曲-直线变换式皮带轮尺寸快速检测算法

在分区域的图像测量中,皮带轮图像呈现同心弧特征,一般可采用例如霍夫变换等算法进行分析和检测,也可采用开窗式快速检测算法。为了解决开窗式算法的不足并保证检测速度,考虑检测中皮带轮位置确定,设计了一种快速检测算法。首先描述了检测中曲线转换水平直线的算法优势;然后分析了皮带轮圆心坐标偏移对检测的影响;接着设计曲-直变换式的尺寸检测算法步骤。对比实验证明,此算法在保证检测速度的同时,能够提高检测精度,不仅适用于皮带轮尺寸检测,也适用于确定位置的圆形物体尺寸检测。

基于霍夫直线变换的输电线路异物识别应用研究

本文主要针对输电线路上的漂浮异物搭挂潜在故障进行图像识别研究,提出利用霍夫直线变换对输电线路进行提取,然后对输电线所处的小块区域进行卷积操作,结合实际误差来对输电线路异物进行识别。通过及时定位输电线路安全隐患点和故障点,缩短巡检周期,提升检修工作人员的工作效率,降低巡检人力成本,进一步增强输电线路相关设备的状态巡维能力,为有效监测分析奠定基础,具有较高的工程应用价值。

基于直线Hough变换的图像配准方法

为了有效解决不同传感器、不同视角和不同时相条件的图像配准问题,提出了一种基于直线极坐标参数在Hough空间求解图像变换参数的图像配准算法。先提取图像中直线极坐标特征参数,形成匹配特征空间;然后在Hough空间逐步求解RST图像变换的旋转、尺度和平移参数;最后利用实际图像对算法的性能进行了分析与验证。实验结果表明,该方法不需进行复杂的匹配空间搜索,具有适应性强、配准精度高的优点。

基于霍夫算法的薄膜印品墨层厚度研究

在印刷技术领域中,经常会因墨层厚度无法精准检测而产生印刷精度问题。现有的墨层厚度检测方法误差较大,为此本研究基于概率霍夫直线变换原理,提出了将激光三角测厚技术和图像处理技术相结合的墨层厚度检测方法。首先搭建墨层厚度检测系统平台,然后使用工业相机采集图像并处理采集的图像,最后基于概率霍夫直线变换方法获得激光偏移量,计算得到墨层厚度数值。本研究找到了适合该墨层厚度检测系统的激光入射角,并与传统测量方法进行对比测量实验。结果表明,测量误差小于3μm,验证了该方法能够有效测量透明薄膜印品墨层厚度。

中心平方变换的研究(二)

在《中心平方变换的研究(一)》[1]的基础上,本文继续对中心平方变换中的直线与二次曲线的变换进行了较深入的探讨:首先推导了直线中心平方变换的参数方程,然后又从两个方面,给出了二次曲线中心平方变换的参数方程。

利用局部直线段模糊投票的低SNR海天线提取方法

提出了一种采用"假设-检验"策略的海天线提取新方法。在假设阶段,提出了一种新的直线段Hough变换检测疑似海天线。首先,以局部直线段为整体估计直线参数,理论推导证明此时估计误差方差远小于各边缘点独立估计时误差方差的平均值。其次,针对残余估计误差,设计了局部直线段模糊投票策略,实现全局直线段的投票聚类。最后,检测峰值点形成疑似海天线假设。在检验阶段,提出了三类新特征描述海天线与海杂波的属性差异,并采用SVM分类器识别海天线。该方法提取低信噪比海天线准确,识别正确率高,仿真和实测数据的实验结果验证了所提方法的有效性。

基于深度双目视觉处理的智能采摘机器人设计

针对采摘机器人对果蔬的位置定位不够准确、无法准确避障,导致采摘效率较低的问题基于深度双目视觉处理对智能采摘机器人进行了设计。智能采摘机器人的主要组成包括PLC控制器、视觉系统、移动平台、导航系统、机械臂、通信系统和电源。为了对采摘机器人的机械臂进行最优路径规划并避障,通过对采集的图像进行预处理后,利用双目视觉系统对果蔬进行精准定位,然后采用哈夫变换直线检测的方法进行最优路径的设计和选择,最终确定最优采摘路径。对采摘机器人进行运动轨迹精度试验和采摘试验,结果表明:采摘机器人对果蔬的采摘成功率较高,可以满足果农对于采摘机器人的要求。

基于直线空间旋转的十字结构光标定

针对复杂曲面特征测量时十字结构光的快速、高精度标定,提出一种基于直线空间旋转的十字结构光标定方法。利用OTSU算法选取最佳阈值来提取光条的所在区域,通过基于Hessian矩阵的Steger算法和最小二乘法提取并拟合光条中心;通过图像中与靶标平面内特征点对的构建,借助RANSAC算法求解单应性矩阵,对光条直线进行单应性矩阵变换来获取靶标平面内的光条直线方程;由相机坐标系与世界坐标系的转换关系,将直线方程转换到相机坐标系下;由空间直线绕任意轴的旋转变换关系,将光条直线绕投射中心线进行旋转,并将旋转前后的两条直线进行平面拟合,求解光平面方程参数。结果表明,该方法对靶标圆心间距测量的平均绝对误差为0.023 mm,均方根误差为0.026 mm。本文方法可以实现较高的测量精度,且能避免靶标平面的多次移动。

基于霍夫变换的证件图像尺寸恢复

随着手机摄像头性能的提高,手机用户经常会用摄像头拍摄证件图像用于各种事务办理。但是由于抖动和拍摄角度的影响,导致证件图像变形,无法得到标准的尺寸。针对该问题,本文提出了一种基于霍夫变换的证件图像尺寸恢复方法:首先利用Canny进行边缘检测,然后利用Hough直线变换寻找证件的四个角点,最后利用透视变换恢复证件图像的标准尺寸。实验结果表明:本文的方法在不同的缩放和旋转变形下均能较好地提取出证件图像,具有一定的实用性。

基于图像处理直线零件几何参数测量研究

为了不接触被测零件,又能快速地测量零件的几何参数,提出了一种基于图像处理的直线零件参数测量技术。该技术采用CCD采集零件图像,测量系统采用中值滤波、Canny边缘检测等图像预处理方法,得到单像素二值边缘图像,为了提高系统测量精度,对图像边缘进行亚像素定位,最后,采用"先局部,后全局"及阈值的直线检测快速Hough变换算法测量零件的参数。实验结果证明该测量系统速度快,测量精度良好,适用于清洁度要求高、测量精度要求不太高的工业在线参数测量。

合同变换在初等几何解题中的应用

本文研究了合同变换在解答和证明初等几何问题中的应用。

全天空成像仪云图的预处理方法

利用Radon变换检测直线和连通域填充方法实现了全天空成像仪遮阳杆的重新塑造,剔除了遮阳杆对云量计算的影响。并运用了模板替换的方法,去掉全天空成像仪观测云图上旋转镜面外部的地物杂波干扰。使用上述方法在云图预处理研究取得了较好的效果,特别是针对由于强烈太阳光在遮阳杆上形成的亮斑,能够很好的剔除原图上的亮斑部分。

基于机器视觉的齿轮尺寸在线测量系统

针对传统的零件尺寸测量系统效率低、精度差、价格昂贵且操作难度大的问题,课题组提出了一种基于机器视觉的齿轮尺寸非接触式在线测量系统。该系统采用一种新的直齿圆柱齿轮测量方案:首先对CCD相机采集的图像进行灰度处理与滤波去噪;然后进行阈值分割,采用Canny算子来获得单个像素的图像边缘;针对齿轮的边缘轮廓形状特征,应用霍夫变换、改进的最小二乘拟合和改进的中心画圆法等原理,建立了齿轮中心孔直径、齿根圆直径、齿顶圆直径和齿数等齿轮参数的测量算法。研究结果表明:使用2560 dpi*1920 dpi分辨率的CCD相机测量20 mm以下的直齿圆柱齿轮时,测量精度可达到10μm,绝对误差小于1个像素0.0209 mm,系统响应时间为2.8 s。该系统满足工业测量要求,解决了传统系统测量精度低、价格高的问题。

应用于人卫激光测距光尖图像处理方法研究

介绍了一种基于人卫激光测距望远镜寻找激光光尖的新型检测方法和实施效果。通过实拍的激光光尖图像,采用高斯滤波等方法对图像进行预处理,再对降噪滤波后的图像提取边缘,输出二值图像,利用霍夫直线变换,对在CCD靶面成像的激光位置进行标定。基本达到了在肉眼识别不清的情况下检测出激光光尖,并精确计算出光尖的坐标。通过质心算法计算出的卫星星点质心坐标,可以确定光尖与星点质心的偏差量,从而控制望远镜的转动消除偏差,达到无人值守的科研目标。

有曲率突变的轴对称壳(波纹壳)的有限元解

本文指出了在一般用直线单元的轴对称壳的有限元法中,由于忽视了曲率对斜度变形的影响,并不能用以处理曲率突变的轴对称壳问题.本文提出了考虑曲率影响的、以壳的斜度变形为连续参数的直线单元有限元法,并用以处理C型波纹壳的计算.和Turner-Ford的实验结果比较,以及和钱伟长教授的解析解比较。

基于单目视觉行间机器人导航线提取方法

针对农业移动机器人视觉导航路径提取受光照影响大,实时性差的问题,提出了一种利用农作物行特征辅助进行的视觉导航方案,实现机器人的田间自主导航。选用单目相机获取农田的环境信息,首先针对农田光照不均的情况提出了YCr Cb亮度均衡法,然后针对实时性差的问题提出了OTSU(大津法)融合遗传退火算法的图像二值分割算法,并利用Hough直线变换检测,实现农田导航路径的快速提取。视觉导航实验结果表明,所提出的光照平衡算法较直方图均衡法实时性提升25.7%,优化后的OTSU法二值化速度提升了26.5%,在双边缺植情况下,导航线平均偏移量为2.3°,符合农田导航的实用性和实时性要求。

硅通孔键合硅片预对准边缘信息采集与处理

研究硅通孔即TSV(through-silicon vias)键合硅片的预对准边缘信息采集与处理方法;TSV硅片与标准硅片相比,有减薄、键合不同心、边缘毛刺多、存在崩边;缺口被填充、内有鼓胶、镀铜等工艺特点,使得传统基于线阵CCD一维图像采集与处理预对准方法失败;针对TSV硅片的特点,把线阵CCD配合扫描运动采集的一维原始图像集拼接获得二维图像,应用二维图像处理技术提取边缘信息,硅片整周边缘数据用最小二乘圆拟合算法识别出圆心位置,缺口边缘数据用Hough直线变换识别出缺口两条斜边,其交点定位为缺口位置,从而实现TSV硅片的自动预对准;实际测量表明,该方法预对准重复性定位精度小于20μm、预对准时间少于40s,满足指标需求,为光刻机能够曝光TSV硅片提供有力支持。

基于单目视觉的车道偏离预警系统

随着人工智能、自动驾驶成为汽车的研究热点,车道偏离预警系统作为自动驾驶的核心,实时性和精准性成为了研究难题。本文通过python(3.6)+opencv(3.3)在window平台实验,提出一种通过基于数学形态学滤波的车道偏离预警系统。通过对输入的视频做ROI感兴趣区域分割,图像逆透视变换,和数字形态学滤波处理,利用概率霍夫直线变换识别车道线,对车道线进行偏离决策。经过实验,本系统可以提高车道识别的速度和准确性、鲁棒性,提高驾驶安全。

基于计算机视觉的自动矫正数控系统

基于机器视觉技术,利用OpenCV计算机视觉开源库作为开发函数库,以工业相机和三轴雕刻机作为实验平台,为数控系统进行视觉矫正系统开发.首先对装夹后PCB板采集Mark点,直线检测完成后,利用角点检测对Mark点进行定位.通过霍夫变换得到世界坐标系下的直线方程,以此求取当前待加工PCB板的装夹位置和姿态.最后通过图像坐标和机械坐标的变换关系对加工位置信息进行纠偏处理.针对数控系统PCB板加工中出现的装夹误差问题,设计并开发了基于机器视觉技术的数控系统视觉矫正系统.通过实验和具体误差数据证明了本系统达到了PCB板的加工精度要求.