基于MATLAB结构光投影的三维重建实验教学

在基于结构光投影的双目立体视觉三维轮廓测量综合性实践课程中引入项目驱动式教学法,以知识实践及运用为培养目标,提升学生解决实际工程问题的能力和创新能力。在课程设计上,项目具有一定难度,学生需自主搭建结构光实验台进行投影、采图及MATLAB图像处理,从而充分提升动手能力和独立思考能力。实验内容涵盖课程的核心知识点,实验过程具有挑战性。经过教学实践,获得了高质量的教学效果。

预防腐败的内生力量:愿景驱动式防腐

党的十八大以来,党和国家的反腐败斗争取得了压倒性胜利并全面巩固,但腐败现象依然没有完全根除,反腐事业仍任重道远。新形势下,如何发挥愿景的作用,有效激发人们“不想腐”的意识自觉,从源头上预防腐败,成为反腐事业的重要努力方向。预防腐败意义上的愿景,是行为主体基于对人生价值与权力实质的认知以及对所从事事业发展状态的洞见,生成的为实现自身价值、对事业发展强烈希冀而自觉抵制腐败的明确且稳定的内生力量,其通过构筑信念体系、生成内生动力、解读失灵规范来产生防腐作用。愿景驱动式防腐遵循特定的运转程序,以行为主体对人生价值认知为起点,历经权力实质认知、事业发展希冀、形成愿景,最终外化为抵制腐败的自觉行为,其中每一个环节均具有特定运行机理。愿景驱动式防腐效果主要受愿景本体因素、行为主体因素、外部环境因素作用影响,应从强化正向认知信息源作用质效、促进愿景各基础要素协同贯通、合理设置愿景相对高度、实践推进愿景良性发展四方面着手塑造良好愿景,为预防腐败提供源源不断的内生力量。

基于多视觉传感器融合的装配过程质量移动智能检测技术研究

针对航空航天领域大尺寸复杂产品装配过程质量检测过程中检测项目类型多、空间跨度大以及检测环境复杂等问题,提出一种基于多视觉传感器融合的装配过程质量移动智能检测框架。该框架以移动机器人为柔性运动载体,以多视觉传感器融合形成检测单元,可实现复杂产品装配过程质量的自动化、智能化检测。重点分析了基于模型驱动的视点与站位智能规划、基于情境感知的移动机器人自适应数据采集、多源数据融合与装配过程质量综合评定等关键技术,并通过实例验证了所提框架的合理性与有效性。

人工智能驱动的农业采摘机器人自动化控制系统设计

针对农产品采摘人力不足的问题,该文设计了人工智能驱动的农业采摘机器人自动化控制系统。在农业采摘机器人主体结构中安装多种传感器,采集测量数据及工作图像;通过传输层无线通信模块将所采集数据及图像传输至控制层;控制层利用微控制器处理数据,获取采摘机器人位置与姿态数据,将该数据输入至PID控制算法中,再采用BP神经网络优化PID控制算法,输出最佳PID控制参数;应用层电机驱动模块接收到控制参数后,依据控制参数自动控制运行动作,实现自动化控制。实验结果表明,该系统可以精准控制采摘机器人运行,且控制精度在0.99以上。

面向专业研究生的数字图像处理与计算机视觉课程教学改革探讨

文章针对面向专业研究生的数字图像处理与计算机视觉课程教学存在的问题,提出了一种多元教学融合法,即以案例教学法展开理论知识教学、以任务驱动教学法来布置课外科研竞赛项目作业、以分享讨论法开展学术交流讲座,制定了偏重实践的全过程性课程考核评价机制,从而激发学生的学习热情和科研创新潜力,增强学生解决复杂实际科研问题的能力,促进教学质量的提升。

基于PredRNN的蓝藻时空序列预测实验方案设计

该文采用Pred RNN技术设计了蓝藻时空序列预测综合实验方案,可为湖泊蓝藻治理提供有效参考。实验利用Python语言,在Pred RNN算法基础上,构建蓝藻时空序列预测系统。整个实验方案包括蓝藻NDVI(归一化植被指数)图像数据预处理、蓝藻数据集划分、时空序列预测模型训练、预测模型测试与彩色化显示5个模块,并通过对比实验说明了PredRNN算法用于蓝藻时空序列预测的可行性和实用性。该实验方案的设计可帮助学生熟练掌握Python编程技能,有利于提升学生对图像处理与计算机视觉知识的综合应用能力,实现计算机视觉课程教学理论至实践的延伸,强化教学与科研的有机结合,提升学生的科研素养,促进计算机视觉课程的建设。

电驱锄草机器人系统设计与试验

根据移栽蔬菜田间锄草作业工况和要求,基于视觉伺服控制技术,设计了电驱锄草机器人系统。该系统以中小功率拖拉机为配套动力,由伺服电动机驱动月牙形锄草刀护苗锄草和对行,减少了能耗与污染物排放,提高了系统伺服特性。机器视觉系统实时采集田间图像并处理,对作物进行识别与定位。控制器结合视觉系统获取的刀苗距、锄草机器人前进速度、锄刀相位角度及机器人横向偏差信息,利用智能伺服驱动器精确控制锄草刀避苗和对行。试验表明,在前进速度不高于1.5 km/h、作物株距不小于0.35 m工况下,伤苗率小于10%,田间杂草锄净率约为90%。

“机器视觉”课程教学改革与实践

本文分析了应用型本科“机器视觉”课程现有教学模式存在的问题,设计典型应用案例,分解案例所需的理论知识和实践能力,开展知识点分解-综合、案例驱动式理实一体化教学。通过案例驱动的方式,激发学生学习兴趣,培养学生问题分析、方案设计以及基本算法的综合应用能力,进而提升学生解决实际工程问题的能力。

平行视觉:基于ACP的智能视觉计算方法

在视觉计算研究中,对复杂环境的适应能力通常决定了算法能否实际应用,已经成为该领域的研究焦点之一.由人工社会(Artificial societies)、计算实验(Computational experiments)、平行执行(Parallel execution)构成的ACP理论在复杂系统建模与调控中发挥着重要作用.本文将ACP理论引入智能视觉计算领域,提出平行视觉的基本框架与关键技术.平行视觉利用人工场景来模拟和表示复杂挑战的实际场景,通过计算实验进行各种视觉模型的训练与评估,最后借助平行执行来在线优化视觉系统,实现对复杂环境的智能感知与理解.这一虚实互动的视觉计算方法结合了计算机图形学、虚拟现实、机器学习、知识自动化等技术,是视觉系统走向应用的有效途径和自然选择.

混合驱动机构给定运动轨迹的生成与检测实验研究

给出了一种混合驱动机构实现给定轨迹的方法,确定了驱动电机的输入运动规律;以摄像机为核心构建了机构运动轨迹的视觉检测系统,提出了基于计算机视觉的方法对混合驱动机构的运动轨迹进行检测;构建了混合驱动机构运动轨迹控制实验平台,提出了一种实现两原动件初始角位移动态同步的检测方法。实验的结果表明:本文提出的给定轨迹的生成方法在机构运行速度较低时是可行有效的,基于视觉对混合驱动机构进行轨迹检测是可行的,并且具有较好地检测精度和稳定性。

仿生视觉传感器研究

伴随着图像采集、存储及传输等相关技术的发展,高速图像传感器及其成像系统的应用领域越来越广泛。传统图像传感器采用"帧扫描"与"多级量化"的采样方式,存在数据冗余的缺点,因此在分辨率、高速情况下难以进行数据存储与图像处理,这也是限制高速图像传感器发展的瓶颈因素。而生物视网膜对视觉信息的感知、传递与处理过程具有大规模并行、超稀疏表示、事件驱动、异步输出和高效的特点,这为新型视觉传感器的架构设计提供了参考。基于生物视觉机理,介绍了仿生视觉传感器的两种典型实现:动态事件仿生视觉传感器和脉冲阵列仿生视觉传感器。动态事件仿生视觉传感器以正负事件的方式编码光强变化并主动对外输出,能够降低数据冗余,减小数据量,并且其异步传输方式可实现高速响应。脉冲阵列仿生视觉传感器利用时域脉冲数据表示光强信息,在保持超高帧频和完备数据信息的同时大幅压缩了数据量。此研究分别制作了分辨率为128×128和400×250的两类仿生视觉传感器的原型芯片,利用事件或脉冲来表示场景信息,充分体现了仿生视觉传感器的高速响应特性。仿生视觉传感器以其低冗余和高帧频的特点,在高速视觉传感器领域有广阔的应用前景。

基于“项目驱动法”的“工业机器视觉测量与控制”综合实践教学模式研究

"工业机器视觉测量与控制"综合实践是测控技术与仪器专业重要的后续实践性课程,设计合理有效的教学模式,对进一步巩固学生该课程基本原理和方法的掌握非常关键。笔者从高等学校应用型高级专门人才培养的内在要求出发,提出运用"项目驱动法"开展"工业机器视觉测量与控制"综合实践教学,从教学目标、教学内容、教学规程和考核评价四个方面阐述了本课程的综合实践教学实施方案。运用"教学做合一"的综合实践教学模式,有利于发挥学生在学习过程中的主体地位,提高学生应用创新能力。

基于图像处理的离合器从动盘质量在线检测系统

设计的基于图像处理技术的离合器从动盘质量的在线检测系统,利用2个数字摄像机,检测离合器从动盘的铆合质量和水平度的摆差,该方法系统硬件简单,可以在线实时检测。论文给出了系统的总体结构设计,详细介绍了图像处理算法和实验结果。该系统可以检测直径160mm-430mm的离合器从动盘,分辨率能达到0.1mm。实验表明该方法硬件简单,算法能够实时化,可以用于工业现场完成多种零件的在线质量检测。

边界和曲率驱动修复的图像编码算法

提出面向人眼视觉的基于边界和曲率驱动修复的图像编码算法.首先利用梯度方差和二值边缘将图像分成结构块、梯度块和平凡块.然后采用JPEG和算术编码压缩平凡块、必要的结构块和梯度块及其辅助信息.最后在解码端利用JPEG解码平凡块,利用梯度加权的线性插值重构梯度块,采用边界指导的像素扩散方法和曲率驱动扩散模型解码结构块,较好保持解码图像边界的完整性和强度.实验表明,文中算法在压缩效率和解码图像的视觉效果上均有较大幅度的提高,且计算复杂度较低.

一种基于帧图像的动态视觉传感器样本集建模方法

动态视觉传感器(Dynamic Vision Sensor,DVS)利用事件驱动原理实现运动目标的快速提取,具有低延迟、低存储空间和高动态范围等优势.目前研究表明,基于DVS的神经网络在目标检测等领域具有明显的速度优势.但是,这类神经网络在训练时所需要的样本集主要依赖DVS相机产生,缺少高效的样本集生成方法,这制约了这类神经网络的应用与发展.本文根据DVS原理,提出了一种基于帧图像的DVS建模以及样本集建模方法.该方法设定每个像素单元独立工作,经过动态差分和逻辑判断后输出触发的地址-事件数据,这些数据通过编码和归一化生成神经网络训练时所需要的样本集.通过对MNIST和CIFAR-10样本集建模的实验结果表明,该建模方法效果与DVS相机基本一致;与基于帧图像的存储方式相比,该样本集可以明显减少存储空间.该方法所生成样本集已经通过卷积神经网络训练和测试验证.

电锭细纱机电锭锭端轨迹测量关键技术研究

为了满足电锭高速的要求,文章基于计算机视觉技术,提出了一种新的电锭锭端振动轨迹的检测方法,并给出了其中的关键技术。该方法利用高速相机在对运行中的电锭锭端进行拍摄基础上,通过图像处理技术和数据拟合技术来获取其锭子锭端的中心及其锭端振动轨迹。与现有传统检测方法相比,它除了具有更强的环境适应能力外,还可以测量带载运行下的锭端振动轨迹。

视觉驱动机械臂自主作业技术综述

视觉驱动机械臂自主作业技术在工业生产、航空航天以及深海探测等诸多领域都具有重要的意义.在回顾多年视觉驱动机械臂自主作业技术的基础上,从基于几何驱动的控制和基于数据驱动的控制两个方向进行归纳总结.对不同的控制方法,介绍了控制的原理,总结了每一类自主作业控制的研究成果,并对每种控制方法的特点以及存在的问题进行分析.针对视觉驱动机械臂自主作业在关键领域中的研究,本文重点分析讨论了海洋开发与探测领域中存在的关键问题与挑战.

钢轨磨耗测量系统中光带主曲线提取的研究

在基于计算机视觉的钢轨磨耗测量系统中,针对系统中的图像处理部分进行了大量实验,并根据钢轨形成的光带自身特点,提出了斜率驱动提取主曲线算法。斜率驱动主曲线算法能够有效的抑制钢轨图像的杂散光和提高目标图像的清晰度,从而消除了图像处理中出现的毛刺和图像不完整的现象。实验结果表明这种方法对钢轨图像中光带主曲线的提取有很大的改进,从而将系统测量误差控制在所要求的范围之内。

机器视觉实验课程教学改革与实践

对机器视觉实验课程进行了改革,提出了几种改革方法:提供多种机器视觉实验开发平台;基础类实验在学生实现仿真验证的基础上使用HALCON算子实现算法,加深对理论的理解;基于项目驱动法的机器视觉与运动控制的综合实践课程,要求学生从需求分析、方案设计、方案实施等步骤全程参与,增加实际项目经验,提高学生解决问题与团队协作的能力,实现我国新工科发展战略背景下,应用型本科院校的人才培养目标。

“新工科”模式项目驱动法在机器视觉教学中的应用

"新工科"教学模式的推广对研究生创新能力的培养提出了新的更高要求。机器视觉技术是机械工程专业硕士研究生的一门重要学位课,针对传统教学模式下反映出的课程理论晦涩难懂导致工程实践难以实施的问题,在对比研究传统教学法和项目驱动教学方法的基础上,结合"新工科"的教学理念提出了基于项目驱动的机器视觉技术教学新模式,给出了项目驱动模式下新型教学模式的基本方案和主要实施过程,通过选取典型项目实施驱动式教学将课程理论与实践相结合,发掘学生的创造潜能,提升学生的综合创新能力。结合武汉纺织大学机械工程专业硕士生机器视觉技术模式应用的教学实践,证实应用该模式使得研究生在掌握课程理论知识的同时也提升了项目实践能力,适应了"新工科"模式对于创新型高层次人才的培养目标。该教学模式对其它工科类课程也具有较强的推广价值。