根据透视投影模型通过测量两个摄像头之间的距离、标定板与摄像头之间的距离、标定板自身的宽度和高度等数据,计算出目标物在标定板上映射点的三维坐标;再根据两个摄像头坐标,得到空间中两条直线的方程,则两直线的交点就是目标物的物理坐标;最后利用欧氏距离公式,计算出目标物距离摄像头的距离。通过实验可知,在目标距离小于3000m时,两种方法测量误差均小于3%;当目标距离大于3000m时,计算机视觉动态前景测距和传统测距方法的测得的数据平均误差分别为2.90%和25.50%,计算机视觉动态前景测距方法表现出更高的精度。     

基于双目视觉和主动光源的河工模型三维地形测量方法

针对河工模型三维地形测量需要,提出了一种基于双目视觉和主动光源的非接触多点测量方法.首先,利用传统的DLT模型(Direct Linea Transformation)估算图像主点坐标,再借助考虑畸变矫正逐步补偿的非线性优化方法标定出相机的内外参数;其次,通过图像形态学处理提取点阵光斑的质心坐标,根据定位光斑与其余光斑的位置关系精确匹配出左右两幅图像中的同名斑点;最后,利用超定线性方程组计算点阵光斑的三维坐标,插值重构出河工模型的三维地形图.该方法装置简单,测量速度快,测量精度达0.2mm,具有良好的推广前景.     

一种弧焊机器人熔池图像的快速标定方法

为了获得弧焊机器人焊接过程中熔池的几何尺寸,须在焊接过程中采用摄像机采集熔池图像,并完成系统的标定.将摄像机模型考虑为理想针孔透视模型,采用固定角度和高度对熔池图像进行采集,使标定模型参数缩减至8个,和传统标定方法相比,大大降低了计算量.采用同一平面4个目标点进行了系统标定和实验,理论和实际熔宽平均误差为0.031 mm,因此应用该方法对弧焊机器人熔池图像进行标定是可行的.     

转塔式贴装头吸嘴三维位姿误差分析与标定

针对转塔式贴装头因机械加工及装配误差导致吸嘴部件不垂直于贴装平面的问题,提出了一种吸嘴三维位姿误差的自动标定方法.对吸嘴进行理论建模与误差分析,通过机器视觉采集图像计算及坐标变换得出吸嘴在不同高度下的各个自转角度下的基坐标,利用最小二乘法拟合出吸嘴的自转圆心基坐标、半径大小以及吸嘴与竖直方向的偏角.通过实验分析吸嘴实际运动轨迹,一方面对理论计算吸嘴下降任意高度下自转圆心基坐标与实际自转圆心基坐标进行比较,另一方面对吸嘴自转到目标角度下计算基坐标与旋转之后实际位置坐标进行比较,结果表明总误差小于±50μm,满足元件贴装位置精度要求.     

数码相机定位的优化设计

研究的是数码相机在交通管制中定位物体特征点的优化设计问题．将数码相机成像问题简化为针孔成像问题后,研究了靶标图像与数码相机像平面上图像间的旋转和平移关系,为了使二维图像获取三维信息,建立起图像间的透视投影模型．利用该模型,通过确立标定点与相应的二维图像坐标,运用最小二乘法求解投影矩阵,实现对相机内、外部参数的标定．标定过程中,运用数字图像处理技术,对图像进行二值化处理,提高了数据的准确度和科学可信性,由此解得较为精确的内、外部参数,获得基于此模型的圆心在像平面的坐标表示,分别为A（321,189）、B（422,196）、C（639,212）、D（582,502）、E（284,501）．使用BP神经网络方法对已建立的模型进行检测,通过对比BP神经网络与透视投影求得圆心值与实际圆心值的均方根误差,论证了该模型有较高的精度和稳定性．并基于已有工作,建立了双目视觉定位模型,得到两部相机间的相对位置关系．在模型的进一步讨论中,研究了椭圆中心偏移问题,时像平面上椭圆的中心坐标进行了修定,得到实际的中心为：A（325,191）、B（427,201）、C（642,216）、D（584,504）、E（288,505）．以及讨论了图形的畸变问题,确定了相应的关系．     

基于IDL的视频图像水位检测新算法

构建了一个基于视频图像的IDL水位新检测模型,可以准确提供监测点积水深度,为监测城市内涝灾情提供科学依据。研究数据为水位视频图像,在ENVI软件中对数据进行校正和重采样。利用能量函数建立水位提取模型并估算水位高度。模型估算的水位和实际水位的统计分析结果为:相关系数的平方R2=0.83,平均绝对误差MAE=1.35 cm,均方根误差RMSE=1.50 cm。     

基于双目立体视觉的三维建模算法

根据双目立体视觉成像原理来完成特征点深度信息的恢复,提出了一种基于图像的三维建模方法。利用该方法标定出相机的全部内外参数;利用双目立体视觉成像原理,根据不同位置拍摄的2幅或多幅照片中的对应点的图像坐标,计算它们在空间中对应点的三维坐标,实现了由多幅图像来恢复物体的深度信息;最后,利用这些坐标在Rhino中实现了由离散的稀疏点云数据建立三维实体模型。     

基于机器视觉的薄带铸轧熔池液位识别方法

为解决薄带铸轧熔池液位难检测的问题,研发机器视觉识别熔池钢水液位的方法.利用线阵CCD下熔池钢水与铸轧辊灰度值有明显差别的图像特征,建立熔池液位的机器视觉检测系统.利用所选线阵相机采集图像速度快的特性,提出基于时间建立熔池液位图像原型的方法,建立了以滤波处理、二值化处理和边界识别为核心的熔池液位视觉识别模型.使用建立的系统和模型在实验室铸轧机和感应加热炉上进行了测试实验,结果表明:所建的熔池液位视觉检测系统和识别方法具备可行性,具有较高的检测精度和较快的检测速度,能够满足工业生产需要.     

基于改进投影寻踪技术和模糊神经网络的未受精种蛋检测模型

考虑基于计算机视觉技术的未受精种蛋无损检测中特征参数之间关系的复杂性和模糊性等因素,提出了一种基于改进投影寻踪模型和模糊神经网络相结合,作为种蛋是否受精品质归属的决策系统.利用量子投影寻踪技术对种蛋图像的复杂形状特征向量进行提取降维,给出了计算最佳投影方向的一种改进量子遗传算法;并且利用模糊神经网络的自动学习决策推理规则,实现了种蛋是否受精品质归属的无损检测.结果表明:该模型速度快且稳定,精度高且鲁棒性好,简单易于实现,精度达到99.37％,满足实际检测要求.     

透射式透明薄膜厚度的在线测量

为满足工业半透明薄膜厚度在线检测的实际需求,论文提出了一种基于透射式光密度计量法的全场在线测量方法.该方法利用相机采集的放置薄膜前后的图像灰度值作为入射/出射能量计算其光密度值,再通过比尔-朗伯定律建立光密度值与厚度之间的关系.为减小测量误差,采用标准密度值标定板对系统进行标定,对计算的理论光密度值进行偏移校正.该系统结构简单,单次测量面积可达100 mm * 75 mm;以四氟薄膜为例进行验证,其测量的平均误差为5.7%,标准偏差为6.66%,为薄膜厚度全场在线检测提供了新的可行性.     

基于图像语义分割的水位智能监测方法

为了解决现有基于灰度图像分割的水位线检测方法易受水面耀光、倒影等复杂光照条件的影响,且在高洪期水尺易被漂浮物缠绕引起测量粗大误差的问题,设计了一种基于深度学习的水尺水位智能监测方法。该方法采用不同条件下采集并由人工精确标注的水尺、水面和漂浮物三分类样本图像构建数据集,训练深层全卷积神经网络,实现了对水尺图像的逐像素分类预测,最终在语义分割图像中检测水位线的像素位置,将其转化为实际水位值。试验结果表明:该方法能够克服传统方法在图像特征提取方面的不足,提升图像分割对野外复杂变化环境的适应性,实现测量有效性的识别,达到水尺水位智能监测的目的,测量的综合不确定度小于3.cm。     

气门几何尺寸的多种边缘高精度检测

目前边缘检测算法只能检测水平边缘、垂直边缘,且检测精度低、处理速度慢、抗噪性能差;针对上述存在的缺陷,提出一种气门几何尺寸的多种边缘高精度尺寸检测算法。首先采用中值滤波和高斯滤波对气门采集图像进行预处理,然后针对不同的边缘使用不同检测算法实现图像边缘的像素级定位。在像素级边缘定位的基础上采用几何质心法亚像素边缘定位实现图像边缘的亚像素级精确定位。最后采用畸变校正技术对图像中边缘像素点的坐标进行校正,得到没有畸变情况下边缘像素点的理想坐标,根据像素当量计算得到气门的各个尺寸。通过在光学图像检测系统中的实际应用,证明提出的算法精确且稳定,满足高精度视觉检测的要求。     

一种高精度CCD测试系统的非均匀性校正方法

针对高精度光电耦合器件(CCD)测试系统中像素的非均匀性给测试结果带来较大误差的问题,根据引起图像像素非均匀性噪声的特性,建立了对应的图像模型.采用自适应阈值分割算法将图像二值化分离出有效使用像素,并提出了一种采用两点线性方法对非均匀性像素进行校正的算法.仿真实验采用高速面阵CCD采集由激光器发射的圆形光斑图像,并通过计算图像光斑的中心坐标进行了验证.结果表明,该算法能够将图像的复杂背景与光斑分离,可校正其像素的非均匀性,稳定光斑的像素灰度值.在相同条件下连续采集图像,图像光斑的中心坐标稳定.     

智能坐标测量系统中零件位姿自动识别

零件位姿自动识别是实现三坐标测量机智能化的关键技术．设计了基于图像不变矩和神经网络的图像匹配与识别算法，将被测零件的虚拟图像与实际图像进行匹配，实现了零件放置姿态的识别功能．由图像几何矩计算出零件在实际图像中的位置和方向，经过像平面坐标系至机器坐标系的转换，得到零件在机器坐标系中的位置和方向．实验结果表明，此零件位姿自动识别方法是智能且高效的，识别算法的重复精度小于0．1mm，识别系统的最大空间定位误差不大于0.6mm．     

基于多元回归模型的GB-SAR监测误差改正及形变分析

针对基于地基合成孔径雷达(GB-SAR)露天矿边坡监测原始影像干涉相位误差改正不准确导致形变数据精度偏低的关键问题,以马兰庄露天铁矿GB-SAR原始影像为数据源,对原始影像干涉相位误差来源和分布特征进行了分析.提出了利用三重阈值提取PS点和高质量PS点的方法,并基于高质量PS点相位与像元坐标建立了多元回归模型.依据该模型对PS点进行相位改正以获取准确形变相位和单幅影像形变量,并在时间序列上进行叠加分析.研究结果表明,基于多元回归模型的GB-SAR形变监测误差改正方法可以准确改正GB-SAR形变监测误差,提高了形变监测数据的精度.     

一种镜像立体匹配改进算法

基于图像视差的三维扫描技术中,计算样本外形需要从存在干扰的图像中寻找匹配对应点,提出一种镜像立体匹配改进算法,处理场景存在镜面的情况下物体和镜像的点点对应问题.新算法通过计算像素点与其邻域的灰度值之差,结合变权构建多维判别向量,通过判断物体空间和像空间中对应点的多维向量夹角的大小,来确定两个像素是否匹配.实验结果表明,相比传统的SAD,NSAD,SSD,NSSD立体匹配方法,新算法能够更好地处理有衰减模糊和色差的图像匹配问题,提高重现物体的几何外形精度.     

CCD摄像机标定中角点亚像素定位方法

CCD摄像机的标定是实现光学三维轮廓测量技术的必要步骤,其标定精度在很大程度上取决于标定特征点的定位精度.在分析现有棋盘格角点像素级和亚像素级定位方法不足的基础上,提出了一种基于改进SV方法的棋盘格角点亚像素定位方法.首先,采用SV算子对角点进行像素级检测;其次,选取标定图像中以初定位角点坐标为中心的5×5像素区域,对其灰度值进行双线性插值;最后,计算插值图像的灰度质心,再根据插值放大倍数,将质心转换到亚像素坐标,实现了角点亚像素定位.实验结果表明,该方法可以获得亚像素级角点坐标,实现CCD摄像机的高精度标定,标定平均误差为0.108 mm.     

基于间接校正的高分三号正射影像生成

由于高分三号卫星(gaofen-3 satellite, GF-3)数据问世时间较短、参数不足,现有软件未针对GF-3数据添加传感器支持,导致难以利用现有各类软件生成其正射影像。提出一种基于间接校正的GF-3正射影像生成方法。模拟待校正区域卫星成像过程,采用RD模型利用与该区域对应的DEM数据构建模拟GF-3影像;在模拟与真实GF-3影像中分别提取特征点,并配准提取的特征点对,进而建立两影像间的映射关系;利用模拟GF-3影像分别与DEM数据和真实GF-3影像之间的映射关系,间接完成正射校正,生成正射影像。针对GF-3多成像模式的特点,选取3种具有代表性成像模式的影像进行正射影像生成试验,取得了较好的实验结果。将真实GF-3影像与模拟GF-3影像的对应像元坐标进行比较表明,x和y方向误差均小于一个像元,精度较高。提出算法充分考虑到了GF-3系统的成像特点,在不同的地形细节均取得了较好的结果。定性和定量的分析实验结果验证了提出方法的可行性及有效性。     

混合神经网络在颗粒图像边缘检测中应用

提出了一种应用混合神经网络进行颗粒图像边缘检测的方法·边缘候选图像是通过采用基于灰度极小值算法提取边缘候选像素获得,神经网络以边缘候选图像中的边缘候选像素及其邻域像素的二值模式作为训练样本·对经过噪声污染的图像进行实验表明,该方法获得的边缘图像封闭性较好、边缘描述真实,适用于颗粒图像的边缘检测·     

Image Edge Detection Based on Oscillation

IntroductionArtificial neural networks can be dividedintotwo classes :rate code neural networks and pulse-based neural networks .Inrate code neural networks the outputs of the neurons arecontinuous , whereas in pulse-based neural networks theneurons emit pulses . Although rate code neural models havebeen well studied, researchers continue to find the evidencerecently that in many cases the brain may accomplishcomputations on pulses(action potential) . Great effort hasbeen devoted towards the a…