基于序列图像的工业钣金件三维重建与视觉检测

针对目前工业制造领域面临的难题,提出利用非量测数字摄像机进行工业钣金件高精度三维重建与视觉检测.采用二维直接线性变换分解摄像机参数初值并结合光束法平差进行高精度标定;利用最小二乘模板匹配提取像面上的点、直线信息并进行混合光束法平差,从而进行钣金件的高精度三维重建及其尺寸制造误差的检测.所开发的视觉检测系统硬件成本低、自动化程度较高,实际数据的多次实验均取得了优于1/8 000的相对精度,说明所论述的方法为工业零件的自动化三维检测提供了一条可行途径.     

计算机视觉技术在果蔬采后处理中的应用

简要阐明了计算机视觉的基本原理和计算机视觉系统的基本组成；选择有代表性的实例，分别介绍了国内外在果蔬采收，果实颜色检测，形状尺寸检测，损伤和表面缺陷检测，以及外观综合指标检测方面计算机视觉技术的应用研究情况，重在研究方法和所得结果。并对果蔬商品化领域计算机视觉技术应用的深入研究所涉及的几个方面提出了看法。     

动名兼类和动词名用的区别

本文力求说明汉语动名兼类词和动词名用的区别，并根据双音节复合动词与数量词组(几)“个”的组合能力来划分两者的界限。     

非受格动词及非作格动词研究

在“直接宾语限制”和“动词行为一致性”两个假设的基础上,利用致使型结果结构作为一种测试手段来区分现代汉语中的三种动词：非受格动词、非作格动词和及物动词,从而证明普尔马特曾提出的“非受格动词假设”在现代汉语中同样成立.     

面向微装配机器人的TSB分级智能控制结构

提出了一种面向微装配机器人的TSB(任务 策略 行为 )分级智能控制结构 ,该结构自上而下有三个控制层组成 :任务层、策略层和行为层 .操作者在任务层通过人机交互接口进行微装配任务规划 ,策略层将抽象的装配规划分解为具体的显微视觉伺服策略控制微装配机械手的运动 ,行为层则涉及微装配机器人基本行为的生成与执行监督 .TSB控制结构通过人机交互的方式将操作者的任务规划能力和机器人显微视觉伺服策略结合起来 ,实现了微装配机器人的半自主控制 .     

基于压缩感知的实时在线目标追踪

在正负样本区域随机抽取了不同尺度下图像的局部二值模式(LBP)特征,将高维的特征信息投射到低秩的压缩域,并据此建立了表观模型.使用一个随机稀疏测量矩阵来压缩前景和背景目标.将追踪问题转化成为了一个使用朴素贝叶斯分类器的二元分类问题.所提方法可以较快速、实时地在线追踪目标,同时解决了目标尺度变化、遮挡问题.     

从视觉语言运用谈插图设计——以“山城棒棒军”插图为例

通过对插图设计视觉语言形式要素和形式要素运用原则选择的论述及插图创作设计实践,说明在插图设计中视觉语言形式要素及原则运用是插图设计是否成功的关键所在,通过"山城棒棒军"插图设计展示地域文化和扩大地域文化影响力;以"山城棒棒军"插图设计创作过程及图式文化解读为例,分析论述插图设计视觉语言形式要素、要素运用原则及设计意图;由此看出:当今已进入读图时代,图形阅读已经成为人们接受事物的一种方式,插图设计的形式语言多种多样,运用好插图设计的形式语言、形式要素以及要素组合原则是创作设计插图至关重要的环节。     

支持向量回归在圆形检测中的应用

对圆形的识别是机器视觉中最基本和最重要的任务之一,为了准确确定复杂背景图像中圆的位置,提出了一种将支持向量回归模型与三点拟合圆联合起来的新算法,通过支持向量回归模型训练不同类型的圆形样本,得到超平面方程f(x),以f(x)为中心线,构建一个宽度为2ε的近似圆环型间隔带,在此间隔带上的点都被认为属于圆形边界上的点,然后运用三点拟合圆几何算法计算出圆心和半径,从而达到识别圆形的目的。实验结果表明,联合算法通过对训练样本的学习,能够在噪声比较大的背景图像中得到圆形的边界信息,从而确定圆的位置,较仅使用某一种圆形识别算法有一定的优势。在以圆形作为定位的机器视觉领域,具有重要的理论研究价值与实践意义。     

辽宁新宾满族自治县乡村景观的视觉感知评价

通过实地踏勘,对民族地区乡村景观视觉感知进行研究。按照视觉特性总结出7类典型乡村景观类型。从拍摄的151张照片中选取21张各类典型景观照片,对当地及周边100名村民进行喜好的风景问卷调查。结果显示:对与自己生活相关的景观和自然风貌景观喜好较高;对有规则、管理良好的景观喜好度较高;对该地区的历史文化景观(如古树、古庙、古建筑等)的保护与开发充满期待。乡村景观的良好维护和合理规划对当地居民均有良好的积极效果。     

基于机器视觉的柔性机械臂振动位移测量

 针对传统的振动位移测量方法中,间接测量法误差较大、准确度较低,而直接测量法虽能达到精度,但成本较高、实用性较差的问题,提出一种基于机器视觉的振动位移测量方法。选取电机驱动运动的柔性机械臂作为测量对象,通过CCD相机采集机械臂末端标记点运动图像,再经过阈值分割、质心检测等视觉处理,得到机械臂振动位移信息。通过搭建实验平台对该方法进行实验验证,并与压电材料测量法及仿真法得到的振动位移进行对比,结果表明,基于机器视觉的振动位移测量方法能够在不接触工况下,对柔性机械臂进行准确、实时的振动位移测量,相比于压电材料测量法,避免了公式误差等影响,具有明显的优越性。