基于计算机视觉与Canny算法的服装纸样轮廓提取

为提高服装二维纸样轮廓信息采集转换的准确性及方便性,设计了一种基于计算机视觉的服装纸样轮廓提取方法。将手机相机作为图像采集设备,采用相机标定的方法进行图像畸变矫正,对图像灰度化处理后进行伽马变换。通过改进的Canny算法对纸样图像进行边缘信息的提取,使用自适应双边滤波保边去噪;在原Sobel算子上增加了45°和135°方向的梯度模板计算梯度;采用自适应双阈值确定边缘;融合形态学算法处理轮廓;最后按需进行轮廓骨架提取。结果表明:本文方法适用于二维纸样的轮廓提取,其提取误差在0.15~1.50 cm之间,可实现单独对服装纸样的外轮廓、内轮廓及内外轮廓图的提取,完成轮廓的无差别提取,减少后期人工对轮廓图的编辑,提高二维纸样数字化录入效率。

车载视觉环视系统实验平台

为了帮助驾驶员更好地感知盲区和障碍物,提升驾驶的安全性与便捷性,提出了一种车载视觉环视系统实验平台。利用安装在车辆前、后、左、右的多台鱼眼相机实时采集车辆周边视频数据,生成以车辆为参考中心的环视鸟瞰图,为驾驶员提供360°无死角的环境视觉信息。最后,通过实物实验验证了所提方法的有效性。

基于VisionPro的工业机器人视觉定位系统

基于美国Cognex公司的VisionPro机器视觉开发软件对工业机器人视觉定位系统进行开发,可以加快应用程序开发周期,从而降低公司周期成本。视觉定位系统基于VisionPro采用C#编程语言进行开发,利用VisionPro中的图像获取、摄像机标定、目标物体匹配等工具完成目标定位和输出结果。实验证明该视觉定位系统具有实用意义。

高精度抗遮挡的四目相机三维重建系统

多目相机用于三维重建能够提升精度,克服遮挡,可多方位获取目标的三维位置。为了更准确地恢复目标在空间中的分布情况,介绍了一种汇聚式四目相机三维重建系统。设计和搭建了围绕目标场景均匀分布四相机的重建平台,立体标定出相邻相机的相对位姿后,借助坐标系变换,获取每个相机在统一坐标系中的位置和姿态,并用传递次数最多的机位进行检验。检验结果表明,测量出的位姿与经过传递推导的位姿一致。对66×65阵列的棋盘标靶进行重建,在45 mm范围内最大相对误差为0.061%;与拟合结果相比较,均方根误差为0.319 3μm。使用金属块进行重建实验,能够通过其顶点恢复出形貌。实验结果表明,该装置能够用于高精度抗遮挡的三维重建系统中。

足球机器人全局视觉系统的快速标定方法

足球机器人全局视觉系统为决策系统提供机器人位姿信息,决策系统进行机器人的路径和动作规划;竞赛规则要求视觉系统必须现场安装调试,因此标定过程必须快速有效,且具有较高的精度;针对足球机器人全局视觉系统的特殊应用场景,提出了一种基于两步法简化标定模型的快速有效标定算法;利用近似欧拉角旋转矩阵建立摄像机标定模型,确定需要求取的摄像机内外参数,根据标定模型,对内外参数的求解过程进行了推导;借助场地上现有的一些标志点作为靶标,对模型的内外参数进行分步求取初始值,并利用L-M优化算法对摄像机内外参数进行分步优化求取精确值;通过实验分别从标定误差和机器人动作实现效率两个方面与其他标定算法进行对比,验证了该算法具有较高的标定精度;实验表明,本算法的优点在于不用借助专门的标定靶标,即可快速有效完成相机标定,标定精度可达±1 mm,完全能够满足决策系统的控制精度要求,且标定过程简单易实现。

类渐近线特性在摄像机标定中的应用研究

针对机器视觉领域内的摄像机标定,本研究首次根据渐近线的特性引入物理意义,对摄像机的内、外参数进行标定。首先使用6×6的圆孔标定板,计算出摄像机的投影矩阵。然后根据极限的定义,当像平面上投影点p(u,v)在v不变,u趋向正无穷时,光心与点p的连线形成类渐近线,该渐进线平行于摄像机坐标系XC轴,在标定时将其作为XC轴。根据这一特性,对得到的投影矩阵进行分解得到摄像机内、外参数。最后依据所提出的方法进行标定实验,得到摄像机投影矩阵以及相应的内、外参数。结果表明,根据该方法得到的标定数据反求特征点的投影坐标,与实际对应的图像特征点存在较小误差;并且得到的内、外参数与Faugeras标定法得到的结果误差较小,符合工程实际的精度要求。

可用于狭小空间的单目主动视觉姿态测量方法

在狭小空间智能装配时,需要测量基准面姿态;但现有姿态测量设备尺寸较大或需要附加扫描运动机构,存在装置难以部署等问题,故提出一种适用于狭小空间的基于双线激光的单目主动视觉姿态测量方法。首先提取出线激光中心点进行光平面标定;接着根据中心投影关系,计算出光平面与像平面的转换矩阵;然后提取目标平面线激光中心点像素坐标并转换为相机坐标;最后应用RANSAC算法过滤异常点后使用最小二乘法拟合出物体平面方程,实现目标平面姿态测量。实验结果表明,滚转角测量误差平均值为0.029°,标准差为0.016°;俯仰角测量误差平均值为0.035°,标准差为0.025°。完成了在直径为170 mm、高为520 mm圆柱形腔体内的平面姿态测量,验证了方法的有效性。

GigE Vision接口摄像机及其应用

GigE Vision接口技术成为了机器视觉工业的一项非常具有吸引力的技术,Basler scout系列GigE Vision摄像机具有卓越的性能,Basler提供了Pylon驱动包开发包,可方便用户二次开发。将该摄像机应用于10m水位试验台铟钢尺图像获取并在计算机上显示。

面向自动驾驶场景的脉冲视觉研究

自动驾驶是计算机视觉重要的研究方向,具有广阔的应用前景。纯视觉感知方案在自动驾驶场景中具有重要的研究价值。不同于传统相机,脉冲视觉传感器能更加灵敏地感受光子,具备比传统视频快千倍以上的成像速度,具有高时间分辨率、高动态范围、低数据冗余和低功耗等优势。本文面向自动驾驶场景,总结了脉冲相机的成像原理、感知能力与优势;围绕自动驾驶相关视觉任务,详细介绍了脉冲视觉影像重建原理与方法,讨论了基于传感器融合的影像增强技术路线;归纳总结了基于脉冲相机的运动光流估计、目标识别检测分割与跟踪,以及三维场景深度估计算法进展及技术路线;梳理了脉冲相机数据及感知系统的发展现状,分析了脉冲视觉的研究挑战;研究提出了潜在解决方案及未来研究方向。脉冲相机及其算法和系统在自动驾驶领域具有巨大潜力,是未来计算机视觉的主要研究方向之一。

基于相机平移矩阵奇异值分解的极线校正

极线校正是一种针对双目相机原始图像对的投影变换方法,使校正后图像对应的极线位于同一水平线上,消除垂直视差,将立体匹配优化为一维搜索问题。针对现今极线校正的不足,本文提出一种基于双目相机平移矩阵的极线校正方法:首先利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)平移矩阵,求得校正后的新旋转矩阵;其次通过校正前后的图像关系确立一个新相机内参矩阵,完成极线校正。运用本文方法对SYNTIM数据库的不同场景多组双目图像进行验证,实验结果表明平均校正误差在0.6像素内,图像几乎不产生畸变,平均偏斜在2.4°左右,平均运行时间为0.2302 s,该方法具有应用价值,完全满足极线校正的需求,解决了双目相机在立体匹配过程中由于相机的机械偏差而产生的误差和繁琐的计算过程。

激光雷达SLAM下移动机器人双目视觉全局定位

移动机器人在未知环境中执行任务时,需精准感知地图环境和其他物体位置,确定其自身位置。为了提高移动机器人的全局定位精度,提出激光雷达SLAM下移动机器人双目视觉全局定位方法。依据双目视觉系统测距原理,选取双目摄像机中的任意一个相机建立主坐标系,构建双目摄像机模型,结合棋盘图与张正友标定法,标定双目摄像机中参数。在此基础上,计算单帧图像特征点的尺度,完成双目视觉初始化,利用权重函数计算任意一个特征点与线、与面之间的加权值和距离值,估计移动机器人的位置,引入非迭代畸变补偿方法,完成对移动机器人的全局定位。测试结果表明,所提方法的定位结果与实际运动位置之间的最小误差为0.1 m,该方法可以精准定位到移动机器人位置,指导移动机器人更好地执行作业任务。

基于汉宁窗变密度条纹的储罐沉降视觉测量方法

针对储罐沉降问题,提出一种基于汉宁窗变密度条纹和二维视觉的储罐沉降测量系统。将设计的汉宁窗变密度条纹附于被测储罐的表面,在一定距离处通过远焦成像相机对表面的条纹进行实时采集,再通过特定的图像处理算法对图像进行处理以提取储罐的沉降位移。通过SOLIDWORKS三维建模、运动仿真和图像成像模块模拟了不同条件下储罐沉降的图像序列,对主要的测量性能影响因素、测量可行性和准确性进行了模拟分析。搭建了储罐沉降模拟实验测量系统,对系统的测量性能进行了实验分析。结果表明,本测量方法可实现储罐沉降位移的实时监测,在7.5 m距离外沉降位移测量精度优于10μm。

基于机器视觉的钢水自动化取样

钢水分析是钢铁生产重要的过程控制环节。针对现有人工钢水取样危险系数高、工作环境恶劣,基于机器视觉的钢水自动化取样系统设计,采用机械臂完成钢水自动化取样。基于CCD获取的钢水样件图像,设计了分区特征提取算法,实现了图像坐标系下抓取位置及抓取方向的识别。通过摄像机标定、手眼标定、末端转轴映射函数,完成了图像坐标系下抓取位置、方向到机械臂基座坐标系下抓取位置、姿态的转化。实验验证了设计系统的有效性,针对直径6 mm、长度为50 mm的钢水样件把手,机械臂定位抓取位置偏差不高于2 mm,方向偏差不高于2°,精度满足应用需求。

基于单目视觉的网球落点定位研究

在网球比赛中,目前主要依靠专业设备对网球落点进行定位,成本较高且难以在日常训练中普及,提出了一种基于单目视觉的网球落点定位方法,该方法根据重投影误差筛选标定特征点最优组合,得到相机标定参数,以此建立投影模型,结合网球运动轨迹计算出网球落点的位置信息。实验结果表明,该方法相较于基于张正友标定法和Tsai两步法确定的投影模型的落点定位方法,对网球落点定位的平均误差分别降低了9.42%和25.76%。

基于3D相机的拆垛机器人手眼标定方法研究

为了提高拆垛机器人手眼标定的准确度,设计了一种结合有序点云和对偶四元数的改进粒子群优化算法的手眼标定方法。首先,采用三层梯状采样法获取不同姿态的手眼标定数据;然后,对圆形标定板进行圆心提取,采用加权奇异值分解的方案求解定位点的旋转平移矩阵,减少了噪声干扰;最后,将求得的刚性变换矩阵转换为对偶四元数,采用改进的自适应粒子群优化算法求解出手眼矩阵的旋转和平移部分。实验结果表明,手眼标定方法可稳定地处理标定数据,且平均误差小于2.5 mm,优于Tsai法和传统对偶四元数法。

基于深度相机的大尺寸船体曲板测量技术研究

文中设计了一种基于深度相机的船体曲板测量系统.该系统将深度相机与伺服驱动结合,使用计算机控制采集过程,获取指定位置的多组小范围点云.采用一种超体素聚类改进的区域生长分割方法从原始点云数据中提取曲板表面点云,通过相机安装的相对位置和伺服系统的返回参数值拼接完整的船体曲板三维点云.使用该系统在3 000 mm×3 000 mm范围测量船体曲板,所得非边缘点云平均误差为0.61 mm,符合预期精度要求.

基于机器视觉的水电厂机械转子自动吊装系统

为帮助水电厂中发电机转子完成精准自动吊装,利用机器视觉方法中的相机标定与二进制编码方法,设计水电厂发电机转子自动吊装系统。硬件分为上机位模块与下机位模块,主控有远程操控、多数据存储、快速通信等功能,可辅助完成高精度、高速度的定位吊装运动。软件部分将设计的标识点固定在发电机转子顶部,通过解码处理检测到多个标识点角点;利用欧拉角函数转换平移旋转矩阵与平移旋转向量,完成相机标定;使用姿态解算得到被吊装的发电机转子和目标位置间距离,通过远程操控和标定实现自动吊装。实验结果表明,所设计系统的视觉误差速度曲线为最佳状态,位姿定位精度较高,可以实现发电机转子的精准吊装。

基于机器视觉的电力巡检机器人自动化系统设计

为实现巡检中更低的误检率,设计一种基于机器视觉的电力巡检机器人自动化系统。利用远距离激光雷达配合多种设备,实现机器人的定位导航。根据图像预处理模块能够实现巡检图像的色彩分割、降噪滤波等处理。总控平台模块主要由六部分构成,分别为图像识别单元、核心服务单元等。通过硬件与软件相结合实现机器人的电力巡检功能。实验结果表明,设计的机器人运动指标良好,能够实现高效变电站巡检,同时系统的巡检导航性能良好,巡检误检率较低,说明系统满足设计需求。

一种基于多目机器视觉技术的硅片搬运机构研究

在太阳电池生产过程中,传统的硅片搬运机构存在搬运效率低、容易产生硅片搭边不良、吸盘印不良的问题,且无法在线检测硅片搭边不良。研究了一种基于多目机器视觉技术的硅片搬运机构,在对传统硅片搬运机构的机械结构和动作流程分析的基础上,介绍了基于多目机器视觉技术的硅片搬运机构的动作流程、机械结构及特性,并重点分析了其使用多目机器视觉技术实现硅片位置检测及硅片搭边不良在线检测的原理,提出了该机构与传统的硅片搬运机构相比所具有的优势,其创新性在于引入了多目机器视觉技术和独特的动作流程,从而解决了硅片搬运过程中会产生吸盘印、划伤、隐裂等缺陷的问题。研究结果为多目机器视觉技术在光伏自动化设备中的应用开拓了思路,该新型硅片搬运机构在物理气相沉积(PVD)自动化设备的实际应用中,生产效率与良率均达到了全球领先水平。

基于视觉的飞机蒙皮锪窝孔径在线测量研究

为解决飞机蒙皮锪窝孔人工测量效率低的问题,满足锪窝检测自动化要求,开发了一套基于OpenCV与Qt研发平台用于自动化检测飞机蒙皮锪窝孔径参数的在线测量系统。该系统采用相机标定解决图像的桶形失真问题;使用直方图均衡化、双边滤波及轮廓查找算法,避免碳纤维材料锪窝孔反光带来的噪声;基于二次插值的亚像素算法准确提取锪窝轮廓,并使用最小二乘法与距离最小算法,利用梯度下降算法计算拟合,准确测量锪窝孔径参数。结果表明,该系统的测量精度在30μm以内,重复检测精度高,满足测量的自动化要求。