基于计算机视觉的车流量检测算法

提出了一种基于计算机视觉的车流量检测算法。通过分析CCD摄像头采集的现场交通视频数据,运有用图像处理的方法提取图像中通行车辆的车速以及通过视场内的车流量,研究了视场距离标定算法和基于灰度统计的通行车辆识别算法,仿真结果表明了该算法的正确性和有效性。     

基于计算机视觉的汽车涂装瑕疵检测的研究

随着经济的迅猛发展,汽车迅速普及,车辆的各方面指标都受到人们越来越多地关注,汽车涂装过程中的瑕疵直接影响汽车的外观质量,因此如何在生产过程中利用计算机视觉检测技术检测出并及时修补汽车涂装过程中产生的瑕疵就成了迫切的任务。本论文利用计算机视觉技术对汽车涂装瑕疵进行检测,原理为线结构光法。光条照射到汽车涂装后的表面,当有瑕疵存在时,光条的连续性发生变化,据此可以对涂装瑕疵进行检测。论文中编写了Matlab程序进行瑕疵检测仿真,仿真结果表明了检测方法的可行性。     

汽车车身涂膜缺陷的计算机视觉检测方法

将计算机视觉检测技术应用于汽车车身表面涂膜缺陷的检测,根据汽车涂膜及涂膜缺陷的特征,提出了侧向照明方式,获取了特征明显的涂膜缺陷图像．针对汽车涂膜缺陷边缘模糊,传统的微分检测算子无法有效检测的情况,提出了基于图像中心化和图像去背景操作相结合的检测分割算法,算法原理简单,性能稳定,能够有效检测出绝大多数涂膜缺陷的模糊边缘．     

基于梯度光流计算的计算机视觉技术

近30年来,计算机视觉技术得到了迅速的发展.然而,巨大的计算量仍是处理计算机视觉问题时的一个十分突出的问题,尤其在处理动态实时计算时更是如此.当今,在计算机硬件性能一定的条件下,解决这一问题就只能从算法上入手,降低算法的复杂性.本文从运动学计算的角度出发给出了如何根据光流来恢复运动和形状的一套简单方法.然后对各种方法进行了比较,从而得出在这一领域里解决实际问题时应如何选取计算方法的观点.最后还介绍了计算机视觉技术的应用及发展前景.     

计算机视觉检测技术及其在机械零件检测中的应用

基于计算机视觉检测（ＡＶＩ）技术在检测系统的智能化、柔性、快速性等方面较接触式检测方法具有更大的优越性,综述了其基本原理和分类以及近年来此方面的研究成果．分析了利用ＡＶＩ技术对机械零件进行检测的一般方法和系统构成,并探讨了基于ＣＡＤ的ＡＶＩ的关键环节．最后对ＡＶＩ技术的发展趋势提出了作者的观点．     

基于梯度光流计算的计算机视觉技术

近30年来，计算机视觉技术得到了迅速的发展．然而，巨大的计算量仍是处理计算机视觉问题时的一个十分突出的问题，尤其在处理动态实时计算时更是如此．当今，在计算机硬件性能一定的条件下，解决这一问题就只能从算法上入手，降低算法的复杂性．本文从运动学计算的角度出发给出了如何根据光流来恢复运动和形状的一套简单方法．然后对各种方法进行了比较，从而得出在这一领域里解决实际问题时应如何选取计算方法的观点．最后还介绍了计算机视觉技术的应用及发展前景．     

基于计算机视觉的四轮检测方法探讨

随着计算机软、硬件突飞猛进的发展,计算机视觉学在各个行业的应用也得到迅速普及和深入,计算机视觉既是工程领域,也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科,它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学,神经生理学和认知科学等。     

基于计算机视觉的静态场智能监控系统

本文介绍了一种基于计算机视觉的静态场智能监控系统,用于重要区域的智能视频监控领域。该系统将数字图像处理技术、智能模式识别技术及视频监控技术进行了融合,通过监控现场摄像机分时采集若干帧的视频图像,以此建立场景边缘模型,通过计算机视觉的自适应识别算法分析被监控现场的实时图像资料,并根据相应模式处理被监控现场的异常状况,从而实现重要区域的智能监控。     

基于Curvelet变换的机器视觉流量检测系统中的应用

针对传统工业现场浮子流量计人工读取数据误差大、检测效率低的问题,研发一套基于机器视觉的浮子流量计检测系统。为使机器视觉系统在检测过程中稳定、准确读取刻度信息,将Curvelet变换算法用于增强流量计刻度线边缘,减少裂痕对水平刻度提取的影响,解决流量计刻度线边缘模糊的问题。同时算法采用IPP图像处理函数库优化算法提高处理速度。实验表明,该算法能够实时准确地读取流量计刻度信息,识别精度达99.97%,处理一帧图像时间为50 ms,满足工业现场要求。     

基于计算机视觉的鸡蛋污斑检测

针对传统人工检测鸡蛋表面污斑方法由于效率较低,且易造成视觉疲劳等缺点,已不能满足现代化工业生产需要的问题,建立了利用计算机视觉检测鸡蛋表面污斑的装置,通过计算机视觉采集鸡蛋表面的图像,然后对图像进行处理分析,提取特征参数,建立污斑识别算法,检测鸡蛋表面的污斑．通过验证,该识别算法分级污斑鸡蛋和干净鸡蛋的准确率达到92．7％,受试鸡蛋总体分级准确率达到90％以上,实现了对鸡蛋表面污斑的无损检测．     

基于计算机视觉的柑橘自动化分级

以柑橘为对象,研究了计算机视觉分级中的柑橘图像采集和图像信息处理方法.利用单个异步复位摄像机实现双通道柑橘的定位触发采集图像.每帧图像包含6个柑橘的图像,且每个柑橘被连续采集3个不同表面的信息.研究了基于果径大小和表面颜色的柑橘图像快速处理分级技术.建立了由PC机、PLC(可编程逻辑控制器)、摄像机、图像采集卡和接近开关等组成的上下位机结构的柑橘视觉分级自动化系统,并以300个柑橘进行了分级试验.试验结果表明:系统能在分级速度为每秒14个柑橘,等级数为9的分级条件下稳定工作,按大小分级精度达±1.5 mm.     

计算机视觉火灾探测中的特征提取

火灾视觉特征的提取是视觉火灾探测中的关键问题．我们主要研究色彩、纹理以及轮廓脉动等特征的提取，并提出一种度量轮廓脉动信息的距离模型，该模型在规格化的傅立叶描述子空间能够准确地度量这种时空闪烁特征．实验结果表明，该方法具有比较好的鲁棒性，有助于提高视觉火灾探测的准确率、降低误报漏报率．     

基于计算机视觉的三维激光扫描测量系统

介绍了基于计算机视觉三维激光扫描测量系统．该系统主要由双目视觉测量探头、图像采集卡、扫描机构及其控制部分组成．通过两个摄像机同时摄取一个扫描激光光条的图像,经图像匹配,利用视差,可计算得到光条上所有点的位置以及深度,即被扫描物体表面的三维信息．就系统中的摄像机标定、图像采集、特征提取、图像匹配及三维信息恢复等主要工作过程进行了论述．     

基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统

研究了一种基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统，它采用模块化硬件设计，图像处理软件满足实时检测的要求，可以有效地检测了生产线上的带钢表面缺陷。为该系统设计了一种基于规则表分类器、模糊算法及人工神经网络的组合式多级分类器，具有一定的学习能力，当待测材料或有关设备发生变化时，系统可以根据缺陷样本库对分类器进行训练，以适应生产线的相关变化。系统具有较强的容错性、适应性及可移植性。     

基于计算机视觉的稻谷品种识别技术的研究

稻谷品种目前均由人工检测,工作量巨大,而且检测结果主观性强,一致性差。研究出用计算机视觉技术代替人眼对稻谷进行品种识别,提出把图像的颜色特征和形状特征结合起来进行稻谷品种识别的方法,通过贝叶斯决策方法建立识别分类器,识别正确率达到88．3％以上。     

视觉测量中的一种线性摄像机标定方法

视觉测量中成像模型的求解速度和效率是下,利用预先标定好的图像尺度因子,采用一幅图像对摄像机的外部参数、有效焦距、径向畸变进行标定,标定过程中,每一步均用线性方程组求解.该方法求解过程快速,结果准确,适合视觉测量中对摄像机的不定期标定.     

边缘检测在计算机视觉几何测量中的应用

在介绍边缘检测的主要特征的基础上，分析了目前几种典型图像边缘检测算法。针对计算机视觉在几何测量应用中边缘检测特点，提出了将高斯滤波与一阶导数相结合的一种新的边缘检测方法，并开发了相应的软件。其基本方法是：首先用高斯滤波器平滑图像；再用一阶偏导的有限微分算子来计算梯度的方向和幅值；对梯度幅值进行非极大值抑制；用双阈值算法检测和连接边缘。实验验证该方法提高了对被测工件边缘敏感性的同时较好地抑制了噪声。