焊接激光致熔池亚像素边缘提取方法研究

由于热变形等因素的影响,薄板激光焊接中焊缝会偏离预设轨迹,造成焊接激光束与焊缝偏离,使焊接质量下降.因此,焊接过程中要检测激光致熔池中心与焊缝偏差,并根据偏差量调整焊接位置.熔池中心由熔池边缘拟合求得,为精确获取熔池中心需要计算熔池的亚像素边缘.熔池亚像素边缘由以下步骤得到:(1)根据黑白CCD相机拍摄的图像中熔池灰度值大的特点,可初步确定熔池的中心;(2)以初步确定熔池中心为起点,在利用形态学方法得到熔池图像中搜索得到熔池像素级边缘;(3)在熔池图像中,提取以像素级边缘点为中心的一定区域像素灰度值,根据灰度值变化拟合曲线得到亚像素边缘.试验表明,所提出的方法能精确提取熔池亚像素边缘.     

焊接激光束致熔池中心计算方法研究

根据激光焊接过程中焊缝位置形成熔池温度高、辐射光线强的特点,利用带通滤光片滤除熔池辐射光线及飞溅物辐射光线后拍摄的焊缝图像,对焊接过程中激光致熔池的提取方法进行了研究.首先根据熔池图像的灰度值初步确定熔池中心,由该中心向设定方向搜索得到熔池的像素级边缘;然后由像素级边缘点附近一定区域内的像素灰度求亚像素边缘点的位置;最后将亚像素边缘点拟合为圆,拟合圆的圆心即为熔池中心.试验表明,所提出的方法能利用拍摄的熔池图像识别熔池中心.     

具有亚像素精度的冗余特征机器人视觉伺服控制

为克服机器人视觉伺服系统对位姿估算及标定精度的依赖性,结合前期特征识别和后期视觉伺服控制,提出基于冗余特征的机器人视觉伺服控制方法.首先,针对图像处理计算密集的问题,从加快特征提取运算速度考虑,研究了矢量数据的递归贪婪压缩算法;其次,从提高图像空间测量精度考虑,研究了基于向量正交性的亚像素特征提取方法,并结合合作目标形状,给出基于多边形形状拟合的目标识别实验性准则;最后,基于图像视觉伺服理论和任务函数方法,直接以具有亚像素级的冗余图像特征作为反馈信息,建立了机器人视觉伺服控制模型,并进行了视觉伺服验证试验.理论分析和实验结果表明,本文提出的视觉伺服控制方法能够在复杂的环境下快速稳定地提取伺服特征,并对标定误差和深度估计误差具有一定的鲁棒性.      

基于方向可变H aar特征和双曲线模型的车道线检测方法

针对快速路车道线易受多种因素影响而较难检测的问题,提出了一种基于方向可变 Haar特征和双曲线模型的分布式车道线检测方法。首先对车载摄像头进行标定,确定图像中车道平面消失线的位置,将车道平面消失线以下部分的下2/3区域作为感兴趣区域Ⅰ。利用边缘分布函数获得感兴趣区域Ⅰ内车道线直线模型倾角,再采用方向可变 Haar 特征提取边缘特征点并拟合车道线直线模型,利用直线模型参数进一步确定感兴趣区域Ⅱ。提出一种单方向搜索算法,提取边缘特征点并利用双曲线模型拟合获取完整的车道线模型。通过约10000幅实际道路图片对车道线检测方法进行验证。验证结果表明：检测方法能很好地实现多种环境下的车道线检测,在晴好天气检测率为99．9％,不良天气检测率为99．7％。     

基于激光摄影测量方法的地铁限界检测系统研究*

限界检测系统主要采用激光摄影测量方法快速实现地铁限界非接触式检测,检测系统采用激光摄像式传感器实时采集隧道断面图像,通过对激光摄像式传感器非线性模型进行标定从而建立空间物体与摄像机图像像素之间映射关系,实现隧道断面上待测目标点的距离测量。针对系统中激光光条图像的处理,先后采用图像预处理算法提高图像处理效率,Sobel算子提取激光光条边缘,利用 Sobel算子提供的光条梯度信息经脊线跟踪法实现光条中心亚像素提取,提高检测系统精度。利用研制出的地铁限界检测系统进行现场试验和精度验证。试验表明,地铁限界检测系统能够满足地铁限界高精度检测需求,能够为地铁安全运行发挥重要作用。     

热态重轨图像光照不均校正方法

为抑制重轨弧面强反射场引起的局部亮度过大,同时保留足够多的原始图像信息.研究了线像素灰度处理方法,计算列像素均值,去均值化处理实现纵向光照不均校正;选取上边缘的n个离散点,三次B样条边缘拟合,y方向像素对齐实现边缘矫直,然后对每一行的像素进行叠加,将灰度均值作为基准,根据每一行像素灰度和基准的比值进行线性拉伸,实现横向光照不均校正.引入信息熵、均方误差、峰值信噪比、通用图像质量指数量化比较不同方法的处理效果.对比实验表明,文中方法得到的图像总体灰度值分布最均匀,图像质量评价参数最高.该方法校正了图像亮度的不均匀性,同时能保留足够多的原始图像信息.     

基于数字照相技术的边坡变形自动化监测技术研究

将数字摄影测量技术应用于边坡位移自动监测。在边坡上布设固定标志点,将非量测数码相机置于边坡正面,运用程序控制相机间隔一定时间对边坡进行拍摄。对拍摄图像预处理后使用圆心亚像素识别算法确定测点亚像素位置。根据标志初始实际距离与初始相片像素距离建立物象比例,对比各次识别结果得到各测点实际的相对位移。运用GPS技术和计算机技术,本系统可实现数据交换、控制指令发送和预警的适时监控。本系统采用非量测数码相机,相对于传统边坡检测方法具有成本低,精度高,需要人工干预少等优点,现场试验50 m距离识别精度达到3 mm,取得较好效果,可以作为大量边坡自动化监测的有效手段。     

基于小区域跟踪的多晶硅视频检测系统

为实时测量多晶硅棒直径,研制了多晶硅棒径在线视频检测系统.该系统采用双相机成像的机器视觉方法实现目标硅棒的监测,采用左中右差分的图像分割技术提取目标,采用基于小区域的质心跟踪算法跟踪目标.系统标定后,可实时测量还原炉内多晶硅棒的直径.实验结果表明:该系统能检测微弱边缘,在直径为8~150 mm的范围内,测量精度高于工业视觉图像测量的要求.     

基于点特征和边缘特征的无人机影像配准方法

为解决变形较大的无人机影像配准问题,提出了点特征和边缘特征相结合的配准方法.用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取点特征,完成影像的初步配准,并通过多项式函数对影像进行粗校正.在此基础上提取影像的边缘特征信息,根据距离相似性对边缘特征信息进行配准;依据色彩能量差筛选点特征信息配准结果和边缘特征信息配准结果,采用小面元微分校正的方法对变形影像进行校正.实验结果表明:提出的配准方法能够弥补点特征配准方法和边缘特征配准方法的不足,其配准的鲁棒性提高10%左右,可以较好地完成变形较大的无人机影像配准.      

基于最小二乘配置法的GPS高程转换

局部地区GPS高程拟合已成为理论研究的热点.在不考虑重力场模型的情况下,使用各种数学方法,由已知点的高程异常内插未知点的高程异常,是实践中使用较多的方法.但一般的拟合方法都是只考虑高程异常变化的趋势性或随机性,而没有将二者结合起来.最小二乘配置理论将局部地区的高程异常分为趋势和随机两部分,趋势性是所有点共同的变化,随机部分用于推估未知点的随机量,并对趋势性进行最小二乘平差.故而这种方法在理论上更加完善.本文根据某矿区81个已知数据点进行了计算实验,并与曲面拟合法、多面函数法和加权平均法的计算结果进行了比较.     

基于机器视觉的公路交通标志自动化巡检系统

针对既有交通标志巡检的调查手段和分析方法存在的成本高、效率低、精度低的弊端,提出了一种基于机器视觉的公路交通标志自动化巡检系统,实现对公路交通标志的移动式实时检测与分析。首先利用YOLO （You Only Look Once） 算法,将机器视觉技术运用到交通标志的检测中,加快了检测速度。然后给出了交通标志自动化巡检系统的系统构架、系统结构与功能及数据管理方案。最后利用该系统进行实测。实测结果显示,该自动化巡检系统能够准确地检测交通标志、道路标线及路面坑塘,具有较高的测试精度及较好的测试效果。     

Iris Localization Based on Edge Searching Strategies

An iris localization scheme based on edge searching strategies is presented. First, the edge detection operator Laplacian-of-Gaussian （LOG） is used to iris original image to search its inner boundary. Then, a circle detection operator is introduced to locate the outer boundary and its center, which is invariant of translation, rotation and scale. Finally, the method of curve fitting is developed in localization of eyelid. The performance of the proposed method is tested with 756 iris images from 108 different classes in CASIA Iris Database and compared with the conventional Hough transform method. The experimental results show that without loss of localization accuracy, the proposed iris localization algorithm is apparendy faster than Hough transform.     

基于改进Canny算法的道路标线自动识别及定位

在自动化道路病害检测过程中,检测车的横向偏移会导致路面病害横向定位的误差,通过边缘检测算法对标线进行自动识别及定位,可消除病害横向定位的误差. 但传统Canny边缘检测算法存在对标线边缘识别不全,噪声、伪边缘较多的问题. 因此本文对Canny算法进行改进:采用维纳滤波替代高斯滤波以滤除噪声;利用OTSU法自适应地选取图像阈值;提出划定准偏区域以滤除路面干扰并提高边缘完整识别率. 研究结果表明:与其他边缘检测算法相比,该算法检测出的边缘像素总数分布在900～2 000,与标准值1 352较为符合,8连通域数与边缘像素总数、4连通域数的比值分别分布在0～0.04和0～0.29,在抑制噪声、剔除伪边缘及路面干扰、边缘识别连续性和单一边缘响应方面实际应用效果较好;人工法验证结果表明该算法定位标线结果与实际值的吻合度高达99%,可在同步采集的3D激光图像上进行路面病害横向定位.      

一种基于图像处理的危化车辆识别方法

高速路口车道上对危险化学品车辆进行识别,对实时监测危险化学品车辆、保证事故后的及时救援有重大意义.根据危化车辆车顶必须安装危险标志灯的特征,针对监控设备抓拍的车辆头部图片,采用边缘检测、连通边缘提取、相似三角形检测等一系列算法,检测图像中是否存在标志灯,从而实现对危化车辆的识别.最后采用Matlab实现了识别算法,验证了本方法的准确性和可行性.     

路基表面沉降视觉检测系统光斑中心定位方法研究

激光光斑中心精确定位是铁路路基表面沉降视觉测量系统的关键技术,关系沉降测量的精度.分析了铁路路基表面沉降视觉测量的基本原理,结合激光光斑图像的特点,在以光斑轮廓邻域的灰度分布进行曲面建模的基础上提出基于曲面拟合的光斑亚像素中心定位方法,并通过实验验证了该方法光斑中心定位精度优于常用的基于重心灰度分布曲线拟合法,定位精度高且鲁棒性好,达到了铁路路基沉降观测精度的要求.     

气缸套内表面磨损的图像处理检测方法研究

对柴油机内表面磨损的特征和机理进行了研究，对图像边缘提取的经典算法（梯度算子和拉普拉斯算子等）和小波变换算法进行了分析与比较，提出了用图像处理的方法实现气缸套内表面磨损检测的途径．     

煤炭码头自动化运输系统容错控制方法

为了解决煤炭码头自动化运输系统对控制的可靠性和安全性要求,提出了一种容错控制方法。运用径向基函数神经网络构造故障诊断器,通过容错故障范例检索,建立了从故障诊断到控制律重构之间的映射关系,实施运输系统的控制律实时重构。应用结果表明:所提出的容错控制方法明显提高了煤炭码头自动化运输系统的技术性能和安全可靠性,系统的各类故障的识别率大于97%,各类故障的误诊率小于1%,系统的有效度由原来的90%提高到98%以上。     

应用小波模历史图像的运动车辆视频检测

为提高车辆目标检测的稳定性和准确性,提出了基于背景减除和小波分解模历史图像的运动车辆检测算法.首先对原始图像进行小波分解,对低频分量用混合高斯模型和纹理特征相结合的方法,自适应更新背景并标记运动目标初始区域;然后,基于高频分量计算模值,并通过逐帧历史累积得到模历史图像;最后,利用车辆目标与阴影相比富含边缘细节的特点,对目标进行倾斜校正后,将目标边缘分别沿图像x和y方向投影,利用投影曲线将边缘信息与目标初始区域信息迭代融合,得到最终检测结果.实验结果表明,用本文方法检测车辆的捕获率达到99.0%,有效率为92.5%;与使用单一自适应背景提取方法相比,在实际交通场景中可有效处理阴影导致的多目标粘连问题,检测结果更准确.     

科教编一体化与高校学报的可持续发展

高校学报的可持续发展指高校学报通过组织内外部环境的协调与和谐实现永续发展。具体体现为：学报编辑部内部环境的和谐、学报与主办高校关系的和谐、学报与社会的关系和谐。高校学报编辑部建立科教编一体化的新体制和自然运转的新机制,可实现高校学报内外部环境的和谐,从而保证高校学报的可持续发展。     

基于组合前景提取的混合交通两轮车辆视频检测

针对混合交通流中两轮车辆视频检测问题,提出一种基于混合高斯模型（GMM）与背景累加模型（BAM）的组合前景提取方法,该方法将GMM与BAM组合得到的2 种前景图像分别经过滤波和形态学的膨胀操作处理,然后进行“与”操作,过滤掉高斯前景中的大量噪声,提取出感兴趣前景区域.针对两轮车辆的轮廓边缘特征,采用Canny 边缘检测提取边缘信息,去除前景区域中的非目标区域,采用两轮车辆的自建模板,通过欧氏距离进行模板匹配,定位并标记感兴趣区域中的目标区域.在OpenCV 和Matlab7.1 实验测试平台上,对典型城市混合交通路段的交通流视频进行测试.结果表明,该方法对混合交通流中两轮车辆的识别检测具有较高的准确率.