一种基于视觉信息的自主搬运机器人

提出了一种利用视觉信息进行定位和抓取的自主机器人搬运系统,此系统由带有两自由度操作手的轮式移动机器人和远程控制站组成。机器人利用视觉系统识别路标信息,采用MonteCarlo方法进行自定位。当靠近目标物体时,机器人利用视觉系统识别目标,并在利用该信息引导下自动抓取。由于机器人的运行是靠视觉系统获取的路标信息和目标物体信息引导的,同时具有遥操作控制功能,因此该系统能轻松完成复杂环境下搬运物体的任务。     

基于OPENMV的色彩引导机器人系统研究

随着机器人技术的发展,越来越多较为单调、劳动强度大,危险程度高的工作逐渐交由机器人来完成,近年来,机器视觉技术日渐完善,并得到广泛应用,本文设计了一套基于OPENMV的自动寻物系统。系统根据用户指定的物体形状或颜色,自主进行色彩识别和形状识别,通过算法对物体匹配,自动以较优的速度从起始点运行到指定物体前,并稳定停在其前方。用户可以通过蓝牙对系统识别物体的颜色和形状进行设置,从而增强其实用性。     

基于视觉SLAM的物体实例识别与语义地图构建

针对目前面向语义同步定位与地图构建(SLAM)研究大多需要已知三维对象模型作为先验知识,或者只对有限的几种物体的类别进行语义分割,而没有区分对象的个体的问题,结合目前先进的基于深度学习的实例分割算法和视觉SLAM算法提出了一种面向实例个体的物体识别和语义地图构建方法,使得机器人不仅获得了面向导航的环境几何信息,而且掌握了面向物体个体的属性和位置信息.该方法利用由视觉SLAM算法获得的图像帧间几何一致性约束来促进连续图像帧中物体匹配与识别结果,提高物体实例识别的精度,同时结合实例识别结果完成语义建图的任务.最后实现了基于视觉SLAM算法的物体实例识别与语义地图构建系统,并在ICL-NUIM数据集上进行实验,实验结果表明该系统能够基本完整地识别场景中的各种物体并生成环境的语义地图,验证了本方法的有效性.     

智能装配系统中神经视觉的三维物体识别

根据智能装配系统的实际要求，提出了一种利用神经视觉进行三维物体识别的理论和方法，在利用立体象对重建物体的三维外形的基础上，建立物体的区域图，利用物体的三维矩及其不变性来构造代表物体的特征矢量．采用ＡＲＴ２神经网络构成神经网络分类器，把物体的特征矢量作为神经网络分类器的输入，从而对物体进行识别或分类．这种识别或分类方法可以在线学习，能满足智能装配环境下连续作业的要求     

基于双目视觉和旋转云台的远距离虹膜识别系统

 虹膜识别技术是一种新兴的生物特征识别技术,相对于指纹识别和人脸识别具有更高的准确率和稳定性,影响虹膜识别的瓶颈问题在于虹膜图像获取不太方便。当前该领域的热点就是研发一种可以在远距离、全自动地拍摄虹膜图像的设备,以解决虹膜识别的易用性问题。设计了一种基于双目视觉和旋转云台的远距离虹膜识别系统,该系统首先对摄像机进行标定,对双目摄像机中的人脸图像进行配准,从而估计人脸在空间中的大致位置;然后,系统利用旋转云台将虹膜摄像机自动对准人的眼睛并进行自动对焦,在捕获到清晰地虹膜图像后进行虹膜识别。实验证明,本文的立体视觉方法可以比较准确地定位物体空间位置,系统自动获取的虹膜图像质量好,识别率高。这种系统有望能够在未来的虹膜识别领域得以大规模应用。     

基于环形激光的光学系统及其性能评估

基于传统的点状或线条状激光视觉传感器信息量少、解释模糊以及跟踪方向单一等问题,利用正负透镜,开发了一种基于环形激光的光学扫描系统;研究了环形激光成像过程中的球差消除问题.结果表明,该光学扫描系统可以实现环形激光轨迹,球差足够小,能够用于特征提取以及焊缝识别与跟踪.     

基于计算机视觉的博物馆导览系统

为了利用计算机视觉技术对当前拍摄物体进行识别并获取相关信息,设计和实现了两种视觉系统框架:系统一通过智能手机上传图像帧的方式在服务器端对博物馆内物体进行识别;系统二在智能手机端对区域内物体进行实时识别。实验证明两种方法充分利用了智能手机和服务器端各自的软硬件资源,达到实用效果。前者充分利用了服务器端庞大的处理能力和较高的存储能力,支持大规模物体的识别;后者能有效减少网络通信流量,减轻服务器负载,支持小规模的物体识别。     

一种基于物联网的视觉系统设计

视觉系统主要是对运动物体或目标的检测和识别,如校园、交通、家庭等。该文主要是针对一种基于物联网的视觉系统采用模块化方法进行设计研究,并根据各个模块之间的逻辑工作顺序确定研究顺序。整体设计中,主要分为两大部分,一类是针对视觉系统的算法研究,另一类是系统硬件平台的设计研究。     

模糊化多视觉信息融合的视觉跟踪策略

为了提高视觉跟踪系统在空间环境对外界变化的适应能力,提出一种模糊化多视觉信息融合的视觉跟踪策略.该策略综合了多个反映目标特征的视觉信息,通过对选择的每一项子特征集进行模糊化处理,提高了识别的智能化程度.针对运动物体分割阈值受噪声干扰的问题,提出一种结合人口统计与区域生长的区域分割方法,实现了运动区域特征的稳定聚类.相对于传统的局部特征识别方法,这种多特征融合技术适合应用于复杂的动态环境,冗余信息间的互相补充可确保特征在不确定环境中的识别.试验结果表明,该策略能够实现鲁棒的特征提取和跟踪,尤其当出现被跟踪物体部分遮挡以及外界发生光线变化时,视觉跟踪系统仍能够实现稳定、快速的识别.     

科技“生词”解释

<正>RFID RFID(Radio Frequency Identification),即射频识别,俗称电子标签,是一种通信技术,可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无需人工干预,可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可     

一种通用的印刷体档案条目信息采集方法

介绍利用OCR光学字符识别的技术研发的一种通用的印刷体档案条目信息采集方法.该方法可以自动录入已经是印刷体的条目,最终信息从rtf文件采集,可以利用各种OCR系统或人工智能方式进行识别获取,具有一定的适应性.     

一种嵌入式智能视觉系统的设计

针对目前嵌入式视觉系统的图像识别算法复杂、鲁棒性差等问题,提出了一种嵌入式智能视觉系统。该系统以进阶精简指令集机器Cortex-A53为核心搭建硬件平台,并搭载Linux嵌入式操作系统。基于V4L2接口设计图像采集程序,完成图像的采集及存储。通过移植学习框架,采用Inception-V3神经网络模型实现图像的智能化识别。实验结果表明:该系统具有良好的采集效果,对不同物体和同一物体在不同姿态下的识别准确度均可达100%,满足智能视觉系统的设计要求。     

数字图象中圆形物体的识别及其应用

本文针对含圆形物体的一类数字图象,提出一种采用圆弧法线参数回归方法的快速处理识别算法。该方法对圆形图案和物体等图象进行处理,识别圆心位置和半径尺寸,获得满意的实验效果,并在新日铁的机器人视觉系统中用于识别带钢卷。     

基于机器视觉的钢板表面缺陷在线实时检测系统

钢板表面缺陷将对钢的耐磨性、抗腐蚀性等带来一定的影响,本文提出一种基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统。设计了光学成像子系统、图像实时采集子系统、图像准实时处理子系统及缺陷分类子系统。采用模块化设计方便系统在硬件和软件上的扩展,最后采用多分类器集成方法对图像缺陷进行自动分类识别。     

一种用小型计算机实现的机器人视觉系统

本文介绍了一种机器人视觉系统.它以析象管摄象机构成图象轮廓传感器,用PDP-11/23小型计算机对图象信息进行处理,以实现图象轮廓的识别. 用于图象分析和分类的重要信息,主要包含在图象轮廓中.析象管摄象机适于实现随机控制的光学信号的扫描.由计算机控制的扫描发生器形成一种径向放射状的“星形扫描”,它用来探测轮廓,并实现基于卡尔曼-布什-滤波器的自动轮廓跟随.这样可大大压缩计算机处理的数据量,并可形成基于“结点—位置关系—结点”基元的句法图形结构,实现联想的句法模式识别.文中叙述了系统的硬件结构.工作原理及计算机应用软件的概况.     

基于立体视觉的一般物体识别方法

为了使计算机具有与人类相似的在复杂背景下识别一般物体的视觉处理能力,提出了一种基于立体视觉的一般物体识别方法.该方法的核心在于融合二维图像信息和双目相机获取的深度信息,对视野中的环境进行物体定位、图像分割、特征描述以及物体识别.通过双目相机获取环境的三维点云信息,并利用mean-shift算法进行聚类,剔除干扰点,从而实现物体在二维图像上的定位与分割.利用含有空间关系的BoW模型对分割后独立区域内的物体进行识别,得出判别结果.此外,在利用sift算法进行特征点提取以及利用mean-shift算法进行聚类的环节中,采用CUDA环境下的GPU进行加速处理,提高了处理速度.实验结果表明,所提方法具有较好的识别效果和鲁棒性.     

基于HALCON的PCB光学定位点的3种识别方法及比较

随着印刷电路板(PCB)的制造不断向着微型化方向发展,在其生产过程中,原有的人工检测形式逐渐被现代化的自动光学检测设备所代替。与此同时,在机器视觉代替人类视觉实现检测后,如何能快速识别并定位被检测PCB的光学定位点(Mark点)就成为整个检测过程中的一个重要问题,因为只有识别了光学定位点,才能进行后续的图像配准、匹配以及缺陷检测工作。HALCON作为一款功能强大的机器视觉软件,在工业图像处理方面有着不可替代的优势。笔者将HALCON软件应用到PCB的Mark点的识别过程中,创造出3种不同的定位算法,并对这3种算法的效率和应用范围进行了评价。     

几何量测量路径自动生成方法

由于CCD摄像机无法一次拍摄到被测物体的所有轮廓,所以需要移动载物平台,便于CCD摄像机分数次拍摄被测物体的不同轮廓.文中提出了一种实现二维几何量测量的路径自动生成方法,用于实现载物平台的自动移动.该方法利用机器视觉和数控技术实现每移动一次载物平台完成一次被测物体分段轮廓图像的拍摄和处理,从而确定载物平台下一次的移动路径,最终实现被测物体完整轮廓坐标数据的自动采集.实验结果表明,运用设计的路径自动生成方法实现了被测物体轮廓坐标数据的自动提取.     

用于三维重构的相机标定算法

为了从物体的二维图像参数中得到三维重构模型,需要通过相机内部参数,建立真实物体与对应成像物体的关系模型,提出一种借助双平面镜进行三维重构的相机自动标定算法.通过两个普通平面镜获取被摄物体的5个不同角度二维图像投影,自动标定算法依赖物体的投影轮廓线计算相机内部参数.试验结果表明,通过相机自动标定算法获取轮廓和相机的参数信息,能有效地实现基于视觉外壳算法的三维重构.     

用于盲人视觉辅助的多目标快速识别并同步测距方法

提出一种以摄像头实现的可用于盲人视觉辅助的多运动目标快速识别并同步测距方法.该方法以深度学习多目标检测算法(single shot multibox detector,SSD)识别各类目标,并通过SSD输出的目标类别及检测框(bounding box)高度来提出测距模型,从而同步地获取多个目标的测量距离.本方法仅通过普通摄像头便能识别较多类物体且识别类别数量可拓展,能够将测距模块和障碍物识别模块同步执行,从而可对多个物体实时识别并同步测距.实验结果表明,本方法能有效地识别障碍物,具有良好的测距精度,为盲人视觉辅助的一种有效探索.