CCD摄像机的标定

本文介绍并分析了摄像机传统标定方法和自标定方法的优缺点,并重点介绍了传统标定方法中的线性摄像机模型的标定方法。该方法一开始就考虑了畸变,省去了很多繁琐的中间细节,而且针对某一特定的工作环境,标定精度比较高,具有很强的实用性。     

高灵敏度微光积累 CCD 摄像机

高灵敏度微光积累ＣＣＤ摄像机钱安平王一年王晓刚沈益（南京８４１研究所２１０００８）高灵敏度微光积累ＣＣＤ摄像机是利用“ＣＣＤ变积累控制技术”而研制成功的一种专用摄像机。该成果所采用的技术路线是在分析微光图像噪声特性的基础上，提出通过对微光图像信号进行...     

浅析摄像机中的CCD器件

概述了CCD摄像器件的工作原理功能及其技术发展。     

基于CCD摄像机垂线测量系统的应用研究

目前的普通相机量测作业方法都是基于直接线性变换算法或光线束法,存在对控制点的个数和分布要求较高,不适宜应用的缺点。针对以上情况,本文提出了以CCD摄像机作为数据获取工具,以近景摄影测量技术和数字图像处理技术等作为手段的垂线数据的获取技术。实验表明,本文所述的垂线测量方法、量测处理算法是正确有效的。     

CCD摄像机中的新技术与新功能

本文对近年来生产的CCD摄像机中广泛采用的新技术和新功能作了详尽的介绍和分析.     

微光CCD摄像机分辨特性测试

为了定量评价微光ＣＣＤ的综合性能，该文进行了微光ＣＣＤ摄像机分辨特性测试的研究，文完善了微光ＣＣＤ摄像机分辨率测试系统，整个系统由中性可变微光照明系统，光学成像系统，微光ＣＣＤ摄像机，监示器和照组成。阐述了微光ＣＣＤ摄像机分辨特性的测试方法。该文采用一定性质的鉴别图案（电视分辨率测试卡）在一定微光照度下投射到微光ＣＣＤ摄像机的阴极面，在监示器中观察到的最小空间频主就是此照度下的分辨率，文中用此测试     

基于激光雷达和摄像机融合的智能车障碍物识别方法

针对智能车环境感知中单一传感器所存在的局限性问题,提出一种通过激光雷达融合摄像机来感应识别智能车前方障碍物的方法.首先,通过激光雷达与摄像机之间的校准,实现目标的三维数据的图像投影,并进行视觉图像与目标的三维雷达数据的融合,以提取障碍物候选区域.其次,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural...     

基于空间颜色特征的行人重识别方法

行人重识别技术是嫌疑目标跨摄像头的完整活动路径分析系统的核心技术,但是在被用于实际应用时面临计算复杂度高和存储开销大等问题.针对这些问题,以视频侦查应用为背景,提出一种基于空间颜色特征的行人重识别方法,建立一种在计算复杂度和性能上较均衡的行人外貌特征描述符,对外貌中直观和重要的颜色特征采用对光照具有不变性的颜色描述符进行描述,一定程度上降低了光照变化对颜色特征稳定性的影响.为了弥补颜色直方图缺少空间信息的缺陷,并提高颜色直方图对光照和姿态变化的鲁棒性,把行人团块按语义分割成躯干和腿两部分,再把每一部分细分成若干子块,然后分别计算颜色描述符,并在计算相似度时引入位置信息.实验结果显示本方法在取得接近最好性能的同时具有低计算复杂度的优点.     

基于线阵CCD的石材连续磨机测量系统

目的提出一种基于机器视觉的石材连续磨机在线测量系统,提高石材磨机板材尺寸测量系统的精度和寿命.方法采用在石材磨机上架设线阵CCD相机的方式实现在线测量,根据光学成像原理,建立像素尺寸和物理尺寸的换算模型.通过测量不同石板灰度值,分析得到最佳阈值.应用最佳阈值提取石板宽度方向上扫描的边界坐标值,并通过换算模型,得到石板宽度数据.最后通过绘制机械测宽式与线阵CCD测宽式两种方法的测量的板材轮廓对比图进行误差对比分析,验证本系统的可行性与优越性.结果对多种常用石材进行灰度值检测和对比,获得最佳灰度值检测阈值为150.通过测量数据轮廓对比图可以看出采用线阵CCD获得的尺寸图形更接近石板的真实轮廓,比传统的机械式测量方法在精度上有很大的提高.测量精度达到2 mm.结论通过测量试验证明,该测量系统满足石材企业生产需求,并对不同颜色的石板都有较强的适应性可以有效地减少误差、提高工作效率.     

基于激光雷达和摄像机融合的智能车障碍物识别方法研究

针对智能车环境感知中单一传感器所存在的局限性问题,本文提出一种通过激光雷达融合摄像机来感应识别智能车前方障碍物的方法。首先,通过激光雷达与摄像机之间的校准,来实现目标的三维数据的图像投影,并进行视觉图像与目标的三维雷达数据的融合,以提取障碍物候选区域。其次,提出了一种基于卷积神经网络和SVM的障碍物识别模型,用于训练KITTI数据库中的数据,检测视觉图像中的行人和车辆目标,以此来得到所需要的单帧下各传感器的目标检测数据。实验结果表明,所提出的模型在KITTI中选择的小数据集上获得的模型在实际测试中具有良好的性能,具有可靠的识别能力和良好的分类结果。     

基于表面肌电信号的手势识别方法

为了提高上肢手势动作的识别准确率,通过三阶巴特沃斯滤波器进行表面肌电信号(sEMG)去噪和时间滑动窗口合理分割sEMG信号预处理。特征提取使用了积分肌电值、均方根值和小波包变换系数,并提出了一种时域信号结合时频域信号的特征空间方法,包括了积分肌电结合小波包变换系数(IEME)和均方根值结合小波包变换系数(RMSME)。在特征空间构建基础上,提出了三种手势识别方法：支持向量机分类器(SVM)、人工鱼群算法优化支持向量机分类器(AFSA-SVM)和卷积神经网络(CNN)。实验共采集了10位受试者的8种上肢手势动作sEMG信号,并引用Nina Pro DB2公开数据集进行对比。实验结果表明,无论在实验采集数据和Nina Pro DB2公开数据集中特征空间IEME相对于RMSME都更具识别度,并且特征空间IEME在1D-CNN上识别平均准确率和平均训练用时均优于2D-CNN。在实验采集数据中1D-CNN识别平均准确率高达98.61%,相对于SVM和AFSA-SVM识别准确率提高了6.77%和10.61%,并且采用1D-CNN识别方法的平均训练时间为7.37s较SVM和AFSA-SVM减少了68.32s和221.53s,因此在手势sEMG信号识别分类中采用特征空间IEME和分类模型1D-CNN具有优势。     

基于SIFT的中厚板表面缺陷识别方法

中厚板在生产过程中,由于各种因素难免会产生压痕、辊印、划伤等缺陷,严重的缺陷会对下一道轧制工艺产生不良的影响,因此在包含氧化铁皮背景中准确识别出真实缺陷对提高钢铁企业的产品质量至关重要。该文采用尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)算子来提取具有尺度旋转不变性的特征向量,并采用Euclidean距离相似性判定度量实现图像匹配,进而识别出中厚板表面缺陷。该文通过大量实验分析并确定各参数取值,最终将SIFT算法应用到中厚板表面缺陷识别,实验结果表明:该算法对辊印、压痕等缺陷的识别率较高,能够达到95%,尤其是对连续出现的缺陷检测效果明显,从而验证了SIFT方法较好的光照不变性、旋转不变性和仿射不变性。     

一种基于深度卷积神经网络的车辆颜色识别方法

车辆颜色是车辆中显著而稳定的特征之一,在智能交通系统中具有重要的作用。针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下车辆颜色特征的问题,本文在AlexNet网络结构基础上,通过调整网络结构、优化网络参数,形成了基于卷积神经网络的车辆颜色识别网络模型。该方法不需要预处理过程,能够自适应地学习车辆颜色特征表示。对常见的车辆颜色进行训练测试的实验结果表明,本文提出的方法应用到车辆颜色识别问题上具有较好的优势。     

基于自适应颜色快速点特征直方图的托盘识别方法

托盘识别是无人驾驶工业车辆进行货物搬运的关键技术之一.针对现有托盘识别方法低效耗时、鲁棒性差、参数选择随意的缺点,提出了一种基于自适应颜色快速点特征直方图的托盘识别方法.该方法使用Kinect V2传感器采集包含托盘的场景点云数据,点云经离群点剔除后,基于邻域特征熵函数最小准则获取每个点的最优邻域半径.提取点云关键点,计算关键点的颜色特征和自适应邻域快速点特征直方图,融合成自适应颜色快速点特征直方图,进行特征匹配与误匹配点对剔除,从而实现托盘识别.与固定邻域半径为0.012 m的快速点特征直方图对比,实验结果表明：基于自适应颜色快速点特征直方图的托盘识别精度提高了83.74%,特征提取用时减少了35.55%,验证了方法的优越性.     

基于结构谱的中厚板表面缺陷识别方法

为克服传统纹理分析的缺陷识别结果易受光照变化和氧化铁皮不利影响的缺点,提出了结构谱纹理分析方法,并将其应用于中厚板表面麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别.实验结果表明,结构谱方法具有较好的光照不变性,对麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别率要高于灰度共生矩阵、Laws纹理能量、傅里叶功率谱等其他纹理分析方法.     

CCD摄像机内外部参数快速准确的标定方法

导出了一种ＣＣＤ摄像机的成像模型，给出了一种基于这种模型的ＣＣＤ摄像机内部、外部参数标定方法，该方法的特点是无需迭代，且精度高。     

基于表面凹凸度的未知物体分割识别方法

为了使机器人在人们的生活中更加普及和大众化,并从一定程度上优化机器人对周围环境的认知功能,设计了一种利用目标物体表面凹凸度对该物体进行分割识别的方法.该方法对目标物体局部表面凹凸性的两类判定方法展开了系统性的探讨和分析,将连续局部表面凹凸度对布尔型判定进行替换,利用表面凹凸度和法方向信息这两个要素设计了一类全新的分割权重运算方法,进而为输入场景构造相应的无向带权图,在这之后结合快速图分割算法获得相应的目标物体.实验结果表明,本文方法与基于凹凸性的判定方式相比,基于凹凸度的量化衡量在针对测量噪声和计算误差中具有的鲁棒性更好,实际分割结果比单一结合了法方向的实验结果好,更符合实践需求.     

基于彩色CCD图像的表面烧伤检测方法研究

目前的检测方法只能对工件表面烧伤进行粗略分级,还没有建立起机械加工表面烧伤的定量评价体系,影响了实际生产中检测和控制.提出了一种新的工件表面烧伤的定量评定方法,它是建立在彩色CCD图像分析的基础上,采用HSV颜色模型对不同烧伤的彩色图像进行对比,最后经过相似度计算取出烧伤部分并对烧伤部分进行数据分析.试验证明HSV模型对工件表面烧伤定量评定的可行性,为工件表面烧伤定量评定提供了新途径.     

基于多CCD的气弹簧杆表面缺陷检测系统

传统的气弹簧杆表面检测是通过人工的手摸、目视、光照反射及光照投影等方法进行检查,存在检测效率低,效果差等缺点。结合气弹簧杆尺寸长、类圆柱状及表面光滑等特点,利用Labview开发了一种基于多CCD的气弹簧杆表面检测系统,基本实现了气弹簧杆的快速、稳定、高效率及高精度的表面检测,对其他长杆型的工件表面检测具有参考意义,该系统已成功投入使用。