基于冻融循环的土壤物理状态的自动判别

以东北典型黑土区土壤为研究对象,采用CT扫描技术与图像处理相结合的方法,通过灰度共生矩阵和主成分分析法提取图像特征,计算测试图像特征向量与训练图像特征向量间的欧氏距离,以此为依据,实现对经历不同冻融循环次数土壤的自动判别。研究结果表明:面向土壤CT图像数据库,基于灰度共生矩阵和主成分分析提取的图像特征,均能实现对土壤的自动判别,但灰度共生矩阵法的判别正确率要高于主成分分析法。

基于图像处理的车距测量算法

针对公路上行驶的汽车,驾驶员由于种种原因很难判定车距而造成汽车相撞的问题,提出了一种基于图像处理的车距测量算法。运用双目视感系统采集车辆前方实时图像,通过模板匹配对采集到的图像进行前方车辆识别,在确认有车辆后运用视差原理进行车距计算。实验表明,该算法运算周期小于30ms,识别准确率高达99%,在200m视距内距离检测误差小于1m。

基于双目视觉的工业机器人运动学参数辨识

针对工业机器人绝对定位精度不高的现状,提出一种基于双目视觉辨识运动学参数的方法。首先,基于modified Denavit-Hartenberg参数建立机器人运动学模型;其次,规划机器人末端以多空间球形运动,采用双目视觉系统测量不同末端位置相对球心的实际距离,与理论距离对比构造相对距离误差函数;然后,使用粒子群算法迭代求解运动学参数误差,并利用正余弦策略和信赖域优化对粒子群算法进行优化,降低粒子群陷入局部寻优的可能性;最后,对运动学参数进行补偿并对比验证。实验结果表明:距离平均误差由1.1601 mm减少到0.2260 mm,精度提高了80.52%;标准差由0.6582 mm减少到0.1412 mm,精度提高了78.55%,验证了所提方法的高效性和实用性。