移动设备实时图像识别算法及系统应用研究

随着人工智能技术的快速发展,模拟人类的视觉感官方式以图像特征为基础进行图像识别,可以用来身份认证、安全监控、模型匹配等多个方面,在多领域均有非常广泛的应用前景.目前,图像识别的目标特征检测算法主要有SIFT算法、SURF算法、ORB算法等,各种算法的应用过程中都暴露出了其局部特征.为此对各种算法进行分析研究,并将其分别应用在移动设备图像识别系统中,使用Android NDK调用JNI方法在Android移动设备上进行系统应用,结果表明,采用ORB算法设计的基于Android移动设备实时图像识别系统具有较好的实时性、鲁棒性和准确性,其具有数据处理量大、计算速度快、图像识别精度高等优点.     

基于卷积神经网络的煤矸石图像识别研究

在分析煤矸石分拣环境特点及煤矸石视觉特点的基础上,提出改进的卷积神经网络煤矸石图像识别算法,并从损失函数、模型参数以及准确率3个方面进行分析研究。结果表明:改进后的卷积神经网络图像识别算法能有效地避免分选环境中的噪声影响;与传统的分选方法相比,具有更快的识别速度和更高的准确率,能更好地满足实际工程需要。     

基于机器视觉的尺寸测量应用综述

随着机器视觉技术的不断发展以及工业智能化水平的不断提高,将机器视觉应用于尺寸测量中成为尺寸测量的发展趋势。本文首先阐述了机器视觉的特点及方法研究,介绍了机器视觉尺寸测量系统的硬件部分主要由计算机、光源、图像传感器、镜头以及被测对象等组成,软件部分主要由图像预处理、图像滤波、边缘检测等图像处理算法组成,然后分析了国内外的研究现状以及机器视觉测量技术的发展趋势,指出从软件算法入手,不断开发更优的图像处理算法,使图像处理及分析每个流程所涉及的算法的准确性及鲁棒性更高。     

基于图像识别的高强螺栓松动转角修正方法研究

在结构检测领域中,机器视觉和图像识别技术的应用具有重要意义,然而现有的拍摄技术难以兼顾效率和精度。为修正摄像头成像平面与钢板平面的夹角对图像识别结果造成的影响,本研究建立整体坐标系下的三维数学模型,并通过向量运算,在局部坐标系下建立物平面中螺母松动转角与摄像平面中投影角度的关系,最终推导出图像识别螺母松动转角修正公式的一般形式。公式表明,修正结果仅与摄像头和螺栓的相对位置、螺栓的尺寸及各螺栓初始标记线的夹角有关。     

实时图像识别算法在移动设备中的应用研究

移动设备能在多种环境中进行信息采集和图像处理作业,具有广泛的用途.由于受体积和重量的限制,移动设备对图像的实时处理能力不强,设计并优化相应的算法是解决该问题的有效途径.文章提出了一种实时图像识别算法,利用BRISK检测算法、FREAK描述算法、Sobel目标提取算子和BP神经网络分析并提取图像中的目标信息.在智能手机上的测试表明,该算法可以根据颜色和形状特征分割识别交通图像中的4种目标类型.单幅图像处理耗时约为0. 3s,达到了实时识别的要求,能够应用于车辆的智能导航和辅助驾驶.     

机器视觉照明光源技术要点分析

随着科技的发展,机器视觉系统已被广泛应于社会生产和生活的方方面面。照明光源是机器视觉应用系统中非常重要的一个方面,它通过影响图像质量从而影响到整个机器视觉系统的应用效果。本文就机器视觉照明光源技术进行的分析与探讨。     

基于AI的城市内涝水位识别系统开发与研究

本研究通过深入研究机器学习中的卷积神经网络算法,设计搭建基于AI的图像识别算法模型,将图像识别算法模型植入监测设备前端,从而实现对城市内涝水位的智能识别.该系统由超高清摄像机、AI算力GPU、无线路由器、码流服务器组建而成,此开发与研究将作为城市气象要素观测设备的必要补充,与当前气象业务紧密结合,从而提升对城市内涝气象...     

Blob分析中基于游程链的连通区域标记

Blob分析是机器视觉系统中的一个重要组成部分,为满足工业应用的实时性要求需研究快速高效标记算法.该文提出一种基于游程链的快速Blob分析法,使用游程链表和动态数组,建立相邻两行游程信息的动态链表,通过分析游程节点间连通性标记游程节点.该方法只需扫描图像一次,并且无需建立等价表和进行等价标记合并,克服了现有算法中的标记冗余,另外还能标记连通区域中的内洞.实验结果表明该方法对于任意复杂形状、任意数目的Blob区域都能正确检测并计算参数,并且具有很快的速度和很好的稳定性.该方法已成功应用到印刷缺陷在线检测系统中.     

先进控制技术的几种控制策略

在工业生产过程中,温度、压力、流量、液面、称重、成分等通常是需要测量和控制的变量.目前.控制这些变量应用较为广泛的方法是PID控制,它可以解决约80%～90%控制问题.因为其算法是对人的简单而有效操作方式的总结与模仿,可以满足一般工业过程的平稳操作与运行维护.     

基于神经网络的常微分方程数值计算方法

科学与工程应用中常用微分方程来建模,提出了一种基于余弦基神经网格的计算微分方程的新方法,其基本思想是以神经网络的输出来近似初值问题中的解析解.为保证算法的收敛性,提出并证明了神经网络算法的收敛性定理,为神经网络学习率的选择提供了依据.通过实例证明了该算法的有效性.     

传感器标定系统的自动采样算法

在压力传感器自动标定系统中,自动采样算法是系统的重要组成部分,通过建立自动采样算法的数学模型,提高了采样的精度,通过软件编程应用于压力传感器自动标定系统中.     

数学形态学视域下指纹图像细化算法高效研究

重点研究了二值化后指纹图像细化算法.首先简介了改进的OPTA细化算法.在总结上述算法的优缺点基础上,提出更有效的基于数学形态学的查表细化算法.实验表明后一种细化算法效率更高、处理后几乎没有毛刺、效果更理想,为后续的工作奠定了良好的基础.所进行的算法高效化研究对于提升识别的准确度具有非常明显的积极作用,在论文的最后通过实证手段进行了证明.同时,该文最后采用Visual C++编程实现指纹图像预处理过程中的所有算法,算法效率较高,从实际需求角度为我国的指纹图像识别的细化处理提供了必要的理论依据,实践证明,该文所研究的数学形态学视角下的指纹图像细化算法高效研究具有一定的现实意义,应用于指纹图像识别工作中将会取得较好的效果.     

基于机器视觉的大面积触控屏Metal Mesh缺陷检测

由于在大面积触控屏Metal Mesh的生产过程中，曝光机在长时间运行时会出现运行轨迹偏离，造成金属网断线和毛刺等问题．对此，设计了一种用于检测金属网缺陷的机器视觉检测系统，该机器视觉系统能通过工业摄像机采集图像，然后进行图像增强算法祛除环境干扰，Canny边缘检测算法划定图像边界，能快速检测出缺陷和其坐标位置．     

基于机器视觉技术的自动化理瓶机设计研究

整理瓶环节是影响灌装生产线效率的重要节点,人们要深入推进视觉检测技术与机器人技术的融合开发,研制自动化理瓶机,这是保证产品质量的有效手段。本文研究了自动化理瓶机设计方法和关键视觉算法,深入分析了视觉系统搭建、视觉系统标定、整理瓶的多目标分类跟踪技术算法、Delta机器人轨迹规划及动态目标抓取、视觉控制系统设计等关键研发问题,并详述了研究方法和具体实施方案。实践表明,在复杂环境(杂乱无章)下,自动化理瓶机充分利用机器视觉技术,可以完成复杂分拣、挑选、整理等高重复度工作,展现出良好的稳定性和高效性。     

基于光带装置的生物群落传递算法在无线传感器网络定位中的应用研究

分析基于光带装置的生物群落传递算法在无线传感器网络定位中的应用,广泛介绍无线传感器网络的应用范围.基于光带装置的生物群落传递算法是通过利用光能定位,通过架设无线传感网络的未知节点的模型,以生物群落传递算法求得模型中误差最小的最优数据,得到节点的最优位置,达到高精度的定位,并使无线传感网络可以适应各种模式的定位操作.介绍采用生物群落传递算法的优点,以及采用生物群落传递算法的无线传感网络的特性,综合介绍该无线传感网络节点的定位、基站定位和路由型号选择,肯定生物群落传递算法在装有光带装置的无线传感网络中应用的可行性,研究表明采用生物群落传递算法的无线传感网络未知节点定位准确度高.     

基于细胞神经网络的楼面裂痕诊断研究

为了更好地监测楼面裂痕,提出了一种改进细胞神经网络楼面裂痕图像识别方法.该方法通过一定的图像处理,建立裂痕网络和细节网络,同时增加了裂痕相似网络模型,避免了仅对裂痕特征提取信息不能准确识别裂痕的问题.实验证明,改进的裂痕识别算法实现简单,识别楼面裂痕准确率高,达到了实时识别技术的要求.     

利用MATLAB实现BP神经网络的设计

BP网络,即多层前馈神经网络,因其采用误差反向传播算法(Error Back Propagation,即BP算法)而得名,是目前应用最为广泛的神经网络之一.主要应用于模式识别、函数逼近、数据压缩及预测等领域.美国的Mathwork公司推出的MATLAB软件包既是一种非常实用有效的科研编程软件环境,又是一种进行科学和工程计算的交互式程序.MATLAB本身带有神经网络工具箱,可以大大方便权值训练,减少训练程序工作量,有效的提高工作效率.     

基于神经网络模式的遗传算法在CRM的数据挖掘优化研究

提出了一种有利于优化CRM的基于神经网络模式的遗传算法,在对该算法仿真研究的基础上,将其应用于CRM的数据挖掘中,用于优化BP神经网络模型的拓扑结构和连接权值,并给出了相关的遗传操作和实验结果。通过论证分析认为,该算法克服了原有几种用遗传算法优化CRM神经网络数据挖掘模型的缺点和不足,提高了数据的精度和准确性,具有广泛的应用价值。     

基于OpenMV图像识别的垃圾分类小车系统设计与实现

垃圾分类是垃圾处理中提高资源利用率、实现可持续发展的一种方式。本研究以STM32F103C8T为主控芯片,通过集成3轴陀螺仪、3轴加速度、电机编码器传感器,并结合OpenMV摄像头模块,从而设计出一款基于图像识别的垃圾分类小车系统。该系统通过卷积神经网络算法对可回收垃圾、不可回收垃圾、有害垃圾进行图像识别分类,选取3类垃圾图片共500张,并对系统进行不断的训练,使其识别率能达到一定的准确率。对试验结果进行误差分析,发现训练好的垃圾图像识别系统的平均精度为89%～98%、平均相对误差率在10%以内,试验结果证明该系统在垃圾分类上具有一定的实用性。     

改进的Canny算法在工业机器人视觉系统中的应用

【目的】随着制造业对新型方式需求的提升，用机器视觉技术来提升机器人的抓取精度成为行业的研究重点。在机器人视觉图像处理过程中，传统的Canny算子存在人为设定高斯滤波及高低双阈值参数误差大等问题，需提高机器视觉的精度。【方法】本研究采用中值滤波和迭代法阈值选择算法得到阈值的方法，通过改进传统Canny算子中需设定高斯滤波及高低双阈值参数不足的问题。【结果】由试验结果可知，改进的Canny算子绝对误差值减小25%，相对误差值减小12.5%，可实现机器人视觉的精准定位。【结论】本研究基于改进Canny算子的机器人视觉技术，可完成精准、复杂的抓取任务，能满足工业柔性生产的需求。