基于投票约束的Hough变换直线检测算法

图像边缘直线检测的精度直接影响机器视觉尺寸测量的精度,Hough变换算法用于类矩形小插件边缘直线检测时,易在Hough空间形成伪峰、影响边缘检测精准度,为此,提出了基于投票约束的Hough变换直线检测算法,通过引入Hough空间投票权重分配机制来抑制伪峰的产生,对算法性能影响较小,同时较明显地提高了检测精度。基于高分辨率工业相机和高性能计算机构建了精密测量系统,并以手机尾插零件为对象进行实验,实验结果表明,该文算法直线检测精准度可达到89%,与标准Hough算法、概率Hough算法相比较,该文算法的直线检测精准度有较大的提升,且该文研究已应用于某型检测设备研制中。

基于图像边缘与Hough变换的振动位移测量方法

为了解决振动位移测量场合受限于传感器的安装空间,以及其本身质量对测量精度的影响,课题组提出了一种基于视频图像的振动测量方法,建立了图像边缘检测结果与目标物体位移之间的联系。由于使用经典Canny算法进行图像测量时,其图像边缘会出现不连续或虚假的情况,因此采用图像灰度与Hough变换相结合的方法,提高其测量精度。为验证该方法的有效性,搭建了箱体模型(目标物体)进行振动实验;并将经典Canny算法得出的结果及文中提出的视频图像测量的结果与传感器测得结果进行比较。实验结果表明,提出的方法相比使用经典Canny算法进行图像测量时精度提高了大约12%,且具有测量简单和测量范围灵活等优点。该方法为测量环境受限的场地提供了一种新的思路。

动态线边缘实时HOUGH变换检测及其在测流中的应用

提出一种基于视觉的实时动态边缘检测方法及其在河道流量实时测量中的应用.首先在图像预处理的基础上,采用迭代阈值法对河表面图像进行二值化;然后利用形态学闭运算算子消除非边缘区域,再采用非对称方法对边缘进行细化处理;最后利用HOUGH变换求取边缘方程,并依此在子像素分辨率下实时计算水面宽度和流量.实际应用结果表明了该方法的有效性.

基于Hough拟合算法的对称目标姿态测量新方法

针对空中对称刚体目标,提出了一种基于Hough变换拟合算法的姿态测量新方法。它对于中轴线提取过程进行了改进,通过详实的仿真实验和精度分析,证明该算法在一定程度上提高了中轴线测量法的抗噪性和测量精度,且易于实现,对于实际的工程应用具有一定的借鉴价值。

基于图像Canny边缘检测和Hough变换算法的高温结构测量方法

针对高温工程结构测量问题,将图像处理中的边缘特征检测技术应用到高温结构测量中,提出一种基于Canny边缘检测和Hough变换算法的高温结构测量方法,解决了高温结构测量的实际需求.该方法先对试件结构测量位置进行边缘检测和提取,并以分段直线形式确定待测边缘,再计算得到宽度等结构测量结果,并将其转换为材料力学性能参数.该方法充分利用了图像处理技术的优点,测量条件低且环境适应性强,同时采用分段检测的优化设计,测量精度高,稳定性好.

基于Hough变换的空间点位自动检测

在图像量测及物体精确定位中,Hough变换是一种应用非常广泛的图像边缘检测技术,该文在提取空间立方体上分布的规则格网线,进而确定其格网点空间坐标的研究中,针对传统Hough变换直线检测中易产生过连接线(点)、不易确定直线端点和长度以及定位精度低等问题,提出了一种适用于该类问题,基于Hough变换空间直线(点)位置自动检测的新算法。实验结果表明改进的Hough变换算法有效,空间交点坐标量测中误差达到子像素级。

基于Hough变换的金刚石颗粒测量方法研究

针对金刚石颗粒图像分析时的颗粒边缘非闭合性问题,提出了一种基于Hough变换的金刚石颗粒测量新方法;该方法首先对图像进行形态学去噪、平滑滤波和Canny边缘检测等预处理,得到金刚石颗粒图像的初始边缘曲线,然后采用Hough变换提取边缘曲线的直线特征,并通过极径和极角对多个直线特征进行判断和图形识别,得到确定的金刚石颗粒边缘轮廓,最后对得到的边缘轮廓进行拟合,测量出金刚石颗粒的粒径、椭圆度和圆度等参数大小;该方法在VC++环境下,用OpenCV编程技术对其进行了实验验证,结果表明:该方法可以准确快速地测量出金刚石颗粒特征参数,为金刚石颗粒的等级评定提供了技术支持。

Hough变换在槽形检测中的应用

在图像处理和计算机视觉中,Hough变换作为一种检测方法,应用非常广泛.本文利用了Hough变换对圆和直线的检测的改进算法,提出了一种非常实用的槽形检测技术和算法.利用Hough变换对噪音的不敏感性,完成了对槽形点群的分割,从而精确地计算出了槽形的参数.

基于显微图像法和数值仿真的宽分布颗粒粒度测量的不确定度分析

随着宽粒度分布标准物质概念的提出,其定值方法也需加以明确。针对宽粒度分布标准物质电子显微图像的处理和不确定度等问题,首先采用了基于霍夫变换圆检测的球形颗粒图像边界识别方法,以实现对粘连颗粒图像的正确分割;其次通过数值仿真的方法确定了由取样数量引入的Dv50测量值的不确定度,并与相关标准进行对比分析,验证了该方法的可行性;最后提出了由单个颗粒粒径不确定度获取颗粒系平均粒径不确定度的方法,并对粒度分布范围在1~18μm的玻璃微珠颗粒进行了不确定度评估,得到其相对扩展不确定度为1.613%(k=2)。

基于树莓派的井下水仓水位智能测控系统

针对目前井下水仓水位监测方法精度较低、易受环境影响、实时性不强、对机器算力的要求较高、硬件成本较高等问题,提出了一种基于树莓派的井下水仓水位智能测控系统。该系统通过防爆监控摄像机采集水仓标尺周围水位图像,采用树莓派作为图像处理平台。首先,将采集的彩色图像转换为灰度图像,利用Otsu法对图像进行阈值分割,通过形态学运算去除噪声并增强图像边缘信息,进而将标尺轮廓从背景中分离出来;其次,利用Canny算子检测标尺边缘,并利用Hough变换方法提取水位线与标尺竖边的交线,得到水位线在图像空间中的坐标;然后,对水位线附近区域一定范围内的标尺数字图像进行阈值分割和滤波增强处理,再通过模板匹配法实现标尺数字识别,从而得到水位线数值;最后,将水仓水位线数值转换为电流模拟量,利用树莓派发送给水泵控制器,根据电流大小控制水泵开停,实现水仓水位智能控制。该系统具有成本较低、部署便捷、精度高、实时性好等优点,能够实现水仓水位快速精准识别与控制。

飞行目标姿态测量中的图像处理方法

基于一种利用光测图像获取目标空中飞行姿态的方法,对高速电视获取的目标图像进行预处理的问题进行了研究,检验了姿态获取方法的可行性.人工模拟目标的试验结果证明了该图像处理方法的高准确度、有效性和易实现自动化等特点,为姿态获取方法的实际应用提供了依据.

图像技术在微小零件几何尺寸测量中的应用

介绍了一种基于CCD图像的微小零件几何尺寸测量系统;给出了利用数字图像处理技术进行几何尺寸非接触测量的方法,主要包括图像的采集、预处理、二值化、边缘检测及轮廓提取等,从而得到被测物体参数的精确结果,并对测量精度进行了分析。通过实例证明了该方法的可行性和正确性。

非合作目标姿态测量的嵌入式算法

针对一系列含有圆和直线特征的航天器,提出了基于嵌入式算法来实现非合作目标的姿态测量。该算法在现场可编程门阵列(FPGA)中完成边缘点的检测和边缘图像的细化;在数字信号处理器(DSP)中通过基于弧段的快速椭圆检测方法检测目标上的椭圆特征;同时用快速高精度的二次Hough直线检测方法检测目标上的直线特征。最后,针对实际在轨任务进行了地面模拟实验,基于椭圆特征和直线特征计算了目标飞行器和一个CCD相机的相对姿态。结果显示:该嵌入式方法所需资源较少,更新率优于3Hz;其测量精度随着测量距离的变大而变差,同一距离3个方向的测量精度不同,近距离(小于4m)、深度方向的测量精度优于100mm,其他方向最高优于60mm,角度精度优于1°,满足嵌入式系统对资源、在轨更新率和精度的要求。

改进随机样本一致性算法的弯曲果园道路检测

果园道路检测的目的是为农业采摘机器人鲁棒实时地规划出合适的行走路径,因果园环境的复杂性,例如光照变化、杂草和落叶遮挡等因素的影响造成视觉检测算法鲁棒性差,为此提出融合边缘提取和改进随机样本一致性的弯曲果园道路检测方法。首先,根据果园道路的颜色分布特征和几何形状特征,使用有限差分算子提取图像边缘,再使用灰度值对比度约束和霍夫直线检测去除噪声,实现道路边缘点提取。然后,提出多项式函数描述直线和弯曲道路,使用改进的随机样本一致性算法和线性最小二乘法拟合道路边缘点,以估计多项式函数的参数,实现果园道路检测。在华南农业大学果园采集240张道路图像作为试验对象。试验表明:在光照变化、阴影和遮挡背景的影响下,该方法能有效地提取果园道路边缘点,并能正确地拟合道路以实现道路检测,平均正确检测率为89.1%,平均检测时间为0.2639 s,能够满足视觉导航系统的要求。该研究为农业采摘机器人的视觉导航的鲁棒性和实时性提供指导。

陶瓷砖长、宽尺寸视觉检测系统研究

重点介绍了一种应用机器视觉技术进行陶瓷砖尺寸在线自动检测系统,采用面阵CCD或CMOS摄象机作为测量工具。提出了完整的图像预处理和尺寸测量算法,梯度算子和亚像素细分算法,实现了目标边缘的精确定位。综合应用哈夫变换和最小二乘法等算法实现了陶瓷砖边长尺寸的精确测量。

一种基于图像信息的微小型飞行器姿态测量方法

提出了一种基于图像信息的微小型飞行器姿态测量方法。该方法综合运用Laplacian-Gauss边缘检测、OTSU算法以及Hough变换等数字图像处理技术,从机载摄像机图像中识别出地平线或者海天线。根据得到的直线信息可以迅速地测量出飞行器的滚转角与俯仰角。实验表明,该方法可以有效地识别出复杂背景中的地平线和海天线,计算得到的滚转角与俯仰角精度满足飞行器的姿态控制要求。

基于机器视觉的直齿圆柱齿轮尺寸参数测量

介绍了基于机器视觉的齿轮测量系统组成结构,建立了齿轮测量的软件系统框架,提出了齿轮尺寸及其参数的测量算法;在此基础上,首先利用改进的自适应中值滤波、阈值分割、边缘检测与标记提取出齿轮的边缘轮廓,然后利用随机Hough变换获取齿轮的中心后对带键槽的直齿圆柱齿轮进行了实际测量,并对测量误差进行了分析;实验结果表明,通过采用机器视觉的非接触测量方法可以实现对齿轮基本参数的快速、精确的测量,这对推动齿轮测量技术和齿轮工业的进步与发展具有重要意义。

一种成像测量靶面同心圆的自适应检测算法

针对特殊环境下基于CCD成像的高准确度测量系统中,由于摄像机沿轴运动和绕轴旋转过程中其光学中心和靶面同心圆圆心不同心及同心圆图像的圆心在一定范围内随机变化而影响测量结果问题,提出了一套基于小范围内改进的Hough变换的共点直线检测快速算法、基于统计采样的同心圆分割区域自动划分算法、基于最小二乘拟合的同心圆参量高准确度检测算法.实现了对同心圆的自适应区域划分和高准确度检测.仿真和试验证明了该算法的有效性.

临近空间高超声速目标RHT-TBD算法

针对临近空间高超声速目标检测前跟踪问题,提出了一种基于随机Hough变换的检测前跟踪算法。通过对临近空间高超声速目标量测数据进行误差分析,采用时间-径向距离平面进行随机Hough变换,将量测转换到参数空间,并通过计算分析得到参数空间中进行参数合并时允许误差的选取标准,对目标量测进行积累。通过仿真对算法有效性进行了验证,并将本文算法与标准HT-TBD算法进行了比较分析。仿真结果表明,相比于标准Hough变换,本文算法能够有效减少算法运行时间和虚假航迹数,对临近空间高超声速目标进行有效检测。

噪声环境下基于局部不确定性度量的多直线检测算法

针对噪声环境下复杂工件多直线测量中存在的检测精度下降问题，提出了一种基于局部不确定性度量的直线检测算法。该算法首先将目标区域分块，在每个子块内，建立点属于某直线不确定性度量概率模型，按照两点组合原理和Bayesian法则，计算任两点所确定的直线的累积不确定度量，通过对参数空间软投票检测直线。算法具有较强的抗噪能力和快速性。实验结果表明，该算法在较高噪声（方差为0．06）时，检测精度误差小于1‰，检测正确率仍可以达到90％以上，且其检测时间是单纯不确定度量直线检测方法的1／2，比传统Hough变换算法快4—5倍。