用于路面车辙检测的线结构光图像处理流程

分析了激光线结构光车辙检测原理,提出了适应沥青路面纹理特征和技术状况的线结构光图像处理流程,包括路面横断面曲线提取和车辙特征参数提取.其中路面横断面曲线提取由光心提取、光心连接和光心曲线平滑实现.基于高斯拟合的光心提取用于确定线结构光位置,光心连接用线性插值得到完整的路面横断面曲线,而光心曲线平滑则可削弱路表纹理及其他干扰因素的影响.车辙特征参数提取在获取横断面包络线的基础上实现,最大车辙深度和曲线填充面积均可作为车辙评价参数,而路面横断面曲线也可用于路面横向变形特征的描述.模拟车辙试验表明,线结构光检测可以精确测量车辙深度,提出的图像处理流程具备可行性.     

基于结构光立体视觉的激光再制造工件的测量

为了实现激光再制造工件的快速准确测量,提出了1套与激光再制造机器人耦合的视觉系统.该视觉系统由2个摄像机、1个激光投射器和计算机组成.摄像机和激光投射器组成扫描测头,由6自由度机器人手持实现多视角扫描.并自动完成数据拼接,消除‘死角'.首先,通过MATLAB编程完成系统标定,分别标定出单目摄像机内外参数矩阵,双目相机关...     

基于组合优化算法的碟形水下滑翔机结构优化

圆碟形水下滑翔机的耐压壳体重量大小直接影响其整体性能。为解决只采用一种优化方法进行耐压壳体结构优化设计,很难得到真正的全局最优解的问题。首先,分别采用单目标优化、多目标优化方法进行碟形水下滑翔机结构优化方案设计。然后,设计全局探索型优化算法和数值型优化算法相结合的组合优化算法,对圆碟形水下滑翔机的耐压壳体进行优化设计;并与采用单独优化算法的优化设计结果进行比较分析。结果表明:MIGA和Hooke-jeeves组合优化算法获得很好地单目标优化效果;AMGA和Hooke-jeeves组合优化算法获得很好地多目标优化效果。     

基于果蝇优化算法的零件图像边缘检测算法研究及应用

为实现零件图像的边缘检测,针对传统基于微分的边缘检测算法存在边缘点定位不准确、角点漏检等不足,提出一种基于果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)的零件图像边缘检测算法.该算法首先通过Canny算子得到边缘点的先验知识,再利用希尔伯特变换提取角点信息,以边缘点和角点信息作为启发信息,建立基于FOA的零件图像边缘检测模型,最后通过随机平均移动机制和循环终止条件得到图像的单像素边缘.经实验验证,算法在无噪声边缘检测的条件下,相比传统的Canny算子,在零件图像检测的精度和准确性上有较大提升,可应用于工业零件的高精度无损检测.     

基于线纹尺的线结构光视觉传感器标定新方法

为了实现传感器简单、快速、高精度的标定,提出了一种基于线纹尺的线结构光视觉传感器直接标定新方法,设计了平面靶标与特征点提取算法.即通过获取已知三维空间坐标特征点的图像坐标,直接建立亚像素物像索引表,实现了系统的直接标定.标定实验与测量实验结果表明:文中标定新方法操作简单,易于实现,具有较高的标定精度,Z轴、X轴方向的测量误差均值分别为0.0045 mm和0.0130 mm,能够满足工业生产与测量的基本需求.     

基于粒子群算法的平面刚架及组合结构的优化

桁架结构受力简单,内力只有轴力,刚架结构的受力、内力情况则相对要复杂得多,故传统平面结构优化的研究多是对桁架结构的研究,针对刚架结构或刚架与桁架的组合结构研究甚少.然而,现实工程中的结构多是刚架或组合结构,仅仅对桁架结构进行优化研究远远不能满足现实工程的需要.粒子群优化算法(PSO)是近些年发展起来的一种基于群智能的演化运算技术,概念简单、易于实现,且具有良好的智能背景.本文基于粒子群优化算法对平面刚架及平面组合结构的有应力约束和位移约束的尺寸优化问题进行了研究,并将所得优化结果与改进的可行域算法(MMFD)、序列线性算法(SLP)、序列二次规划(SQP)等传统优化算法的结果进行比较.结果表明粒子群优化算法具有良好的全局收敛性与稳定性,能够更好地解决平面刚架及平面组合结构的优化问题.     

工业X光图像安全检测算法

在工业X光图像安全检测中，缺陷在某种尺度下可以看作是屋脊边缘。从多尺度边缘检测的角度分析得出：在一定尺度下，圆形缺陷在两个方向上都看作是屋脊边缘，而条形缺陷只在一个方向上被看作是屋脊边缘。利用小波多尺度边缘检测的两个分量来确定两个方向是否都存在屋脊边缘，从而区分开这两种形状缺陷。使用LOG算子提取圆形缺陷，使用方向可调滤波器提取条形缺陷，根据检测到的缺陷的形状参数来对缺陷进行分类判级。实验表明，该算法有很好的检测效果。     

基于原始传感器模式噪声的CT图像来源检测算法

为了实现无先验信息情况下的CT图像来源检测,提出了一种基于CT扫描仪原始传感器模式噪声的来源检测算法.首先,采用由5种不同滤波器构建出的滤波器组,从CT图像中获取5种不同类型的传感器模式噪声;然后,对每一种噪声分别进行CT三维重建反变换,得到原始传感器模式噪声;最后,根据原始传感器模式噪声的统计特征向量,并结合支持向量机分类器进行分类,从而实现来源检测.实验结果表明,针对4个厂家的15种不同型号CT扫描仪,采用所提算法获得了较基于模式噪声的来源检测算法更高的识别精度,其平均分类精度可达94.12%.     

基于变分贝叶斯的视觉散焦光图像快速盲复原算法

为实现数字图像的高精度应用,降低外界光线对视觉成像的影响,提出一种基于变分贝叶斯的视觉散焦光图像快速盲复原算法。通过梯度和卷积处理,计算视觉散焦光图像后验概率期望,利用Sobolev空间函数分布方法提取最优初始图像和散焦光模糊函数先验概率。以变分贝叶斯的近似分布思想,无限逼近实际的后验概率;使用相对熵计算多个分布间距离,最大程度贴近真实值;将最小损耗代价函数输入双边滤波器内,即以近似清晰图像为指导图,剔除剩余高频噪声,得到最优图像盲复原结果。实验结果表明,所提算法盲复原后图像对比度高,边缘细节清晰,复原速度快,具有极高的应用价值。     

基于双目视觉算法的图像清晰化算法研究

当天气出现轻度雾霾时,户外光线受到反射遮挡等物理作用的影响,使得图像的能见度降低,图像出现过多冗余噪声,降低图像清晰度.本文采用三维重建技术中的双目视觉系统技术,采集关于同一景物的两幅图像,通过自适应的立体匹配方法得到初步粗糙的视差图像,然后依据Retinex原理对粗糙视差图像进行滤波的平滑处理,将实验结果叠加于双目视觉系统得到的左侧图上,即得到最终地清晰图像.仿真实验论证证明,双目视觉系统是一种有效的图像信息采集方式,其运用于图像清晰化领域确实可行,有效降低了低频有用信息的损耗,提高了图像清晰度.     

基于小波变换的图像边缘检测算法及像素结构分析

对基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法进行了改进.通过处理小波变换后出现的负值解决了双边缘问题;通过处理两层邻域的像素点解决了边缘线间断问题,并与传统算法的结果进行了比较,结果表明,利用这一新的算法可使图像边缘更加光滑、边缘定位更精确.     

用于稀疏结构光视觉系统的传感器规划策略

本文提出一种采用稀疏结构光实现对物体识别定位的方法。采用这种方法的关键是提高传感器规划策略的效率，为此作者提出了评价传感器方位的最大期望假设递减率概念，按照这种概念选择传感器采集信息的方位，可以使完成物体识别定位过程所需的平均调动传感器次数降为最低。为了使在线识别定位过程中的计算量降低，计算最佳视点的工作可以放在离线建模与仿真阶段进行，从而使在线传感器规划通过查找表及相应变换实现。本文着重说明这种新概念及其实现方法，并显示初步实验结果。     

基于组合算法的碟形水下滑翔机结构稳健优化

为提高圆碟形水下滑翔机耐压结构优化设计方案的可靠性,引入稳健性设计方法进行优化设计.首先,采用拉丁超立方方法进行试验设计,建立了预测圆碟形耐压结构性能的径向基神经网络模型;采用存档微遗传算法(AMGA)和Hooke-jeeves组合优化算法,给出了耐压壳体结构多目标优化方案;然后,应用蒙特卡罗描述性抽样方法对确定性优化结果进行了可靠性分析;在此基础上,考虑工业制造过程中不确定性因素,进行耐压结构稳健性优化求解.优化结果表明:结构质量减少了20.03%,轻量化效果明显;各设计变量和优化目标的可靠度均达到100%,优化结果具有较好的稳健性.     

基于机器视觉的药液检测系统的光辐射场优化方法

在基于机器视觉系统的瓶装药液检测技术中,药液中杂质颗粒的光辐射场分布直接影响其在药液图像中的信息强度,从而影响系统对杂质颗粒的检出率。为了提高药液检测系统的检出率,该文根据折射定律等光学定律,首先采用光线积分法分析得到了杂质颗粒的光辐射场分布规律,然后将光辐射场分解为两个基本场的叠加,运用基本场对应的矩阵的叠加矩阵的均方差度量来进行光辐射场的优化。实验结果表明:根据该优化方法搭建的药液检测系统与传统的检测系统相比,光辐射场分布更加均匀,颗粒检出率提高了26%。     

单目视觉下基于图像裁剪的行人小目标检测算法

为解决室内监控场景中行人小目标不易检测的问题,提出一种基于图像裁剪的行人小目标检测算法.在固定的单目视觉监控视频数据流中,图像序列中不同帧之间存在相关性,使用斯皮尔曼等级相关系数找出两幅图像间不相关部分并进一步精确验证,运用差异函数对传输的图像进行高频感兴趣区域的提取,再利用图像裁剪剔除冗余部分,最后在单阶段目标检测模...     

基于阈值优化的图像模糊边缘检测快速算法

全面分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法简化了Pal.King复杂的变换和逆变换,并采用了新的增强算子,针对Pal.King算法中对隶属度阈值的设置存在的不足,提出了利用粒子群算法确定最佳隶属度阈值的方法。仿真表明,该算法检测的边缘细、连贯,适用面广,很有实用价值。     

基于双目视觉的聚合积分通道行人检测优化算法

针对单目视觉下复杂室外场景及人体非刚性变化多样时行人检测效率及准确率较低的问题,提出了一种基于双目立体视觉的行人检测方法.首先采用非局部视差聚合匹配方获取稠密视差图;然后以粗细两阶段分割策略获取感兴趣区域,使用最小面积阈值获取潜在行人最小尺度;结合行人最小尺度自适应地减少检测所需数据量,最后基于聚合积分通道模型完成数据建模与行人检测.实验结果表明,该方法能有效利用双目视觉信息解决单目视觉下虚假干扰问题,在实现较高检测精度的同时有效提高检测速度.     

基于视觉特性的自适应图像水印算法

为了使数字水印具有较强的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于人眼视觉特性和小波变换的图像水印嵌入方法.首先,通过混沌映射对二值水印进行置乱处理,然后,运用量化方法把水印自适应地嵌入小波变换系数中,且量化步长是根据图像局部相关特性和人眼视觉特性动态地进行调整.仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性和安全性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强等攻击均具有较好的鲁棒性.