An ellipse detection method for 3D head image fusion based on color-coded mark points

In this paper, we proposed a new kind of mark points coded by color and a new quasi-ellipse detector on pixel level. This method is especially applicable to three- dimensional （3D） head panoramic reconstruction. Images of adjacent perspectives can be stitched by matching pasted color-coded mark points in overlap area to calculate the transformation matrix. This paper focuses on how the color-coded mark points work and how to detect and match corresponding points from different perspectives. Tests are performed to show the efficiency and accuracy of this method based on the original data obtained by structured light projection.

Special Marking of 3D Networks＇ Points for the Monitoring of Modern Constructions

In order to monitor the deformations of modern constructions a local 3D network was usually being established at the surrounding area. The centering error, of both the instrument and targets, causes significant uncertainties in the determination of the x, y, z coordinates of the network＇s points. In order to assure precise centering for both the instrument and targets, not only for the accessible but also for the inaccessible network＇s points, a prototype way of marking is being implied. A special semi-permanent portable metallic stand （Photo 1） was manufactured for marking the accessible points. The stand provides forced instrument centering of the order of_＋0, lmm. It is light enough to carry, it accelerates and facilitates the centering and leveling of the instrument as well as it eliminates the time needed for the measurements. The applied laboratory checks in order to certify the suitability of its use and the provided accuracy are being described. For the inaccessible points special targets were used. The targets were put in permanent attachments （Photos 7-8）, which were also manufactured. Useful conclusions were drawn when these special accessories were used in to a 3D network, which was established for the monitoring of a new football stadium. Two measurement phases were carried out. The first one is with the stadium empty and the second one is when it was crowded （about 32000 people） during a significant football match.

车载激光点云道路标线分类提取方法

利用车载激光道路点云提取道路标线的难度较大。针对此问题,文章采用一种改进的基于点云特征图像的道路标线分类提取方法。首先将道路点云投影生成点云特征图像,通过结合图像梯度分析、图像二值化和连通域分析等操作,进一步进行道路标线像素提取;然后反投影到三维点云后,利用高斯混合模型对道路标线精细优化,从而提取出完整的道路标线点云;最后通过模板匹配分类,对道路标线点云进行分类提取。实验结果表明,该方法对不同道路环境下道路标线提取的准确度、完整度以及综合评价都超过90%。

基于车载LiDAR的交通标线自动提取方法研究

针对自动驾驶技术对高精度道路信息实时存储分析的需求日渐增大、道路点云数据冗余离散的问题,本文提出了一种从车载LiDAR点云数据中自动提取道路面、分类并矢量化交通标线的有效方法。首先,将点云数据中的非地面点滤除;其次,基于载体车辆的行车轨迹线生成伪扫描线实现道路面的提取;然后,构建一系列二维点云参考影像,利用点云强度等特征信息检测交通标线边界像素点及坐标,并去除离群值对交通标线进行分类细化;最后,对本文方法提取与传统方法提取的交通要素进行对比,实验结果表明,本文提取方法的准确度及效率都有了一定的提升。

基于机器视觉的PCB板上圆Mark点定位方法的研究

该文的研究目的是研究出一种基于机器视觉的PCB(Printed Circuit Board)板上圆Mark点的定位方法。首先,简要概述了PCB板上Mark点常见形态及作用,并根据坐标系变换原理推导出了利用Mark点对PCB板上贴装点进行校准的相关公式。然后,着重研究了基于模板匹配的Mark点中心定位方法,并利用边缘检测方法对Mark点的中心定位进行了优化。最后,运用Mark点的样本图片对该方法进行测试,所得结果较理想。

基于IBBS-SIFT算法的PCB板Mark点定位方法

针对最佳伙伴相似性(Best-buddies similarity, BBS)算法和SIFT算法的不足,提出了一种基于IBBS-SIFT(Improved best-buddies similarity-scale invariant feature transform)算法的印刷电路板Mark点定位方法。首先对BBS算法进行改进,通过结合置信度图和权值,在采集的PCB板图像中得到与模板图像相似的多个区域;然后采用最佳相似点对匹配准则代替SIFT算法的欧氏距离匹配准则,用改进的SIFT算法对这些相似区域计算描述子并进行匹配;最后根据匹配的描述子得到主位置,通过主位置剔除误匹配点,精确定位到Mark点位置。实验结果表明:该方法可以有效提高Mark点定位效率,将耗时减至SIFT算法的10%～15%,同时减少误匹配点数目,实现Mark点精确定位。

AOI技术中Mark点定位算法的研究

提出了一种新的检测圆心的方法,可有效识别圆形Mark并准确计算其在PCB板中的位置。该方法中,首先将摄像机采集到的图像灰度化,利用Otsu算法计算阈值并将图像二值化,提取轮廓后用改进的Hough变换计算圆心的位置。实验结果表明,该算法具有定位精确快速,抗噪性能良好等优点。

多点标识下的挖掘机工作装置姿态测量

针对传统视觉测量挖掘机工作装置姿态中人工靶标易被泥土污染遮挡和受背景环境影响导致姿态测量失败的问题,提出基于多点标识的挖掘机工作装置姿态测量方法,利用一台RGB摄像机和YOLOv3深度学习算法实现对无任何传感器挖掘机工作装置的姿态测量。设置区别于背景环境、易于识别和定位的关键点标识,捕获大量工作装置图像并标注建立数据集,以此数据集训练获得视觉模型实现关键点标识的检测;根据关键点间的约束关系和相机成像原理还原关键点标识的三维信息,并计算相应杆件的姿态角。研究结果表明:提出的姿态测量系统能够解决姿态测量中存在的问题,且对挖掘机工作装置姿态测量瞬时偏差在±2°范围内,平均测量偏差在±1°范围内,满足视觉伺服中姿态角的反馈;同时,测量系统对每帧图像平均处理时间为108.26ms,满足实时测量条件。

基于遥感解译的地质灾害判别与分类方法研究

卫星遥感技术具有探测面积大和获取信息全等优势。本文针对该技术在地质灾害调查应用中的现状与特点,提出一种基于证据权法的地质灾害评估方法。该方法以区域性解译标志点为依据,对遥感影像进行自动分类处理,对地质灾害进行判别与分类,形成研究区域的地质灾害危险性分级图。经试验验证,该方法能够有效提取各类地质灾害点,并能够预测可能发生地质灾害的风险点,技术可靠,实施效率较高,在地质灾害的调查与评估方面具有一定的推广价值。

数控玻璃雕刻机上Mark点视觉定位系统的设计与实现

针对手机电容屏生产工艺,即先丝印后根据其中的Mark点来定位再加工外形,在原有数控玻璃雕刻机的基础上设计了Mark点视觉定位系统。提供了视觉定位与CNC运动控制结合的方案,使用视觉定位来设置CNC加工的工件零点和路径偏转角。视觉定位算法上,采用模板匹配来识别Mark和粗定位,用霍夫变换来分类Mark的边缘点集,再用最小二乘法精确拟合边缘方程,进而计算得到最终的Mark点位置。该定位系统已应用于实际生产中,时间和精度都基本满足生产工艺要求。

基于多损失融合和混洗注意力的车载LiDAR点云道路标线提取方法

道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。针对现有的基于阈值的车载激光点云道路标线提取方法在反射强度与点密度分布不均、道路标线与路面对比度低时提取效果较差的问题,本文提出了基于多损失融合和混洗注意力的车载LiDAR点云道路标线提取方法。选取典型高速公路试验样区进行道路标线提取试验,并与常规方法进行了精度对比分析。试验表明,本文方法在道路标线提取精度方面优于其他方法,有望更好地服务于自动驾驶的高精度地图开发应用。

电动汽车换电设备MARK点识别失败的分析解决

目前国内对于电动公交车"电池更换"模式运用越来越多,其中的关键设备是全自动换电设备。针对许继集团研发的全自动换电设备在实际运营中出现的MARK点识别失败问题,通过对MARK点识别技术原理分析及现场运营数据总结,确认光照强度是造成MARK点识别失败的最根本影响因素,由此提出一种在换电设备摄像头加装红外滤光片并提供红外光源的解决方案。此方案消除了太阳光对MARK点识别的影响,经过运营实践,经此改装的换电设备MARK点识别成功率由70%提高到100%。该方案已在笔者所在郑州地区换电站推广应用,大幅提高了换电设备更换电池成功率这一衡量换电站运营效率的重要指标。

PCB板Mark点的定位算法研究

随着科技的发展,依靠人工检测PCB板缺陷的方式逐渐被现代化的自动光学设备所取代,而准确定位PCB板缺陷的重要前提是精确定位Mark点。首先对原始PCB板图像进行了预处理,然后用模板匹配和Hough变换两种算法分别对Mark点进行定位。在传统Hough变换的基础上加入Mark点的先验知识,提高了算法的效率。最后,将模板匹配和改进的Hough变换进行对比研究,模板匹配具有更高的效率,而Hough变换具有很好的抗干扰能力。

车载激光扫描点云数据的道路标线自动提取方法

随着无人驾驶、智慧城市建设技术的发展,能够高效、准确地提取城市道路标线尤为必要,本文根据道路标线在车载激光扫描点云空间场景中的强度特征以及几何形态,提出了一种联合布料模拟滤波(CSF)算法、强度特征图像以及边缘检测的道路标线提取新方法。首先利用CSF算法从原始车载点云数据中提取出地面点;其次将地面点转换生成强度特征图像,基于强度特征特性图像进行图像边缘检测以及连通分析提取的标线边缘;最后引入高斯混合模型(Gaussian mixed model)对标线候选点进行分类,剔除地面噪声点。为检验本文提出算法的效果,使用两种不同类型道路点云数据进行实验,结果表明,本文提出算法道路标线提取结果的平均完整率、准确率以及综合提取质量分别为92.5%、85.9%、89.0%,均优于对比模型,验证了本文提出算法的可靠性与优越性。

基于道路扫描点云数据的城市道路标线提取

提出了一种基于车载激光扫描点云的道路标线提取方法。该方法实现道路标线提取的流程为:首先,为尽可能减少无用点云数据对道路标线提取的影响,使用布料模拟滤波(Cloth Simulation Filter,CSF)算法提取地面点,滤除非地面点,并利用基于法向量的区域生长算法提取得到路面点;其次,将路面点投影为强度特征图,根据标线几何特征提取标线边缘;最后,根据道路标线边缘信息实现标线候选点提取,并利用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)将噪声点剔除。使用两段道路点云数据对本文方法进行验证,结果表明本文方法提取道路标线点结果的精度指标均优于对比算法提取结果,能够提取较为完整的道路标线。

基于Radon变换的高精度Mark点圆定位算法的改进

Mark点的圆定位技术在印刷、电子制造、激光加工等行业有着广泛的应用。为提高定位精度而一味地提高Mark点的印刷质量会带来成本的上升,通过算法改进消除Mark点边缘瑕疵和圆缺省的影响,可以提高定位精度。在提取Mark点圆图像的边缘后,采用Radon变换将定位圆f(x),y变换到f(ρ),θ,通过抽取每一θ角上的ρ的最值,并与标准圆对应的最值比较,按一个设定的阀值判定是否噪声,从而区分定位圆的真实边缘点和噪声,再通过最小二剩法对真实边缘点拟合求出圆心。实验证明,本改进方法针对有缺陷的定位圆有较高的定位精度与计算稳定性。

一种基于Mark点的点胶机器人视觉目标定位方法

针对工业生产中PCB点胶机器人的视觉定位问题,提出了一种基于Mark点辅助的视觉定位算法。分析了传统模板匹配、Sift、Surf等算法在Mark点识别与定位中的不足,同时考虑到Mark点所具有的规则几何特征以及算法对于实时性的要求,提出了一种基于Mark点几何特征的改进型模板匹配算法。实验结果表明,这种基于Mark点几何特征的改进型模板匹配算法具有良好的平移、缩放、旋转不变性,能够准确识别并定位Mark点,从而实现对PCB上相关点胶目标点的定位,并满足工程可靠性和实时性的要求。

基于点云特征的城市道路标识线提取与分类

为了解决基于车载激光雷达(LiDAR)点云数据中的道路标识线提取完整度与提取精确度方面数值偏低等问题,提出了一种基于点云多元特征的道路标识线快速提取方法。在城市道路标识线的强度信息、几何信息和语义信息基础上,结合路面点云的强度特征、高程特征和点密度特征,生成多个地理参考图像,对多元特征图像进行特征提取与填充,再利用Ostu算法以及Alpha shapes算法实现道路标识线点云精提取,并根据标识线的几何、语义信息和模型匹配方案实现标识线的细分类,进行了理论分析和实验验证,取得了澳大利亚某城市道路的点云数据。结果表明,提取的短虚线、斑马线、单向转向箭头、长虚线的准确率均高于96%,召回率均达到91%及以上,综合评价指标均达到94%及以上。这些结果对无人驾驶领域研究起到了添砖加瓦的作用,也为城市数字化建设提供了一定的参考价值。

基于Mumford&Shah算法的Mark点图像修复研究

针对PCB板生产曝光工艺中的Mark点识别问题,提出一种基于Mumford&Shah算法的Mark点图像修复方法.该方法将Mark点图像识别过程中涉及到的反射光斑视为受损图像的待修复区域,利用通孔与光斑灰度不一的特性,通过Otsu’s算法对反射光斑区域进行阈值分割并生成图像蒙版,在无噪声及有噪声的情况下进行了图像修复实验.通过与BSCB算法、Navier-Stokes算法、FMM算法的修复结果对比.实验结果显示,该算法适用于Mark点区域反射光斑的修复,修复效果较其他算法具有一定优势.

手持三维激光扫描室内停车场地面标识要素提取方法

为了满足停车场快速建图的需求,本文提出了基于手持激光点云的室内停车场地面标识要素的提取方法。首先,为减少要素提取对内存空间的需求,将整个点云以规则网格进行划分;其次采用RANSAC平面拟合的方法提取每个网格内的地面点云;然后为提取地面标识要素,根据地面点云生成地面图像,并在地面图像的基础上,采用BiSeNet网络对不同的标识要素进行语义分割,得到车道线、车位线和导向箭头标识的像素;最后针对车道线和车位线,采用基于霍夫变换的直线提取方法对其进行提取,对于地面导线箭头,采用模板匹配的方法对其进行提取。试验证明,本文提出的方法能够对扫描的结构要素和标识要素进行快速提取,可大大减少制图的人工工作量,有效提高室内停车场建图的效率。