CCD摄象器件的技术特点

介绍了彩色电视摄象机用ＣＣＤ图象传感器的技术特点，讨论了新型ＣＣＤ图象传感器的特性以及ＨＤＴＶ摄象机用ＣＣＤ图象传感器的情况。     

用数字电路精确测量线阵CCD上象点位置的方法

论述了用ＣＣＤ摄象机进行精密测量平板位移的原理及方法．归结为对ＣＣＤ上象点的位置进行精确测量，为此设计了从ＳＣＡＮ脉冲前沿到光斑后沿间的距离以及光斑象脉冲半宽度的测量电路．并用线阵ＣＣＤ测量了金属板的位移．实验结果表明，电路设计是合理可靠的．     

CCD检测信号细分和失真校正

从ＣＣＤ（电荷耦合器）的工作原理出发，分析了ＣＣＤ在尺寸测量系统中的失真误差问题，提出了对其检测信号进行细分和对失真误差进行实时校正的方法，给出了一种高精度的ＣＣＤ尺寸测量系统．     

柴油机冲突喷雾的可视化和浓度测量研究

围绕激光ＣＴ技术在柴油机喷雾测试上的应用进行研究，开发了一套柴油机喷雾的激光ＣＴ测试系统．应用脉冲激光和ＣＣＤ摄象机的特性，将柴油机喷雾图象实时采集到计算机图象处理系统上．最后，对１３５柴油机喷嘴的冲突喷雾进行了测量，用ＡＲＴ重建了三维喷雾图象，实现了燃油喷雾内部构造的可视化和三维相对浓度分布的测量．     

热带钢轧机轧辊辊型CCD自动检测

本文描述一种新的轧辊辊形实时检测系统，此系统利用高灵敏度ＣＣＤ摄象机产生图象。图象处理硬件和软件提供了图象采集，处理等功能理论分析和实验结果均证明了ＣＣＤ检测器具遥高速高精度的检测能力。     

一种用于字符识别的预处理方法

本文提出一种用于抽取字符骨架特征的预处理方案，以摄象机输入的字符图象先被分割出单个字符．然后用ＩＦＡ算法阈化为二值图象，经规格化处理成１６×１２的标准形式后，再用ＣＧＴ算法进行细化，最后得到字符的单象素宽的骨架．     

结构光测量中的定标

分析了ＤＬＴ定标模型的原理和方法，根据所涉及的应用场合和界定的条件，对ＤＬＴ模型进行了简化，由此只需进行二维测量和计算，就能准确有效地完成三维定标．对定标误差进行了理论分析和实验，提出了误差纠正模型及其相应算法，保证了系统的扫描精度．实验表明：提出的定标算法达到像素级精度．     

构造 TCM 好码的动态规划算法

提出了一种构造ＴＣＭ好码的动态规划算法（ＤＰ）．ＤＰ算法在建立了ＴＣＭ好码规则、编码器及信号网格图间的对应关系的基础上,采用动态规划算法进行寻优,从而获得ＴＣＭ好码．与常规ＴＣＭ好码构造算法［４,５］相比,本算法在精度、计算复杂度和灵活性上均有所改进．     

MADALINES人工神经网络及快速学习算法研究

在研究ＭＡＤＡＬＩＮＥＳ人工神经网络中心差梯度学习算法（ＣＤＧ）的基础上，提出了一种加速中心梯度学习算法（ＳＣＤＧ），给出了该算法收敛性的证明，在计算机上模拟实现了ＳＣＤＧ算法且分析了实验结果，理论分析与实验均表明，ＳＣＤＧ算法较之传统的ＣＤＧ算法，收敛速度提高了二个数量级以上。     

新型线列CCD热钢坯长度在线测量系统

提出一种新型线列ＣＣＤ热钢坯长度在线测量系统．该系统采用三块线列ＣＣＤ图像传感器，侧向斜视热钢坯，在有效视场内，对于钢坯±４００ｍｍ的中心偏移和±１５°以内的偏转角，能进行有效的测量，相对测长误差≤±０．６３％．采取适当措施，测量系统能在恶劣的现场条件下可靠地工作．     

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.     

多传感器融合实现机器人精确定位

提出采用超声波距离扫描传感器和视觉传感器数据融合技术实现室内环境复杂特征角和半平面的提取,以便更精确地重构环境特征.利用与坐标无关的对称扰动模型建立超声波扫描的环境特征模型、改进的扩展卡尔曼滤波估计求解.以马氏距离作为特征融合判定的依据,并且在传感器校准时,采用基于局部强度和消逝线的摄像机自动校准方法,提高了水平边界点的校准精度,从而使得角的精确度得到大幅改善,较为精确的二维多边形环境地图得以重建,为最终实现机器人的准确定位奠定了基础.     

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。     

基于附加噪声预测器UKF的摄像机标定算法

由于环境等因素影响摄像机拍摄过程中存在可变噪声,针对传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法无法处理未知噪声的问题,设计了一种基于附加噪声预测器UKF的摄像机标定算法.首先,对传统UKF算法进行改进,引入噪声估计器并用极大后验估计求取次优解,解决未知可变情况下的噪声问题.然后,利用该改进UKF算法对摄像机进行标定,实现了标定精度的有效提高.实验结果显示该算法在有效保证滤波收敛性的同时,显著提高了滤波和摄像机的标定精度,由此推断基于附加噪声预测器UKF的摄像机标定算法是可行高效的.     

基于双目立体视觉系统的测量研究

为了实现摄像机与目标物体之间距离的信息,由双目测量原理,采取结合OpenCV与Matlab的方式,设计出一套关于双目测距的立体视觉系统;系统首先对双目摄像机的内外参数进行标定,从黑白格组成的标定板中获得角点信息,使用亚像素角点检测法对角点坐标信息进行更精确检测,在黑白格组成的标定板分别距离双目摄像机300、400、500、600、700mm处获取不同位置的标定图像,经过张正友标定法最终可以得到双目摄像机所需内外参数;其次通过BM(Block Matching)立体匹配算法在VS2017坏境与opencv3.4.7库配合下完成了摄像机的立体校正、立体匹配进而得到视差图;最后在实验中使用了双目摄像头,并编写了代码通过鼠标点击所得到的视差图获取对应的世界坐标来实现物距的测量;实验结果表明:被测物距离摄像头光心500~700mm这一范围时,实测距离和实际距离相对误差百分比在0.171% ~0.192%之间,且实测距离在2 950mm内实验误差小于5%满足实验精度要求。     

光栅投影轮廓测量系统的标定方法

提出一种光栅投影测量物体轮廓的新系统,它对投影系统和成像系统没有严格的位置要求,新系统引入摄像机定标技术,在系统搭建时一次完成对成像系统和投影系统的参数标定.通过投影条纹图和成像条纹图的对应关系得到空间投影平面和成像直线的方程,它们的交点就是物体的空间坐标.该方法对系统结构没有平行性和垂直性的要求,也不要求成像系统光轴与投影系统光轴相交于参考面,工程上容易实现.图5,表1,参8.     

一种管道蛇形机器人的裂缝视频检测系统

为实现蛇形机器人在管道内部快速准确的识别管道内壁裂缝,基于一种改进YOLOv3算法为管道蛇形机器人设计了快速检测管道裂缝的系统。系统搭载了500万像素相机以及用于辅助标定的两个激光发生器。此系统通过摄像机采集管道内部视频信息,使用改进YOLOv3算法对视频进行检测,若识别出裂缝则输出当前图像。之后结合激光标定和边缘检测算法得到当前裂缝的物理信息。改进YOLOv3算法使用k-means++算法对裂缝数据集进行聚类,得到最佳先验框,并使用距离交并比代替交并比作为损失函数,以提高精度和速度。实验表明,改进YOLOv3算法平均精度为87.23%,与原始YOLOv3算法相比提高了5.88%;同时基于激光标定算法的图像处理得到的裂缝物理信息与实际信息误差在5%以内,可以用于实际工程。     

基于2D圆点阵列的摄像机精确标定

针对电脑键盘自动组装生产线研制过程中的摄像机标定问题,提出一种新的摄像机精确标定方法。该方法选用2D圆点阵列作为靶标,首先在不考虑摄像机镜头畸变的情况下,利用改进的Matlab标定工具箱估计出摄像机参数的初始值;然后考虑摄像机的镜头畸变,利用改进遗传算法实现对摄像机参数的精确求解。实验结果表明,该方法是有效可行的。     

基于OpenCV的双目测距系统

为解决利用双目设备实现测距并使测距时间控制在毫秒级的问题, 研究了摄像机标定、 立体校正、 极线约束下的块匹配和三维重建等关键技术。使用立体相机将拍摄多个角度的棋盘照片保存到计算机中进行角点检测和标定, 以获得摄像机参数。使用Bouguet标定立体校正算法\, 立体匹配使用块匹配方法。得到视差图后求出三维点云, 进行三维重建, 根据三角相似原理计算目标物体的距离。使用OpenCV2.4.3, 在VS2010编译环境下, 用VC++编程实现。该系统只需普通立体相机采集图像, 成本低, 与其他立体匹配方法相比, 块匹配方案测距速度快且准确度满足应用的要求。     

基于圆形特征点的非线性相机标定方法

针对高精度标定板制作困难费用高的问题,提出了一种快速简易的相机标定方法。用数码相机对一张具有不同大小圆形特征点的标定表绕着光轴旋转拍摄几幅图像,利用亚像素边缘轮廓检测算法检测图像中的轮廓;采用最小二乘椭圆拟合方法得到亚像素椭圆中心坐标,用稳定的图像点与空间点的对应算法确定图像点与空间点的对应,计算过程中对所求参数进行了非线性优化。实验表明,重投影平均误差在0．2个像素以下,证明了该方法的可行性和较高的标定精度。