社会智能化趋势下图像处理与机器视觉课程教学新实践研究

随着科技发展的推动,智能化已经成为当今社会的发展趋势,人们对人工智能的认知水平越发提升,各行各业开始朝着多元化的方向发展。智能产业升级必然带动专业人才需求,图像处理与机器视觉课程开始成为富有智能特色的专业课程。基于此,文章综合图像处理与机器视觉课程目标与要求,分析了课程教学现状与存在的问题,探讨了社会智能化趋势下图像处理与机器视觉课程教学新实践,旨在提升教学效果与学习水平。

社会智能化趋势下图像处理与机器视觉课程教学新实践

随着中国经济的不断发展,社会智能化趋势也愈加强烈,图像处理与机器视觉也成为工科专业具有人工智能专业学科特色的重要课程。文章针对现有图像处理与机器视觉课程教学中存在的问题提出了教学实践新方法,并列举了相应的实施案例,旨在提升学生的学习兴趣、学习深度、视野广度和实践能力。

基于图像处理的视觉采摘机器人作业控制研究

为了实现自动化的番茄分类采摘,基于视觉识别技术设计了识别系统。首先,基于HSV视觉体系中的H分量,采用聚类分析的方法,依据成熟度将番茄分为不熟,半熟和全熟3类,并计算3类番茄成熟度对应的H分量分布范围;其次,根据半熟和全熟番茄H分量的分布范围进行番茄图像分割,并利用形态学的方法得到图像中番茄区域的轮廓曲线;再次,采用椭圆拟合方法实现对番茄轮廓拟合,计算得到图像中番茄区域的中心坐标;最后,采用双目视觉系统实现图像中番茄区域中心坐标向实际空间坐标转化。对番茄轮廓曲线拟合精度和视觉定位精度进行测试,表明系统具有良好的可靠性。

基于机器视觉的数字图像处理系统设计与实现

图像技术在计算机技术的发展推动下,被广泛应用于各个领域,且呈现出良好的应用效果。基于机器视觉的数字图像处理系统,已经成为现代科学和技术中不可缺少的工具。该文以此为出发点,探究基于机器视觉的数字图像处理系统设计方案,并思考系统的实际应用价值。

新工科背景下《图像处理与机器视觉》实验教学体系的探索

针对现阶段普通高校工科专业在数字《图像处理与机器视觉》实验教学中实践教学和培养学生创新意识、能力的力度不足的问题。提出以新工科为背景的大学生创新教学、科研和实践相融合的组织模式,重点探讨《图像处理与机器视觉》实验课程的体系建设。从分层式实验教学体系、探究型实验平台搭建、任务驱动型科研创新、开放性实验项目和多元考核评价等方面,提出面向创新能力培养的数字图像处理和机器视觉课程实验教学体系。通过这些方法提高学生的创新与实践能力,实现教学、科研和实践的一体化,培养未来多元化、创新型的卓越工程人才。

机器视觉与图像处理课程教学改革探索研究

机器视觉与图像处理是一门内容繁杂、理论抽象、实践性强的专业基础课程,传统的教学方法难以满足该课程的教学需要。针对此种情况,文章从教学内容、教学安排、教学手段三个方面分析了教学现状。继而根据存在的问题探索机器视觉与图像处理课程的教学方式的改革,并提出一系列的课堂教学改革的措施,提高学生的学习积极性和主动性,增加学生对机器视觉与图像处理技术的了解。

一种面向机器视觉感知的暗光图像增强网络

低光照等恶劣环境下的目标检测一直都是难点,低光照和多雾因素往往会导致图像出现可视度低、噪声大等情况,严重干扰目标检测的检测精度。针对上述问题,提出了一个面向机器视觉感知的低光图像增强网络MVP-Net,并与YOLOv3目标检测网络整合,构建了端到端的增强检测框架MVP-YOLO。MVP-Net采用了逆映射网络技术,将常规RGB图像转换为伪RAW图像特征空间,并提出了伪ISP增强网络DOISP进行图像增强。MVP-Net旨在发挥RAW图像在目标检测中的潜在优势,同时克服其在直接应用时所面临的限制。模型在多个真实场景暗光数据上取得了优于先前工作效果并且能够适应多种不同架构的检测器。其端到端检测框mAP(50%)指标达到了78.3%,比YOLO检测器提高了1.85%。

图像处理技术在机器视觉颜色识别中的应用

随着机器视觉所依赖的图像处理、传感器、分析算法等技术的发展,机器视觉也得到了广泛的应用,OpenCV是当下较为流行的计算机视觉开发包,其中包含了大量的图像处理和计算机视觉算法,其开源特点使其开发及使用更加便捷。文中研究了OpenCV结合颜色识别对不同颜色物品的抓取。在算法方面,借助开源社区能让机器视觉对不同颜色的识别更加精准,然后对收集到的画面进行数据处理和分析,并将数据转换为坐标发送给控制器,最终实现对不同颜色物品的识别和抓取。

基于机器视觉技术的红外与可见光人脸图像配准

为解决某些环境图像中人脸轮廓模糊,人脸面部特征单一问题,提出基于机器视觉技术的红外与可见光人脸图像配准方法。采集红外与可见光人脸图像,对其进行直方图均衡化处理,采用Canny边缘算子方法提取人脸图像轮廓,并依据轮廓的梯度大小以及方向特征实现红外与可见光人脸图像配准。实结果表明:该方法可有效提升红外与可见光人脸图像的配准度,在无遮挡时配准度数值为0.961,在遮挡10%和20%时,配准度数值分别为0.949和0.944,由此说明该方法应用效果较为显著。

采摘机器人机械臂运动控制与目标抓取研究——基于嵌入式和机器视觉技术

首先,从整体方案、视觉定位系统和运动控制系统完成了对采摘机器人机械臂控制系统的设计;然后,基于图像处理技术设计了目标物体识别与抓取策略;最后,基于RRT算法研究了对采摘机器臂运动轨迹的控制方法,实现了对采摘机器人机械臂运动控制与目标抓取系统。采摘试验结果表明:系统对苹果的识别和定位准确度比较高,采摘成功率达到了100%,对采摘机器人自主采摘的实现具有一定的现实意义。

图像匹配在机器视觉课程教学中的探索与实践

针对机器视觉课程提出以图像匹配为例的理论与实践相结合的教学方法。图像匹配作为机器视觉的关键基础技术,通过算法在待检测图像中寻找目标图像。其在图像分析、目标识别、目标跟踪、图像拼接等众多领域起着十分重要的作用。从对图像匹配技术的理论教学与实践逐渐延伸到机器视觉后续课程中,能够增强本课程的整体教学效果。

工业机械臂辅助机器视觉的工件识别与定位

传统的工业机器人系统由于缺乏感知判断能力,很难适应目标种类和位置的变化,而现代工业需要生产不同种类和规格的产品。为此,以多品种小批量生产的零件为背景提出了一种机械臂辅助机器视觉系统,该系统能够实现对工件的图像采集并进行预处理,通过改进的Canny轮廓的提取算法与基于Hausdorff距离的模版匹配完成对不同种类工件进行识别和定位。最后经实验的验证该系统的定位精度在0.35 mm内,基本满足了在实际生产中对小批量生产、不同形状且没有固定夹具的目标工件的抓取、搬运与检测等要求。

基于机器视觉的飞机故障检查系统

针对当前飞机维修检查工作以人工目视检查为主、效率低且存在人为因素影响的情况,设计一套基于图像识别与机器深度学习的飞机部件表面无损检测系统。收集并整理了某航空公司一线飞机维修员拍摄的飞机机身及发动机部件图片,对图片集进行预处理,包括通道提取、Sobel滤波处理及二值化;最后用Blob分析对处理后的图像进行特征提取与系统分析。系统运行速度快、准确率高且可连续自动识别图像。利用机器视觉技术对飞机部件表面进行无损检测不仅可以提高生产效率,同时可以去除人为因素对航空器飞行安全的影响,使得飞机的飞行安全得到进一步提升。实践证明,该系统性能稳定可靠,具有极高的推广应用价值。

面向专业研究生的数字图像处理与计算机视觉课程教学改革探讨

文章针对面向专业研究生的数字图像处理与计算机视觉课程教学存在的问题,提出了一种多元教学融合法,即以案例教学法展开理论知识教学、以任务驱动教学法来布置课外科研竞赛项目作业、以分享讨论法开展学术交流讲座,制定了偏重实践的全过程性课程考核评价机制,从而激发学生的学习热情和科研创新潜力,增强学生解决复杂实际科研问题的能力,促进教学质量的提升。

基于机器视觉的食品瓶罐包装缺陷检测研究进展

根据近年文献资料,介绍了机器视觉技术在食品瓶罐包装缺陷检测上的应用和发展,概述瓶罐包装缺陷检测系统的硬件结构和检测流程;梳理并分析基于图像处理技术和基于深度学习方法在食品瓶罐包装缺陷检测领域取得的研究成果,探讨分类网络模型和目标检测网络模型两种技术在该领域的优势和不足,并对未来的发展进行了展望,为智能瓶罐包装检测的创新和发展提供参考。

工业机器人单目视觉装配系统研究

为了解决传统机器人只能通过示教或离线编程固定执行点到点装配任务的问题,进行了视觉引导的工业机器人装配方面的研究。首先对工业机器人视觉装配过程建立数学模型并标定,然后研究了基于机器视觉的零件位姿估计方法,针对法兰盘类金属零件弱纹理及无角点特征的位姿估计问题,提出了一种基于自身特征和外部标记辅助的单目视觉位姿计算方法。最后搭建了工业机器人单目视觉装配实验平台验证该位姿计算方法的可行性。实验结果表明,该系统能够实现对法兰盘类零件的定位和装配,最小位置误差为2.07mm,最小姿态误差0.13。

基于改进K-means与机器视觉的档案数据分析技术

为了提升医疗信息系统对健康档案数据的分析效率,文中采用图像采集、降噪、配准与差分等技术提取医疗图像信息,进而有效提升信息系统的数据采集效率。同时还对传统的K-means算法加以改进,并提出了一种基于类间、类内距离的聚类初始化评价指标体系(BWP),将其应用于采集到的档案数据中,以实现快速的聚类分析。将所提算法在CUDA计算平台上进行了实现,测试结果表明,该方法的聚类精度和运行效率较现有算法均有显著提升。此外,改进后K-means算法的正确聚类样本数量占比提升了4.88%,高于现有的主流指标体系,且当聚类数k的取值为16或32时,运行时间大幅降低。

基于机器视觉的刚性罐道接头缝隙宽度测量算法

针对罐道结构复杂、空间狭小、传统检测系统不便于安装,容易导致接头缝隙测量困难问题,提出一种基于机器视觉的非接触式测量接头缝隙宽度的方法。使用高斯滤波和CLAHE算法,去除噪声并提高图像对比度,经过阈值分割、图像形态学操作提取接头缝隙边缘特征;通过孤立点消除和透视变换去除图像畸变,使用SKE-骨架提取算法减少接头缝隙特征像素宽度,通过霍夫变换和最小二乘法计算接头缝隙宽度。测量了4~12mm接头缝隙宽度,结果表明:该方法测量误差控制在0.8 mm以内,为立井提升系统安全稳定运行提供保障。

机器视觉技术在工业机器人中的实施探析

在当今全球化竞争日益加剧的制造业环境中,工业机器人成为提高生产效率、降低生产成本以及确保产品质量的不二选择。作为计算机视觉和图像处理的重要分支,机器视觉技术具备对图像和视频进行感知、理解和分析的能力。在工业机器人中引入该技术。

面向智能采矿工程专业的图像理解与视觉感知课程建设研究

通过对图像理解与视觉感知课程教学中存在的“双一流”智能采矿专业相关度不强、学生学习难度较大、课程教学交互性较差和课程的理论与实践有待提升等问题产生的原因进行分析,尝试以智能采矿工程专业研究对象为主线,加深课程内容的广度、深度、高度,增加相关度;对微信小程序的图像处理与视觉感知算法进行设计与实现,希望其可在教学中发挥高效、便捷作用,为智能采矿工业学生在对图像处理与视觉感知领域提供尽可能多的认识与便利;另外,将课程理论与实践的学时合理安排,完善智能采矿专业实践案例,解决智能采矿工程领域应用的实际问题。实践结果表明,调整现有的课程教学内容、交互式教学方式和专业实践案例,进行有机结合,能达到良好的教学效果。