异形管道内跨模式全景深成像方法与装置

异形管道在特种行业中具有极为重要的作用,对其内表面细微缺陷进行检测时所面临的空间小、径向尺寸变化自由等结构特征,使得传统管道内成像检测方式面临着因连续成像景深尺度变化大而造成的失焦问题,影响系统的高分辨力成像。针对这一问题,提出了跨模式全景深成像方法:通过融合成像表面深度数据与成像系统参数数据,自适应的决策当前的聚焦模式,并输出相应的合焦面深度集合。研制了具备深度感知的跨模式成像装置,并针对异形管道内壁细纹特征进行了成像实验。实验结果表明:本成像装置能够自适应的获取单聚焦图像或叠焦序列图像;对叠焦序列图像进行小波多聚焦融合,可获取全景深图像;所获取的全景深图像能够在40~1000 mm内分辨出0.5 mm宽微小细纹。本成像方法及装置能够为异型管道等场景内的缺陷检测及损伤分析提供可靠的图像支撑。

视觉导引智能车的自适应路径识别及控制研究

为了提高智能循迹小车路径识别的精度与行驶速度,提出了一种基于自适应阈值二值化的路径识别算法。首先采用OTSU算法计算出图像分割的最佳阈值,利用此阂值二值化灰度图像;然后提取二值化图像中赛道中心线,得到智能车在赛道中所处位置信息。其次利用线性回归方程对丢失赛道边缘图像拟合直线,根据图像特征完成路径识别。最后采用分段式PID算法实现方向控制,使用增量式PID进行速度调节。测试结果表明,此方法有效提高了不同路径的识别率以及对外界灯光环境的适应性。