基于嵌入式系统和红外图像的火焰检测算法

随着嵌入式技术的发展,把机器视觉应用于嵌入式系统是一个发展方向.目前火焰算法相对比较成熟,具有较高的准确率和抗干扰力.但算法复杂度普遍较高,主要应用于PC机系统,不能适应嵌入式系统的要求.结合已有的研究成果,提出了基于统计背景模型和火焰动态特征的火焰检测算法,成功移植到嵌入式系统上.试验证明算法抗干扰性强、检测率高,速度快.     

平面几何命题机器证明的Grbner基方法

探讨了初等平面几何命题机器证明的Grbner基方法,并给出了它的算法原理和实现方法,且通过实例说明了该方法简便易懂,用Maple实现也较易。     

基于显著性模型和区域生长法的药卷缺陷检测

针对工业炸药生产过程中药卷表面裂痕的包装缺陷问题,运用机器视觉技术,提出一种基于显著性模型和局部方差区域生长法的药卷缺陷检测方法。该方法经过图像预处理,对药卷图像进行背景估计与差分;利用显著性模型,提取缺陷特征;通过局部方差区域生长法,分割目标区域,完成对缺陷药卷的检测。实验结果表明,该算法可快速有效地提取缺陷区域,平均检测时间为55.72 ms,缺陷检测率高达96.36%。     

基于立体视觉的三维立体模型全自动拼接方法

基于影像的三维立体模型重建时,如何自动地将部分模型拼接成完整模型是个亟待解决的问题。目前关于三维立体模型拼接大多限制在手动取两个模型上的公共点完成拼接。提出一种方法,能够全自动地、快速地、高精度地实现三维立体模型的拼接。与图像拼接类似,三维立体模型拼接也要经过特征点提取、特征点匹配、空间变换三个步骤。值得一提的是,在特征点提取时利用了三维重建时的点云数据、特征点匹配时利用了点与点间距客观不变、空间转换参数RT矩阵计算时提出了仅用四对精匹配点计算等方法,完成三维立体模型全自动、快速、高精度地拼接,拼接精度达到毫米(mm)级。     

基于机器视觉的桥梁裂缝检测应用及发展综述

桥梁裂缝是影响桥梁服役性能的关键因素之一,裂缝检测对桥梁养护至关重要。目前大部分检测为人工检测,检测人员通过目视检查裂缝,手动记录裂缝,检测的时间成本高昂。基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统利用桥梁表面图像进行裂缝识别,近年来借助人工智能技术使裂缝自动化识别的精度和效率大大提升。详细介绍了基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统及其应用,总结了该技术在桥梁裂缝检测中的优势及改进方向。     

随机故障下单机鲁棒调度算法的遗传编程方法

研究了随机故障环境下具有预测能力的单机鲁棒调度方法.通过插入空闲时段的方法吸收随机故障的扰动,进而对带空闲时段的鲁棒调度启发式,采用基于双子树结构编码的遗传编程体系加以学习.实验表明 所进化的启发式算法的拖期性能明显优于现有启发式,并通过适量插入空闲时段保持了较好的预测性能.这些算法由自适应的组合排序规则和空闲时段计算程序有机构成,并可较好地移植到其他不确定环境中.因此,所提出的遗传编程方法是不确定调度环境下相当有效的机器学习方法.     

《机器视觉》课程理实一体化教学改革的探索

《机器视觉》作为一门多学科交叉融合课程,对机械专业的研究生来说学习起来会存在一定困难。传统的教学方法采用“教师讲、学生听”的方式,教学效果欠佳。针对该问题,采用理实一体化的教学方式,理论和实践相结合,提高了学生的学习兴趣,使得专业知识更加容易理解,取得了较好的教学效果。该文以齿轮齿距偏差参数视觉测量为例,论述了教学方法改革的实施过程。     

基于机器视觉的电子元器件检测系统设计

近年来,随着信息技术的不断发展,电子产品更新速度大幅提升,各类电子元器更具集成化和微型化特点,进一步增加了电子元器件检测难度。在传统检测工作执行上,主要以目标检测手段应用为主,所得到的图像分辨率较低,信息量明显不足。为此,人们引进了基于机器视觉的电子元器件检测系统,对应的检测效率和质量大幅提升。该文以实际工作开展情况为基础,对基于机器视觉的电子元器件检测系统细节设计内容进行总结,论述了该检测系统的试验内容。     

基于机器视觉的目标识别方法的研究进展

随着社会的不断发展,机器视觉系统在各行业已被广泛应用,基于目标检测与目标识别的图像处理方法在机器系统中有了主要的应用途径,总结近年来使用机器视觉研究中用到的目标识别方法,包括Blob分析法、模板匹配法、深度学习法,详细讨论这些目标识别方法的原理、优劣以及在各个领域中的应用。首先介绍了基于机器视觉的目标检测识别的任务、难点和发展现状,其次基于深度学习方法的目标检测识别算法,最后讨论当前实际应用中目标检测识别方法存在的问题和未来可能的发展方向。     

文明演进视阈下类人机器的变革图式

类人机器的技术变更史与人类文明演进史相伴而生,具有某种天然的耦合关系,以人类文明演进为主导脉络重新审视类人机器的起源与发展,可进一步把握类人机器发展的社会文化条件及其与人类的关系。史料溯源表明,农业文明时期原始神学自然观与朴素唯物主义自然观相互交织,使人们萌生了早期类人机器形象的想象;工业文明时期的机械唯物主义冲破神学羁绊,强调经验事实和客观存在,使类人机器显现出机械性特征;信息文明时期生产生活信息化等基本特征,赋予了类人机器与万物互联的有机性;智能文明时期整体智能化的出现,使类人机器从专用领域拓展到通用领域,或将取得“认知主体”“道德主体”和“情感主体”等地位,类人机器的客体地位或将被终结而因此获得主体地位。