立体标签自动贴标机结构设计

为了减少在产品包装环节中的人员参与,提高包装环节的自动化程度,研制了一种用于立体标签的自动贴标机。根据产品贴标的流程,采用Pro/E软件进行三维建模和零部件的优化设计,包括传送机构、标签推进机构和折弯机构。折弯机构中采用了折弯翻板实现对标签的折弯控制;自动贴标机各机构均采用了独立的电机控制,控制系统采用PLC技术和变频器调速控制,设计了电动机正反转的控制电路图。通过对机械结构和电气控制系统优化设计,得到了满足设计要求的自动贴标机机构设计参数,实现了对厚度为0.5 mm纸质标签纸的2次折弯并实现贴标过程。该自动标签机的使用实现了包装过程的自动化,提高产品的包装效率。

基于跨尺度PatchMatch的立体匹配算法

针对现有的PatchMatch(3D标签优化)立体匹配算法存在对图像中弱纹理、视差不连续区域匹配精度低的问题,提出了一种结合超像素分割和跨尺度PatchMatch的立体匹配算法。首先,通过高斯下采样获得多尺度图像并对各尺度图像超像素分割。其次,基于四色定理腐蚀超像素边界使3D标签在超像素上迭代传播具有子模性和独立性,生成的子模能量用图割(graph cut, GC)算法得到最优解。最后,提出跨尺度能量函数模型,约束不同尺度下同名像素3D标签能量一致,使3D标签迭代传播可在不同尺度进行GC优化,获得最优视差图。在Middlebury数据集上的实验结果表明,本文算法对21组弱纹理、复杂纹理图像的平均误匹配率为2.20%,相比其他改进的PatchMatch立体匹配算法误匹配率降低了10.1%,且视差图误匹配可视化显示,弱纹理、视差不连续区域匹配效果优于其他改进的PatchMatch立体匹配算法。

基于标签化匹配区域校正的双目立体匹配算法

双目立体视觉是一种精准有效的测量方法,由此文中提出基于标签化匹配区域校正的双目立体匹配算法.以常规图割算法为基础,通过匹配块的空间几何信息校正匹配区域,获得更高亚像素级精度的匹配视差.首先,根据标签及空间几何信息确定校正变换,充分利用左右两图匹配区域的像素信息.然后,不断更新获选标签,找到使全局能量最小的标签.最后,依据左右一致性准则及均值滤波细化视差图.实验表明,文中算法有利于寻找良好、平滑的分段线性视差图,在处理边缘区域和遮挡区域时精确度较高.

在C++ Builder中创建立体字的标签组件

以一个带立体字的标签组件创建过程为例，介绍在 C＋＋ Builder中组件创建过程和方法，对 C＋＋ Builder用户使用组件有一定的帮助和指导作用。

基于边缘和像素类型标记的立体匹配算法

提出一种基于边缘图像特征和像素类型标记的立体匹配算法,利用边缘信息及视差在边缘和非边缘区域的分布特征,指导有效初始视差在扫描线方向的传递。并且根据标记值对部分不可靠的像素点进行反向赋值和边缘内中值滤波处理,达到视差精化目的。实验证明这种方法对于整体视差范围不太大的远距离图像,能够获得较为精确的稠密视差图。

补色法随机点立体防伪商标制作系统研究

为了满足日益增长的商品防伪需求,研究设计了一种补色法随机点立体防伪商标制作系统。将CCD拍摄的实际商标图像输入计算机,通过VC++编程提取商标像素点的灰度值作为横向视差值(对应于深度值);由此产生一幅滤去蓝绿色的红色随机点背景图(左眼图)和另一幅包含商标深度信息的绿色随机点图(右眼图);最后将两幅随机点图叠加,制作出一张补色随机点立体商标图;用红一绿滤色眼镜观看,即可观察到逼真的商标立体效果。采用这一方法及系统,设计制作了多种随机点立体防伪商标图案,得到满意的实验结果,为实际应用提供了技术基础。

基于三角剖分与超像素结构的3D标签优化方法

在立体匹配问题中,基于3D标签的算法可以取得更高精度的亚像素视差图。针对3D标签的随机初始化问题,提出一种基于超像素结构与三角剖分的标签初始化方法。利用基于超像素边界提取到的特征点构建三角剖分,生成初始3D标签;针对图割算法迭代优化3D标签时效率的问题,在超像素结构上利用图割算法进行全局优化3D标签,迭代中加入对当前标签状态的假设扩展标签候选,提升了标签搜索效率。在Middlebury2014数据集上对方法进行验证,实验结果表明,所提方法的平均误匹配率(8.31%)低于LocalExp算法的平均误匹配率(8.39%),并且处理单幅图像耗费的平均时间约为LocalExp算法的70%。