机器视觉系统的设计

介绍了机器视觉系统的概念,提出了机器视觉系统的典型组成,在进行用户需求分析的基础上,详细讨论了如何利用光源、光学镜头、摄像机、图像采集卡以及图像处理软件等主要部件来设计开发一个焊缝机器视觉应用系统的关键技术.最后给出了一个焊缝检测应用实例.     

Color in machine vision and its application

Color is the phenomenon of human visual perception and the module of machine vision. Color information is widely used in the areas of virtual reality and human-computer interaction. Color is the product of a visual environment, illumination and the human brain. Research on color information representation and its processing is typically interdisciplinary. Based on our research work on human color perception and machine color vision and its application, we summarized the hotspots of color studies in recent developments and new approaches to color vision, including basic theories and the application of color information in virtual reality, content-based image retrieval, and face recognition.     

Sensory adaptation. Tunable colour vision in a mantis shrimp

Systems of colour vision are normally identical in all members of a species, but a single design may not be adequate for species living in a diverse range of light environments. Here we show that in the mantis shrimp Haptosquilla trispinosa, which occupies a range of depths in the ocean, long-wavelength colour receptors are individually tuned to the local light environment. The spectral sensitivity of specific classes of photoreceptor is adjusted by filters that vary between individuals.     

基于机器视觉的目标跟随六足机器人

针对智能机器人控制领域的机器视觉中的目标跟踪问题与机器人运动控制方法研究,设计实现了一款基于机器视觉的目标跟随六足机器人,该系统的机器视觉目标跟踪算法为TLD(tracking-learning-detection)算法,采用stm32嵌入式处理器驱动32路舵机控制板控制机器人运动,并设计实现了一种小型自动火控装置用于锁定目标后的定位打击.该系统融合了六足机器人运动学和机器视觉目标跟踪技术,对六足机器人步态进行研究,根据目标视觉导航,精确锁定目标,对目标进行瞄准打击做出了详细的设计实现工作.     

铁路车辆动态偏移量的在线检测

提出基于机器视觉的车辆动态偏移量检测方案,即在被测车辆非共线的4个点上安装高速电荷耦合器件(CCD),随着车辆的运动,CCD高速扫描钢轨,实时分析钢轨相对CCD的运动图像序列,得到各测点相对于钢轨的横向位移和垂向位移,综合各测点的相对偏移量得到整个车体的运行姿态,经进一步分析得到任意点的动态偏移量;研究检测原理,建立由各测点的动态偏移量计算描述车体运行姿态的5个变量和计算任意点动态偏移量的公式,研制模拟车体振动的平台,将所研发的系统与第3方地面测试设备对模拟平台动态偏移量的测试结果进行比较.研究结果表明,采用这2种方法测得相同位置的偏移量波形完全相似,对应幅值相差在-2~2 mm以内.     

基于机器视觉的车道偏离报警系统

为了提高基于机器视觉车道偏离报警系统的可靠性和实用性,对基于视觉的车道偏离报警系统各个环节的优化做了研究.介绍了基于视觉的车道偏离报警系统的构成和工作原理,提出了各个环节的实现方法.通过选择直线车道数学模型和限定车道提取的感兴趣区域(ROI)以简化系统复杂度和提高检测精度.首先使用方向可调滤波器进行图像预处理,然后使用Kalman预测器和距离判别法得到车道线有效点集,最后采用抗干扰能力强的Hough变换得出车道线参数.研究并采纳了一种无需对摄像头标定的车道偏离决策方法,通过综合道路图像中2条车道线的斜率值来判断车辆偏离车道的程度.实验表明,该系统具有良好的车道识别能力以及准确的偏离决策能力,能够满足高速公路环境车道偏离报警要求.     

基于机器视觉和模糊控制的自动泊车

针对自动泊车应用中车位搜索和车辆位置获取困难的问题,提出了一种在环境信息未知的情况下,通过机器视觉进行车位搜索和车身位置获取的方法,避免了传统方法中利用超声波检测车位时左右两边必须有车的弊端.在建立并分析车辆动力学模型的基础上,设计了模糊控制器,并在模糊规则相对较少的情况下,实现了自动泊车控制.为进一步缩短泊车时间,设计了基于遗传算法的优化策略,进一步改进模糊控制器.数值仿真结果验证了所提控制算法的有效性.     

基于机器视觉的麻核桃分类算法设计

麻核桃的分类有助于产品销售,传统分类方式仅限于人工操作。为实现麻核桃的自动化分类,设计一种麻核桃分类算法,该算法通过构建核桃像素概率分布模型实现。根据核桃不同视图,利用同类核桃构建像素概率分布模型以及惩戒模型。利用矩阵乘积方式将待测核桃样本与两个模型分别进行对比,并将计算结果作为测试样本种类归属的判据,并以此对核桃进行分类。利用3 000个核桃样本,建立一个包含9 000张图片的数据集,对算法的性能进行评估。经过测试,在3次交叉测试实验中,该算法取得了97.36%的识别率。实验结果表明,在麻核桃分类识别中,该方法具有较好的应用前景。     

基于机器视觉的柔性机械臂振动位移测量

 针对传统的振动位移测量方法中,间接测量法误差较大、准确度较低,而直接测量法虽能达到精度,但成本较高、实用性较差的问题,提出一种基于机器视觉的振动位移测量方法。选取电机驱动运动的柔性机械臂作为测量对象,通过CCD相机采集机械臂末端标记点运动图像,再经过阈值分割、质心检测等视觉处理,得到机械臂振动位移信息。通过搭建实验平台对该方法进行实验验证,并与压电材料测量法及仿真法得到的振动位移进行对比,结果表明,基于机器视觉的振动位移测量方法能够在不接触工况下,对柔性机械臂进行准确、实时的振动位移测量,相比于压电材料测量法,避免了公式误差等影响,具有明显的优越性。     

Multi-objective dynamic detection of seeds based on machine vision

An approach to inspecting massive numbers of moving seeds was studied based on the techniques of dynamic inspection and machine vision. A progressive scanning CCD camera with external trigger function was used for real-time capture of dynamic images of seeds. The methods based on R channel of RGB (Red, Green and Blue) and region-dependent segmentation were adopted to reduce the data size of image processing and improve the efficiency of seeds inspection. All the seeds were sorted into four grades according to their morphological characteristics, such as surface area, perimeter, major axis, minor axis, circularity and eccentricity. The detection experiments indicated that the eligible ratio of the classifications was about 81.90% by this real-time inspection system.     

基于机器视觉的风力机叶片损伤检测系统

针对风力机叶片表面出现的磨损等早期损伤特征现象,传统损伤检测方法存在高成本低效率等问题,设计了一种基于机器视觉和图像处理相结合的风力机叶片损伤检测系统。通过搭建机器视觉实验平台完成风力机损伤叶片图像采集和处理,通过使用HSV进行颜色平面提取,卷积运算、高亮显示操作滤波,选用自动阈值分割方法中最小均匀性度量法进行阈值分割处理,最后通过数学形态学去噪处理,腐蚀、膨胀、开运算等操作完成特征提取,设计了基于LabVIEW的风力机叶片智能图像识别系统,通过对图像处理后的损伤特征识别效果调试,完成性能测试。实验结果表明：基于该算法处理后的图像在设计的识别系统内准确识别率达到92.3%,并对裂纹损伤进行目标测量得到实际长度且绝对误差最大为3 mm。该系统满足叶片检损的要求,实现对风力机叶片表面裂纹、轮廓磨损等损伤的图像处理和识别,并对损伤处进行标记、计数和测量,实现无损探伤,为兆瓦级风力机叶片损伤检测提供方法借鉴和图像处理、系统设计的技术支持。     

Multi-objective dynamic detection of seeds based on machine vision

An approach to inspecting massive numbers of moving seeds was studied based on the techniques of dynamic inspection and machine vision. A progressive scanning CCD camera with external trigger function was used for real-time capture of dynamic images of seeds. The methods based on R channel of RGB (Red, Green and Blue) and region-dependent segmentation were adopted to reduce the data size of image processing and improve the efficiency of seeds inspection. All the seeds were sorted into four grades according to their morphological characteristics, such as surface area, perimeter, major axis, minor axis, circularity and eccentricity. The detection experiments indicated that the eligible ratio of the classifications was about 81.90% by this real-time inspection system.     

机器视觉在水松纸印刷质量检测中的应用

介绍了利用机器视觉原理在高速分切机上对水松纸进行高精度印刷质量检测的方案。详细介绍了系统的硬件结构及其功能、检测算法和软件设计。系统具有检测精度高、速度快的特点。实现了对高速水松纸分切机上产品的在线质量检测。     

基于机器视觉的基本苗统计方法

为了降低基本苗统计中的人力成本、提高统计效率和精度,设计了一种基于机器视觉的统计方法.新方法根据图像在HSV空间的良好性质确定兴趣区域,通过图像腐蚀与膨胀算法去除噪声,获得利于提取的连通域,并达到最后统计的目标.利用植保无人机在徐州某地区水稻农田获取的基本苗图像,将图像从RGB空间转换为HSV空间,通过阈值选择获取兴趣...     

基于机器视觉的金刚线质量检测

针对电镀金刚线质量品控难度大、成本高等问题,首次研制了一种基于机器视觉的金刚线离线表面质量检测系统.文中介绍了金刚线质量检测系统的结构组成,对用于评价金刚线质量情况的常用性能指标的相关算法实现进行了详细描述,并以平铺图的方式在一定程度上不加以验证的还原了金刚线的三维表面形貌.最后,根据设计制作实物并进行测试,结果表明,出刃率计算精度达93.2%,出刃高度计算精度达92.9%,满足金刚线质量检测评价的要求,在提高检测效率的同时降低检测难度.     

基于机器视觉的汽车远近光灯的自适应切换算法

低续航车辆由于里程所限,多行驶于无中分隔离带的市区和市郊区域。针对该路况下夜间行驶中,驾驶员易出现会车等情况下未按法规正确进行远近光灯切换的现象,提出了一种基于视觉的远近光灯自适应切换算法。该算法利用图像处理技术对有无路灯场景、无路灯会车场景和无路灯且前车距本车较近场景这三种情况进行识别,并给出与场景规则最相符的灯光使用指示。实验表明,该算法能实时有效的给出远近光灯的切换策略,既保障了行车的安全性,也避免了远光灯不必要的开启,节约了汽车的电能。     

表面粗糙度视觉检测中环境光补偿新方法

利用机器视觉方法对表面粗糙度的检测进行了研究,提出一种新的环境光补偿法来提高在不同外界环境光情况下的检测精度.利用照度计测量外界环境光的强度变化,并选取工件采样区域特征均值及灰度共生矩阵能量值拟合得到工件表面粗糙度检测值的计算多项式.与算术平均偏差法及灰度共生矩阵法进行了实验对比,对φ38 mm磨削轴在不同环境光下检测结果表明,当测量误差选定为±0.05μm时,环境光补偿法检测结果的正确率比其他2种方法的正确率提高约20%.     

一种基于视觉的三维轮廓检测系统

设计了一套基于机器视觉的三维轮廓检测系统,用于生产线上零件三维轮廓的在线检测.该系统主要由基于CCD的激光三角法数据采集模块、基于FPGA的嵌入式数据处理模块、基于USB总线的数据传输模块和基于OpenGL的图形显示模块组成.该系统结构紧凑,对于生产线上的高速运动物体,也能获得较高的分辨率.数据处理模块也允许多种算法在该平台上运行,便于实际应用中选择最优算法.通用的USB数据传输接口能提供较快的数据传输速度,允许在开机状态下插拔设备,避免了PCI等插槽式数据传输方式需要打开机箱的缺点.基于VC的显示模块,将检测结果以图形方式显示出来,更加直观,并且方便实现人机交互.     

基于机器视觉的钢轨表面损伤检测算法

钢轨表面损伤的检测对于铁路运输安全具有重要的意义.不同类型的损伤具有不同的成因和特征,单一的检测算法针对性和鲁棒性不强,应根据不同的损伤类型提出针对性的检测方法.本文针对鱼鳞纹损伤的规则方向性特征,提出了基于转动惯量等效椭圆的区域方向性计算和基于纵向区域直方图的区域方向性筛选算法;针对踏面剥离裂纹和浅层掉块损伤的呈带状分布的不规则、不连续和多凹陷特征,提出了基于多孔洞区域的骨架提取的检测算法.这两种算法均能有效地检测出相应损伤,为缺陷的分类识别提供参考.     

基于机器视觉的精密光学元件表面疵病识别初步研究

提出了一种基于机器视觉的表面疵病的检测方法,对获取的多幅图像进行了无缝拼接,并获得完整的表面 图像。在对图像去噪的同时,利用基于偏微分方程（PDE）的各项异性扩散算法能很好地保护图像的边缘特征。并 且在Perona&Malik算法的基础上引入了梯度阈值,对算法进行了改进;用zernike矩提取图像的边缘建立疵病模 型,选择模糊聚类神经网络构造分类器,将图像的每个象素的n维特征向量输入该分类器进行分类。实验表明,该 方法能有效地识别麻点、气泡和划痕。