基于OpenCV的核电站控制棒驱动机构管口识别技术研究

本文研究了基于OpenCV的核电站控制棒驱动机构管口识别技术,在核电站反应堆压力容器顶盖的在役检查过程中,利用机器视觉技术实现控制棒驱动机构(CRDM)的管口自动识别具有重要意义。本研究使用OpenCV计算机视觉库,采用灰度化处理、滤波处理对图像进行预处理,通过霍夫变换算法实现管口的识别,以期提高反应堆压力容器顶盖检查的检测效率,缩短检测时间,为反应堆压力容器顶盖检查系统的自动化控制工作提供有效参考。

基于OpenCV的Micro-PCB点胶表面缺陷检测系统设计

针对Micro-PCB体型小、板片薄不易做表面缺陷检测的弊端,构建了一套基于OpenCV视觉库,可对点胶表面进行缺陷检测的机器视觉系统。运用图像处理中的形态学算法,对金面表面实现0.2mm2以上的多点状、膜破渗金和抗镀无法描述、黑色圆形点状等缺陷的检测。测试结果表明,该系统检测精度较高且运行稳定。

基于OpenCV的答题卡识别判题系统研究

答题卡识别系统通过答题卡模板设计、答题卡图像采集、图像预处理、识别算法、批阅和评分等环节,实现了对答题卡进行高效、准确的识别和判题。通过测试验证,该系统具有高精度、高效性和实时性,具有较好的适应性和可扩展性,可以随着需求的增加灵活扩展和升级。相较于传统光学扫描判题系统,该答题卡识别判题系统不需要专业的光学扫描设备,仅需要普通的USB摄像头或者手机摄像头即可实现答题卡识别和判题。该系统具有更为灵活和便捷的优势。

开放源代码的计算机视觉类库OpenCv的应用

本文介绍了一种开放源代码的计算机视觉类库OpenCv,阐述了该软件的特点及结构,并对其在MicrosoftVisualStudio.NET环境下的配置作了详细的说明,最后通过一个具体的程序来展示利用OpenCv进行编程的方法。

基于OpenCV的机器视觉尺寸测量研究

通过对激光测距传感器与机器视觉的研究利用激光测距传感器、视觉传感器相结合的方法,提出了一种不同于结构光和双目尺寸测量的更为简单有效的新方法和新技术。首先对灰度直方图比较分析选取了最佳滤波方法,然后通过激光测距传感器测距和单目视觉传感器进行边缘的精确检测。激光测距传感器实现了对采样目标车厢进行快速测距定位,计算出采样机械手与目标车辆的相对位置关系。视觉传感器准确识别车厢尺寸及定位,为煤炭采样机械手自动采样提供了实现基础。检测目标是拉煤货运火车车厢,给煤炭采样行业带来更为简单有效,准确的目标定位的识别系统和方法。

VC++环境下基于OpenCV的摄像机标定系统的开发

根据摄像机标定原理,在VC++环境下利用OpenCV设计并实现了摄像机标定系统,详细介绍了系统的功能以及实现流程。以棋盘格标定板图像作为输入,不仅计算出了摄像机的各内外参数,而且对标定误差进行了统计。通过相关实验证明了该系统的有效性。相对于传统标定方法,该系统使用更加方便、快捷,标定结果更加精确。

基于OpenCV的双目测距系统

为解决利用双目设备实现测距并使测距时间控制在毫秒级的问题,研究了摄像机标定、立体校正、极线约束下的块匹配和三维重建等关键技术。使用立体相机将拍摄多个角度的棋盘照片保存到计算机中进行角点检测和标定,以获得摄像机参数。使用Bouguet标定立体校正算法、立体匹配使用块匹配方法。得到视差图后求出三维点云,进行三维重建,根据三角相似原理计算目标物体的距离。使用OpenCV2.4.3,在VS2010编译环境下,用VC++编程实现。该系统只需普通立体相机采集图像,成本低,与其他立体匹配方法相比,块匹配方案测距速度快且准确度满足应用的要求。

基于OpenCV的数字视频缺陷检测快速算法

随着视频应用范围的扩展,在视频中定位出视频缺陷变得越来越重要。对于简单的视频缺陷,比如黑场,红、绿、蓝场以及静帧的缺陷,提出了相应的检测算法,用到的特征包括绝对差等这类简单的特征。对于复杂的视频缺陷,如马赛克缺陷,在分析现有算法的基础上,提出了一个快速有效的检测算法,采用了两种策略以提高检测速度:新的模板匹配及对边缘图像的预处理。所有以上检测算法都基于OpenCV库开发实现,使得整个算法的实现更快捷。进行了仿真实验,结果验证了所提算法的有效性。

基于OpenCV的圆心定位在地铁隧道变形监测中的应用

为了满足复杂背景下计算机视觉检测目标高定位精度和快速提取的要求,研究了应用于地铁隧道变形监测的圆心定位技术。以OpenCV为图像开发库,通过对采集的圆形标志光源图像设置感兴趣区域、双边滤波、图像增强、边缘检测、目标识别和圆心拟合处理,计算出目标几何中心坐标,从而实现目标定位。实验结果表明:在5 m拍摄距离、标定值在10 mm之内时,检测误差小于0.1 mm。检测精度满足变形监测系统的单点测量精度要求。

基于OpenCV的机器视觉在智能手机中的应用

针对智能手机市场竞争中主要力拼软件的特点,将机器视觉技术引入以Linux为操作系统的智能手机中,基于Open-CV研究并实现了手势识别控制应用程序。系统决策实现的部分是以手势来启动音乐播放程序进行讨论,而且程序留有扩展接口可以实现更多不同的手势来控制不同的操作。实验结果表明,该系统满足实时处理需求,运行稳定。这种非接触式控制智能手机操作的功能既实用又前卫,使Linux操作系统的智能手机更具吸引力,发展前景更广阔。

Adaboost人脸检测算法研究及OpenCV实现

针对复杂背景条件下人脸检测的检测率低速度慢的问题,选用了基于统计的人脸检测算法.详细介绍了Adaboost人脸检测算法的原理及训练流程.利用OpenCV图像处理软件与Adaboost人脸检测算法的结合模块,选取扩展的Haar特征,实现了人脸检测并给出了检测结果.设计的检测器对592个人脸漏检62个,可达倒20帧/s左右.因此该方法具有较高的准确度和实时性.

一种新的基于OpenCV的立体视觉三维测量方法

主要探讨一种实现双目视觉三维测量建模的新方法;即在对已获得的两幅标定图像特征提取后,采用一种融合立体匹配方法得到两两对应的像素点,进而提出一种考虑方程组所代表几何意义的束调整算法求取物体三维空间点坐标;利用异面直线公垂线中点逼近物体空间点,并进一步优化获得更精确结果,同时给出基于Opencv算法,充分发挥了OpenCV的函数库功能;通过实验、数值分析与计算,最终验证了该方法理论分析的正确性及实践可行性。

基于OpenCV的嵌入式自动捡乒乓球系统设计

为了解决在乒乓球比赛和训练中人工手动捡球的问题,从机器视觉的角度出发,综合嵌入式、图像处理和测量控制等技术,基于第三方库OpenCV设计了一种自动捡乒乓球系统;系统是以Contex-A8平台为控制核心,首先通过对云台和USB摄像头的控制获取视频信号;然后通过霍夫圆变换和SVM分类器算法识别出视频中的乒乓球,并根据质心计算出其与系统的相对位置;最后将视频信号中抽象出的位置信息传递给机械运动控制终端,控制小车和机械手将乒乓球捡起,并送到指定位置;实验结果表明本系统能够正确的检测和识别乒乓球,并对其进行定位捡取,效果良好,提高了拾取乒乓球的效率,减轻工作人员的负担。

OpenCV在条烟视觉检测系统中的应用

条烟视觉检测系统是安装在条包生产线上,在条包装箱之前,对其外观缺陷进行检测的一种专用设备。系统可以对生产线上的条包进行实时检测,并及时剔除外观有缺陷的产品,具有高速、高效、准确的优点。该检测系统是集机械、光电、计算机、通信等技术为一体自动化检测系统,系统具有高速、高效、准确的优点,它的使用不仅可以提高烟草生产企业的自动化程度,还可以降低工人的劳动程度,改善工作环境,保证产品的质量。对常见条烟检测项进行了算法设计,并利用某公司的开源计算机视觉库OpenCV进行算法实现,提高了检测速度和精度。

一种Java与OpenCV结合实现的目标检测模块

提出一种Java与OpenCV结合实现的目标检测模块,详细讲述了利用JNI技术调用OpenCV目标检测方法的具体步骤和关键过程。该模块可很容易地与科研、工业等领域的Java视频系统集成。实验结果表明,集成了该模块的Java视频系统获得了较高的检测率和处理速度。

基于OpenCV的摄像机标定方法实现

为了实现在三维重建系统中的对摄像机进行标定的目的,采用理想摄像机成像模型为基础,在模型中引入透镜径向畸变和切向畸变影响的计算方法。在VC++环境下开发了一种基于OpenCV算法库的摄像机标定算法,并同基于Mat lab摄像机标定工具箱的标定结果进行了比较。实验结果表明,该方法具有标定精度高、鲁棒性好等优点,可以满足增强现实和其他计算机视觉系统的需要。

基于OpenCV的机器视觉图像处理技术实现

阐述了在VC++下安装、构建OpenCV编译环境的方法及OpenCV应用程序框架的建立.应用OpenCV视频图像采集技术,在实验室中获取3幅图像,在对数字图像处理技术进行理论分析的基础上,利用OpenCV实现了对采集图像截取感兴趣的区域、对图像进行边缘检测、对图像进行角点探测等技术.

基于OpenCV的焊缝跟踪系统中摄像机标定方法

针对焊接机器人焊缝跟踪导引系统研制过程中的摄像机标定问题,以摄像机标定技术为研究对象,分析了开放计算机视觉函数库(OpenCV)中的摄像机模型,对摄像机的标定过程以及几何模型进行了深入的研究.特别地,充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变的影响及其方程的求解方法,采用Bouguet算法提取角点,实现了基于OpenCV的摄像机标定.结果表明,该算法可以充分发挥OpenCV的函数库功能,能够稳定的成功提取棋盘格角点,提高了标定精度和计算效率,可以满足机器视觉导引系统中摄像机标定的实时性要求.

交互式开放结构计算机视觉平台Ch OpenCV

讨论比较了现有的计算机视觉软件包和平台,提出了Ch和OpenCV的综合和集成技术。针对Ch和OpenCV这两个不同的变量空间,介绍了Ch空间对C库调用接口、Ch空间中的实现、C空间中的实现和动态链接库dl的建立,给出了集成机制,实现了交互式开放结构计算机视觉平台ChOpenCV。ChOpenCV集合了Ch和OpenCV的优势,成为纯C源代码开放,交互式,包含丰富的高级数学计算函数、图像处理函数和计算机视觉函数,具有几乎无限函数库扩充潜能、Web实现性、可嵌入性和平台无关性的一种计算机视觉平台。文章给出了两个应用实例,表明其部分特性。

基于OpenCV的改进两步法摄像机标定

采用改进两步法实现了摄像机的标定,并给出基于OpenCV算法,充分发挥了OpenCV的函数库功能。对两步标定法的改进是在原两步法得到摄像机参数值的基础上,用非线性优化算法对所有参数进一步优化,得到最终参数值,既提高了摄像机标定精度和计算效率,又无需对摄像机像面中心预标定,简化了标定过程。