基于双目立体视觉的目标空间坐标计算及姿态估计

基于双目立体视觉的目标空间坐标计算及姿态估计方法、双目立体视觉系统标定和双目视觉系统校准技术,构建了三维场景中目标的空间坐标与图像中点像素坐标的对应方法.通过双目立体视觉系统采集目标图像,采用基于半全局立体匹配(SGBM)方法,实现了目标中心点三维坐标的计算,并通过背景差分的手段获得目标轮廓,获取目标在水平面的旋转角度,配合焦点所处的坐标位置标示,即可提取目标姿态信息.采用以上方法对电力仪表的姿态进行估计和验证,结果表明:设计的方法可以完成电力仪表的空间坐标计算以及姿态估计,可实现对电力仪表的准确抓取,为机器人在电力系统人工智能领域的应用提供参考.     

基于双目视觉的人脸追踪方法

机械臂自动调节电脑屏幕位置以适应人脸,在一定程度上可以方便人们工作并缓解工作疲劳,准确地识别并获取人脸的位置及姿态成为关键所在。针对人脸追踪准确率低下的问题,提出首先使用ZED mini双目相机获取图像,用双边滤波对图像进行预处理,然后使用Cam Shift算法融合TLD框架实现人脸追踪,最后对左右相机的图像进行校准对齐,再使用SGBM算法进行立体匹配,从而获取人脸的位置和姿态。试验结果验证,人脸识别准确率提高了6%,同时成功获取了人脸位置和姿态信息,实现了实时人脸追踪,满足试验要求。     

基于自适应感受野的教室人体姿态实时检测

人体姿态信息对教学管理和教学评估具有重要作用,通过算法快速且准确地获取人体姿态信息具有重要的研究意义。近年来,尽管基于人体关键点的姿态估计方法被广泛研究,但由于教室监控场景图像普遍存在遮挡严重、目标尺度变化大、图像成像质量差等问题,难以直接运用现有方法。提出一种基于自适应感受野的教室人体姿态实时检测方法。在单发多边框检测器(single shot multibox detector, SSD)网络中,构建自适应感受野卷积模块,通过上下两个支路提取不同感受野的特征;在反向传播过程中,自动学习上下支路的特征融合参数,自适应调整网络的感受野;提高网络在教室场景中人体姿态的检测性能。实验结果表明,提出的方法可以实现实时检测,且优于现有的教室人体姿态检测方法和其他单阶段目标检测方法。     

专用焊接打磨机器人视觉系统的研究

针对水轮机修复专用机器人视觉系统进行了系统地描述,并对其硬件与图像处理方法作了较详细地阐述.采用主动视觉检测法,利用CCD摄像机等相关硬件获取图像和小波变换对获取后图像进行处理,实现了对叶片表面缺陷的识别并且引导机器人焊枪跟踪焊缝,实时调整焊枪姿态,以完成补焊及焊后打磨工作.     

基于卷积神经网络的单幅图像室内物体姿态估计

单幅图像的目标检测和物体姿态估计一直是计算机视觉领域中非常重要的研究内容.利用卷积神经网络对单幅室内场景图像进行研究分析,提出了一种基于卷积神经网络的单幅图像室内物体姿态估计算法.该算法采用直接分类预测的方法来实现物体的姿态估计.通过改进Faster-RCNN网络结构,利用室内场景数据集SUNRGB-D训练网络,实现端到端单幅室内图像目标检测和姿态估计.实验结果表明,该算法目标检测平均准确度为70%,姿态估计结果中平移估计准确度为28%,旋转角度估计准确度为30%.     

着陆过程中机载相机姿态估计的球面投影方法

针对飞行器进近着陆中的自主导航问题,提出了一类基于机场跑道边缘信息的姿态估计方法.首先,获取不同姿态及高度下机场航拍图像,对图像进行边缘检测,将边缘点投影到球面上;然后,利用球面的几何性质得到跑道边缘在球面上投影的交点位置,交点位置和飞行器姿态是一一对应关系;计算得到机场跑道边缘球面投影的交点位置,利用对应关系得到飞行器的姿态角.三维仿真环境验证了所提方法的有效性.提出的方法能够获得飞行器下降过程中的姿态角的信息.     

基于Hough变换和Radon变换对SAR图像目标姿态角识别的综合方法

提出了一种对SAR图像姿态角识别算法进行改进的技术.通过分析Hough变换和Radon变换在实际应用中的局限性,提出了一种综合上述2种方法的姿态角识别算法.利用MSTAR公共目标数据库中的目标样本,通过实验验证,该种方法能够更准确地估计目标的姿态角.     

基于单目立体视觉的NAO机器人的目标定位与抓取

为了实现NAO机器人对空间目标的定位与抓取,提出了一种单目立体视觉的导航方法.首先利用机器人上部摄像机的平动获取两幅目标图像,等效于双目立体视觉,采用FFT频域互相关和累加求和快速算法,进行两幅目标图像的立体匹配,实现目标位置的快速检测;然后根据测得的目标高度,运用视野中心算法和三角测量原理计算出目标距离,进行目标的跟踪逼近,当机器人到达目标邻近区域时使用下部摄像机进行目标检测并进行姿态调整,直到距离误差落在目标中心许可的圆形区域内,进行目标抓取,实际测试表明采用这种视觉导航方法的NAO机器人抓取成功率在90%以上.     

足球正脚背射门动作的三维姿态重构方法研究

足球正脚背射门动作实时变化,不同时刻目标二维图像存在很大差异,当前三维姿态重构方法可得到的动作信息非常有限且具有姿态敏感性,导致重构结果不可靠、连续性不高。为此,提出一种新的足球正脚背射门动作的三维姿态重构方法,依据足球正脚背射门动作图像中所有像素的平均梯度平方矩阵获取Harris算子,通过Harris算子对足球正脚背射门动作特征进行提取。通过矩阵因式分解方法从观测矩阵中分解出三维姿态位置矩阵,实现足球正脚背射门动作三维姿态重构。实验结果表明,所提方法具有很高的重构精度,且连续性较高。     

基于图像识别技术的水下机器人关键技术研究

针对水下机器人水下精准操作能力不强，在浪涌干扰下产生横摇运动，且姿态调节过程中易产生抖振，推进电机在机壳外部降低系统可靠性等问题，设计了一款具有自动目标探测与定位，并可实现精准水下操作的智能机器人.其中动力系统中的浮力调节系统通过改变系统自身重心实现姿态纵倾角的调节，采用滑模控制方法实现了姿态的稳定，加入干扰控制器减弱了抖振；采用柔性轴传动水下螺旋桨推进装置，有效避免了电机水密与不对中力的传递难题，增强了系统的可靠性，避免损坏连接部件.图像采集处理系统采用图像增强和图像滤波技术对获取的图像进行预处理，通过边缘检测和特征提取实现对既定目标的搜寻与锁定.     

应用支持向量机处理岩土材料的细观图像

应用数字图像处理技术提取非均质岩土材料的细观特征是量化其细观结构的有效途径。为提高图像处理的质量和效率,在进行数字图像处理的阈值分割时,采用统计学习理论中的支持向量机分类方法。选取待原始图像的一个矩形区域作为训练样本图像,提取这些样本点的特征与训练目标一起组成训练样本集,通过对训练样本集的学习,生成SVM(support vector machine)分类机,利用SVM分类机提取原始图像中的特征图像。以花岗岩为例,利用该方法提取其细观结构,结果表明,合理选取训练样本和模型参数,可以提高图像处理的准确率和效率,得到最佳的处理结果。     

焊缝图像的分形模型

在焊接条件下,用工业摄像机获取的焊缝的实时图像中常含有各种干扰信息,导致传统的图像边缘检测的方法很难准确地检测出焊缝的边缘。为了提高焊缝实时图像处理的准确性,提出了宏观处理与微观检测相结合的思想。分形理论被引入了图像处理,建立了焊缝图像的分形数学模型,对其性质进行了讨论与证明。最后给出了图像综合处理的方法。这种图像处理思想不仅可用于焊接图像处理,对图像处理向智能处理方向发展也有重要的启发意义。     

无限靶位重叠图像有用信息提取方法

研究一种无限靶位重叠图像的引入反常位移算子去伪处理方法。从无限靶位重叠图像中提取有效信息是非常困难的。传统的无限靶位重叠图像处理方法采用图像单帧处理的方法,对恶劣重叠情况下的处理结果较差。提出一种无限靶位重叠图像的引入反常位移算子去伪处理方法,采用引入反常位移算子去伪处理的方法,对无限靶位重叠图像在多个维度进行相关信息融合和识别实现,提取图像的多维综合信息,通过引入反常位移算子去伪处理,实现无限靶位重叠图像信息的去伪处理。采用一个重叠非常严重的靶位图像进行实际的去伪测试实验。结果显示,采用引入反常位移算子去伪处理方法,无限靶位重叠图像中的有用信息被很好的提取出来,去伪效果明显,方法将在运动循环靶射击训练和瞄准仪开发等方面具有很好的应用价值。     

FPGA+DSP航片并行处理系统

研究了一种采用FPGA +双DSP的航片高速并行处理系统 ,并用区域分解算法对航片处理任务进行划分与分配 .FPGA实现对航片预处理 .DSP实现航片高层处理 .DSP部分由双TMS32 0C6 2 0 1芯片构成高速运算处理单元 ,峰值处理能力每s可达 3.2× 10 9条指令 .FPGA和DSP具有各自的存储器 .在系统中应用符合数字图像处理特点的区域分解并行算法 ,这样使在空间域串行图像处理算法得到并行化 ,从而合理地对任务进行划分与分配 ,同时保证各DSP处理机负载平衡 .该方法适合多种图像处理算法 ,实现简单 ,大大减少了开发的工作量 .经试验表明 ,该实时航片处理系统具有高效、简单、可靠的特点 .     

图像处理技术在焊点检测中的应用

将图像处理技术引入PCB焊点检测中,对焊点进检测：用LOG算子进行图像滤波和增强,然后利用最优阈值法进行图像分割,接下来进行形态学处理,最后用颗粒分析获得目标特征参数实现焊点分析．经过试验表明,该系统操作简单,效率高,可以很好地实现对焊点质量的检测．     

基于视频处理的无人值守变电站在线检测

介绍了基于视频图像处理的无人值守变电站在线检测技术原理。针对目前无人值守变电站监控不能进行及时检测、易误报、缺乏智能化处理等不足,提出了一套基于视频图像处理在线检测的智能算法。采用图像处理技术及时检测出无人值守变电站内异常情况,并报警和视频保存,方便查看,节省人工,为调度指挥抉择提供准确及时有效的信息,使电网更坚强和智能。与传统的检测系统相比,更直观、方便、可靠和实用。     

球墨铸铁基体组织的计算机识别

论述了计算机图像处理技术在金相分析方面的发展，提出了适用于金相分析的图像处理方法，研制了铸造合金金相分析的图像处理系统，并对球墨铸铁的图片进行了图像处理及识别．     

图像序列处理中的形态分割方法

将数学形态学应用到序列图像分析中,提出了一种基于图像序列的3－D形态分割算法,对图像序列简化后进行边缘增强,用改进的3－D分水岭方法提取分割信息,基分割信息对几种常用图像序列的处理算子和处理方法进行了研究和改进,实验结果表明,该方法能对序列图像有效地进行时空分割,利用分割信息可显著提高各种图像序列处理的性能,而且具有算法简单、效率高的特点。     

支票自动处理系统中的图像处理及识别

为对银行支票进行自动分析、验证、检索,该文设计了一种支票自动处理系统,介绍了图像处理及识别技术在该系统中的应用,描述了一种支票要素自动分割方法及针对支票图像的处理与识别算法,成功地实现了强噪声情况下支票部分要素的图像分割和识别,具有较好的稳定性和很强的抗噪声能力。对５５０张真实使用的支票做版面分割、角码区域分割识别实验,其中版面分割正确率为１００％,角码分割识别准确率为９９１％。另外该文实现了一种小波编码压缩算法,在较高的压缩率下获得了较好的图像质量,极大地节约了支票图像的备份空间。     

一种自主空中加油视觉导航图像处理方法

针对自主空中加油近距导航问题,提出了一种锥套检测和跟踪的视觉导航图像处理方法.对于锥套检测,首先利用阈值法和数学形态学方法消除图像干扰,然后提取所有的轮廓并对轮廓进行检查,最后匹配得到目标锥套轮廓.对于锥套跟踪,以上一帧图像的定位结果作为先验信息来确定当前帧图像的可能范围,然后采用上述锥套检测方法进行处理.最后,以一架微型六旋翼飞行器作为受油机,利用自主空中加油试验台获取的真实飞行图像,对所提出的视觉导航图像处理方法进行了验证.试验结果表明:所提出的视觉导航图像处理方法具有较高的实时性及可靠性,能够满足自主空中加油的要求.