基于三色球的单目相机三维空间定位算法研究

为了实现无工装夹具条件下的机器人焊接,提出基于三色球的单目相机三维空间定位方法,利用球在任意角度成像的几何不变性,结合球的半径信息实现球的深度信息的提取,解决了传统单目相机无法实现三维空间定位的难题。定位算法引入颜色滤波简化三色球的识别,改进霍夫圆检测算法,提高了三色球的识别精度。研究了球的深度信息计算模型,并推导了相关公式,实现了单目相机下球的三维坐标计算。构建了基于3个标准球的焊接工件定位模型,通过工件上3个定位点设置的标准球实现焊接工件定位。基于三维微位移平台设计了定位精度检测实验平台,并开展了相关实验。实验表明,三维空间定位算法的定位误差在±0.24mm以内,满足焊接工件定位的精度要求。

基于改进凸包算法的手势定位

文中主要介绍了手势分割、手势轮廓、手势凸包、凸包缺陷、指尖定位与手势跟踪,并基于此架构实现对键盘鼠标的模拟。将图像由RGB模型转化为HSV模型后,再通过HSV利用肤色阈值对人手进行分割,从而获得手势轮廓凸包。通过三角形原理计算出指尖与凸包缺陷,解决了手势水平状态下凸包缺陷无法定位的问题。采用单目视觉下的手势跟踪算法进行指尖定位初始化跟踪目标,实现无监督的Camshift实时手势跟踪。实验结果表明,在光照良好的条件下,对键盘模拟的准确率高达90%以上。

基于单目视觉的移动机器人导航方法

针对光照强度大范围变化的室外复杂道路环境下移动机器人视觉导航问题,提出了一种新的基于彩色图像处理的单目机器人导航方法。对于预先设置的引导轨线和停靠位标识,通过HSI模型对图像进行颜色分割和数学形态学处理,提取出导航目标和识别停靠位标识,并用"采样估算"的方法计算导航参数。实验表明此方法获取的导航参数受光照和地面环境的影响不大,且偏离导航线误差较低,具有较好的实时性和鲁棒性。

基于单目视觉的轴类零件3D重构技术

在结构化环境下,提取轴类零件三维信息是实现机械手自动上下料的重要环节。首先采集放置于特定工作台上的轴类零件图像,其次利用超红特征和Otsu法获取超红特征灰度图并进行动态阈值分割,提取标准圆的像素半径,进而获取每毫米所代表的像素值;利用拟合直线方程可获取摄像机与工作台的距离,同时利用亮度特征,采用相同的方法获取轴类零件的像素尺寸,然后利用每毫米所代表的像素值计算轴类零件的实际尺寸,完成轴类零件的三维重构。该技术降低了软硬件的复杂性,可实现机械手智能抓取轴类零件,为数控机床无人化操作的可行性发展提供了理论基础。

基于色标和尺度不变特征的实时特征提取方法

以移动机器人视觉系统为背景,以单目视觉所需要的特征点为目标,提出一种基于颜色块和尺度不变特征点算子的实时特征提取方法;目标的定位分为色标定位和特征点定位两个过程,色标定位用来寻找在缩变图像上目标颜色块的重心点,特征点定位是在色标定位的基础上,切出小图像并提取目标的尺度不变特征点,根据极值特征点计算目标位置,为下一步的目标跟踪提供基础;实验结果验证了方法的有效性。

基于机器视觉的自动插件系统设计与研究

以SCARA机器人、机械夹爪、摄像机CCD为硬件基础,搭建了基于单目视觉的SCARA机器人自动识别和定位插件系统平台,并利用摄像机参数标定和建立的抓取系统参数化模型,将CCD摄像机获取的工件图像坐标信息转化为机器人坐标系下的抓取位置信息。本系统以Visual studio软件为开发平台,利用Open CV视觉数据库函数进行颜色识别与定位算法开发,经测试,该视觉算法能够实现工件的颜色识别和获取工件的位置信息,并控制机器人夹爪进行目标工件的精确抓取,满足了一般工业生产中抓取工件实时性的要求。

基于单目视觉的四旋翼飞行器目标跟踪算法研究

以AR.drone四旋翼飞行器为研究平台,提出一种基于AR.drone前置单目摄像头,并结合卡尔曼滤波跟踪视频中移动目标的方法。将采集得到的RGB图像经过颜色空间转换成对光照变化影响不大的HSV图像;通过Open CV对视频中跟踪目标的图像去噪,对轮廓进行检测寻找图像中最大的轮廓目标,并通过卡尔曼滤波对目标位置进行修正;计算四旋翼飞行器的飞行朝向并实现四旋翼飞行器对视频区域里移动目标的跟踪。实验表明,该方法有效地实现了对移动目标跟踪的准确性、稳定性和快速性。

基于肤色和运动检测技术的单目视觉手势分割

在分析肤色的信息特征和手势的运动特性基础上,构建了一种基于单目视觉的手势分割方法,可从视频图像序列中获取有意义的手势区域.针对确定的背景图像,以10帧的采样间隔采集手势图像,通过肤色信息特征来获得手势的肤色区域,同时通过差分法获得手势的运动区域,再将肤色区域与运动区域进行融合处理获得初始的手势区域,在此基础上,进一步研究了数学形态学的腐蚀和膨胀算法,实现了视频图像序列中的手势分割与定位.实验结果表明,该方法具有较好的手势分割效果和较高的定位准确度.

结合均值偏移和多特征的自动人头识别

为提高固定单目垂直摄像方式下人头目标识别的正确率,提出一种新的头部目标区域获取方法。首先给出基于Mean-shift的人头目标分割算法,由于综合考虑了像素点在空间信息和色彩信息的联系,能够较为完整地分割出人头部目标候选区域。在此基础上,基于运动人头区域的轮廓具有近似圆形以及人头发色具有聚类性2个关键特征,提出并建立了基于发色信息的头部区域评价模型和基于连通域边缘轮廓的头部目标评价模型来实现人头部目标区域的识别。实验结果表明,提出的算法能有效抑制光照的影响和消除与发色分布类似的伪目标,静态图像检测正确率约为89.4%。

基于单目仿人机器人的障碍物测距方法

为了能够实时测量机器人与障碍物的距离,提出一种单目视觉的方法.首先将机器人获取的RGB图像转换为HSV图像,在HSV颜色空间对障碍物进行检测和识别,然后利用小孔成像原理和几何坐标变换,计算障碍物与机器人的距离.最后将该方法应用到实验室Darwin仿人机器人上,实验结果表明该方法具有可行性和有效性.

单眼一过性黑矇60例病因分析

目的探讨单眼一过性黑矇的病因。方法对60例单眼一过性黑矇患者了解发作病史;进行眼科、全身检查以及颈部超声多普勒(CDFI),经颅超声多普勒(TCD)检查。结果 60例单眼一过性黑矇患者全部进行了CDFI检查,其中48例提示有颈动脉狭窄,占检查者的80%;28例TCD检查,24例有异常,占检查者的85.7%。脑血管造影后发病3例,脑室造影后发病1例;脑血管畸形5例;视网膜中央动脉栓塞3例,同侧偏盲5例。结论单眼一过性黑矇病因殊多,本组以颈内动脉狭窄为主,其次是脑血管畸形。

基于单目视觉和简单手势的空间交互技术

和传统接触型交互设备相比,新颖的非触摸型空间交互技术在空间自由度方面有着明显优势.主要探讨基于单目摄像头和简单手势的双手空间交互技术.首先利用肤色分割、滤波优化、运动轨迹预测等算法实现了双手的跟踪与识别.由于需要用空间手势及其运动状态来替代鼠标,提出了基于中心偏离控制和基于线性映射的两种鼠标映射模式,进而实现了四种基本空间手势.基于提出的空间交互技术,实现了软件控制、游戏体验等多个应用.最后讨论了基于单目视觉的双手空间交互技术在手部分割、学习算法、交互方式等方面的改进方向.

基于单目视觉的农业机器人导航系统研究

机器人在农业生产、农产品运输等方面的应用程度,已逐渐成为农业智慧化水平的体现,而受农业环境复杂性的限制,机器人的导航路径规划及定位精度问题,仍是制约农业机器人应用的主要因素之一。为此,设计了一种基于单目视觉的农业机器人导航系统,通过摄像头采集农业机器人工作环境信息,建立机器人的视觉导航地图;采用级联分类器区域检测结合颜色标定的方法,使用户能够根据具体环境,自主规划机器人运动路径,实现机器人的实时定位与导航。实验结果表明:农业机器人沿用户自主规划的无轨道路径,可自动完成导航定位工作,并在路径各目标点获得了亚米级的定位精度,满足农业机器人的应用需求。

基于颜色学习的移动机器人目标跟踪研究

针对目标的颜色特征较难描述的特点,并且不同光线下不同环境中相同目标的颜色信息也会不一样,本文提出了基于颜色学习的目标识别的方法。该方法可以在不知道目标颜色特征的情况下,通过摄像头采集目标的颜色自主地进行分析,然后生成目标的颜色特征信息,从而实现对目标的颜色特征的自主学习。在滤波环节中本文将噪声也进行图像分割,然后进行像素统计,将像素个数小于设定值的区域去除,从而达到滤波的效果。针对目标大小可以获取的情况,本文采用单目视觉对目标进行测距,结合从图像中获取的目标相对机器人的方位角信息,在极坐标中对其方位进行描述,并在定位的基础上对目标进行定位及跟踪实验。

便携式观瞄发射装置设计研究

为适应单兵反坦克导弹武器系统的发展需求,提出了基于非制冷型红外热成像的便携式观瞄发射装置设计方法,介绍了该系统组成和功能,光学仪器主要参数计算,结构外形的人机环工程设计,操控电路的低功耗、快速启动设计及人机交互界面和发射流程设计;按照方案进行样机加工和测试,结果表明在低温下装置可实现长时间正常工作,设计满足系统要求,相比国外发射装置具有重量轻、发射时间短、待机时间长的特点。

基于圆形标定物的矿井下人员的定位方法

针对煤矿井下工作环境昏暗和事故频发,对工作人员位置的不确定性提出了一种基于圆形标定物的矿井下人员的定位方法。利用人员目标携带的摄像机采集环境图像,通过YUV颜色空间对采集到的原始图像进行预处理,采用最小二乘法对圆形标定物进行椭圆拟合,最后根据椭圆长轴使用单目测距的方法实现精确定位。实验结果表明:利用圆形标定物的直径进行测距,符合矿井下人员定位的标准。

基于单目视觉的水面船舶多目标定位方法

针对水面船舶的多目标实时定位,提出了一种定位和运动参数求解算法,采用固定位置和视角的单目摄像机采集船舶图像,对采集的图像进行高斯滤波和图像畸变校正,提出了基于船舶颜色、尺寸与运动学特征同时识别多个船舶目标(每个船舶目标独立识别)的方法,构建了图像坐标与真实环境坐标的转换模型与实时航速、航向和轨迹的计算模型,在水池环境下搭建了实时定位系统,开发了实时定位程序,并验证了定位方法的定位精度和轨迹跟踪性能。验证结果表明:在存在外界干扰的情况下,定位算法能实现对2艘船舶的精确识别;修正前坐标点横、纵坐标平均误差分别为0.058、0.209m,修正后分别为0.038、0.124m;摄像机定位数据更新频率为8 Hz,满足船舶控制需要;算法能实现对船舶位置、航速和航向的准确、实时计算,轨迹平滑且未出现异常点。

一种仿人足球机器人目标定位与追踪算法

基于仿人足球机器人嵌入式系统结构,对目标定位和跟踪算法进行改进,提出一种适用于嵌入式全自主型机器人的颜色识别算法.首先,改进通用的颜色识别过程方法,添加目标特征统计学习,使足球机器人能够脱离PC机进行自主的目标颜色特征阈值设定;其次,简化基于嵌入式单目视觉系统下的目标定位算法,并通过扩大首帧搜索区域或加入形状检测的方法改进基于Camshift的目标跟踪算法,使其满足实时性和自主性;最后,在一个18自由度的仿人足球机器人上进行仿真和试验,在一定光照范围内,实际系统能够满足实时性和准确性的要求.结果表明:改进后的目标定位和跟踪算法及颜色识别过程具有较高的性能.