多线索融合的结构化道路检测算法研究

为实现结构化道路的检测，提出了一种用于道路检测的激光雷达和视觉融合法，通过提取激光雷达在道路边缘的三维点云信息，将其投影到视觉图像上，形成激光点云与图像的映射关系，生成激光雷达似然图。通过改进提取道路的颜色、纹理、水平线等特征的方法，生成相对应的视觉似然图。在贝叶斯框架下将激光雷达和视觉生成的似然图进行融合。在KITTI数据集上测试可知，精度达到94%，准确率达到86%，表明该道路检测法具有较好的道路检测果。     

基于机器视觉的齿轮齿形缺陷检测技术

文章主要面向齿轮工件,基于机器视觉方法实现齿形轮廓自动检测。首先设计齿形缺陷专用检测装置,用于齿轮图像的采集;然后基于机器视觉方法,对齿轮图像进行预处理,包括灰度转换、中值滤波去噪以及二值化;并基于Sobel边缘检测实现齿形轮廓的提取,确定分度圆半径,基于最小二乘法拟合圆求圆心,根据分度圆与齿廓的交点测量齿距偏差。经验证,齿轮图像预处理以及Sobel边缘检测具有较好的通用性,基于机器视觉的齿形缺陷检测准确可靠,能够有效提升齿轮轮廓的自动检测效率。     

基于边缘对称性的车辆前方行人检测方法研究

利用视觉传感器信息丰富的特性，提出了一种基于边缘对称性的行人检测方法。利用Sobel算子和Hough变换确定车辆前方的感兴趣区域（AOI），然后提取感兴趣区域图像的垂直边缘，根据行人腿部的垂直边缘对称性确定垂直边缘对称轴，并结合行人形态特征以确定行人初始候选区域，最后采用灰度对称性和局部熵对行人候选区域进行目标识别验证。道路试验结果表明，该检测方法识别有效、可靠，并具有良好的鲁棒性。     

融合毫米波雷达与深度视觉的多目标检测与跟踪

针对现有融合毫米波雷达与传统机器视觉的车辆检测算法准确率较低与实时性较差的问题,本文中对多目标检测与跟踪进行研究。首先,利用阈值筛选和前后帧数据关联方法对毫米波雷达数据进行预处理,进而提出一种用于毫米波雷达数据跟踪的自适应扩展卡尔曼滤波算法。然后,为提高目标检测精度与速度,基于采集到的实车数据集训练卷积神经网络,完成深度视觉的多车辆检测。最后,采用决策级融合策略融合毫米波雷达与深度视觉信息,设计了一种用于复杂交通环境下前方车辆多目标检测与跟踪的框架。为验证所设计的框架,进行了不同交通环境下的实车实验。结果表明:该方法可实时检测跟踪前方车辆,具有比融合毫米波雷达与传统机器视觉的车辆检测方法更好的可靠性与鲁棒性。     

基于Hough变换的道路边缘提取

在以图像处理技术为基础的视觉导引方式下,提出了一种基于Hough变换的道路边缘提取方法.将拍摄到的道路图像进行滤波预处理;利用自适应阈值分割法对处理后的图像进行分割,并采用数学形态学中的"腐蚀"运算检测边缘;利用Hough变换实现道路边缘的检测与定位.试验结果表明,此方法对复杂的道路环境具有较好的适应性.     

浅谈车辆视频检测技术的发展及趋势

<正>视频车辆检测技术即在视频序列中提取运动的车辆对象,是利用视频图像进行车辆检测的一种交通检测技术,它涉及计算机图像处理技术、模式识别、信号处理和信号融合等多个领域。近年来,基于计算机视觉和图像处理技术的视频车辆检测技术逐步成为研究主流。性价比优良的视频车辆检测技术1978年,美国JPT(加州帕萨迪纳市的喷气推进实验室)首先提出了运用机器视觉来进行车辆的检测的方法,指出其是传统检测方法的一种可行的替代方案。     

基于改进Sobel算子边缘检测的实现

边缘检测已经成为计算机视觉领域最活跃的课题之一。传统的Sobel算子边缘检测算法存在精度不高、提取的边缘特征粗略等缺陷,文章提出了一种改进的Sobel算子边缘检测算法,在原有水平和垂直方向上增加了两个对角线方向上的模板,提高了对弯道路面上车道线的识别精度。在MATLAB R2018b平台下仿真实验,结果表明,该方法提取得到的边缘更加精细,局部特性更好,抗噪声能力更强。     

基于计算机视觉的驾驶员转向操作实时监测研究

为实时监控驾驶员操纵转向盘的状态，构建了基于机器视觉汽车转向盘实时监控系统，并运用阈值分割和边缘检测方法对转向盘图像中感兴趣区域进行了图像分割，提出了转向盘转角的计算公式。试验结果表明，感兴趣区域图像分割与转向盘转角监测方法有效。     

汽车减振器活塞杆表面微裂纹检测研究综述

文章针对目前常常被人忽略的汽车减振器活塞杆电镀表面微裂纹的形成原因、作用以及较为落后的微裂纹密度检测方法进行调查和分析,提出了一种更为方便、快捷又节省企业用工支出的一种方法建议,即基于机器视觉的检测方法。随着机器视觉飞速的发展,解决此问题以不在是难点。未来的一年,本人将针对此问题进行进一步的研究。     

一种基于卡方统计的弯道识别算法

提出了一种基于卡方统计的弯道识别算法。该算法从机器视觉出发,对图像传感器采集的道路图像进行预处理,包括感兴趣区域(Region of Interest,ROI)划分、高斯滤波和边缘检测,筛选满足车道边缘特征的像素点,并提取车道线中点。再设置动态的感兴趣区域,得到两边车道像素点中心位置与车道线中心线的关联性概率函数,最后利用关联性概率函数和对称性来识别弯道。试验结果表明卡方统计能有效识别弯道和和弯道方向,满足汽车辅助驾驶系统识别的实时性和准确性。     

汽车整车尺寸机器视觉测量系统的研究

使用彩色图像的彩色分割技术,开发了一套基于机器视觉的汽车整车尺寸测量系统。论述了该系统组成、测量原理及方法,针对复杂背景的彩色图像,提出利用初始轮廓线逐渐逼近最佳图像边缘,让图像轮廓的整体信息参与分类过程,有效地克服了噪声影响,同时又不损失图像的边缘信息,提高了图像边缘的检测精度和分割的质量。试验结果表明,该系统可以实现汽车整车尺寸的自动、快速、准确测量。     

虚拟仪表技术在工程机械上的应用

基于工程机械监测技术的快速发展,分析了现代工程机械监测系统的特点,提出了现代工程机械对仪表系统的要求,并详细论述了工程机械虚拟仪表系统的硬件和软件设计方法;结合2000型铣刨机,对虚拟仪表在工程机械上的应用进行说明。     

基于单目视觉的汽车钣金零件焊接系统设计

针对汽车钣金零件在激光焊接过程中存在的误差较大等问题,设计了一种基于单目机器视觉的汽车钣金零件焊接系统,该系统通过视觉传感器测量汽车钣金零件的二维焊缝尺寸,并在焊接后通过计算机数字图像处理实施焊缝质量检测。实验结果表明,机器视觉焊缝质量好、工作稳定可靠,能够有效提高汽车钣金零件焊缝尺寸的激光焊接精度,有利于实现汽车钣金零件激光焊接的过程自动化。     

汽车前照灯配光性能测试方法的研究

着重阐述了前照灯近光配光性能测试中的各测试点及区域的含义、测试方法以及误差分析。提出了提高测试速度和精度的方法，还介绍了国家汽车质量监督检查中心研制的激光灯具全自动照准仪和计算机多功能配光自动测试软件及其应用。     

工程机械虚拟仪表系统的研究与设计

针对工程机械仪表指示系统,提出了一种基于可编程控制器技术、计算机控制技术和传感器技术的工程机械虚拟仪表系统的设计方案,并介绍了系统的软硬件组成及其技术特点。实践证明这种虚拟仪表的应用将会提高仪表系统的抗震、抗干扰及耐高低温等多种性能。     

主仪表板修切机的国产化设计

介绍了奥迪轿车主仪表板修切机的设计与研制，该Ⅰ型机用于修切其周边和仪表孔，Ⅱ型机用于修切暖风孔、喇叭孔、点火器孔和９处喷霜小孔。在设计、研制过程中，采用了一些新工艺、新结构，其中有软件薄壳件的模型定位法和修切软件零件的剁切法。     

基于虚拟仪器的盾构机振动检测系统

以虚拟仪器为软件开发平台,引入振动检测技术,设计开发了一套基于虚拟仪器的振动检测系统,并应用于南京长江隧道盾构机的检测诊断,多次为现场检修提供依据。实践证明：该系统具有良好的检测诊断能力,弥补了盾构机自身监测系统的不足。     

基于单目视觉的区域交通智能车辆道路边界检测方法研究

基于单目视觉的道路边界检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一。指出图像边缘检测现有算法的不足,采用领域平均法对图像进行平滑处理,根据图像的边缘特征运用Prewitt算子实现边缘增强,以获取精确的边缘信息。使用最大熵算法分割二值化图像进一步减少噪声,从而得到良好的道路特征图像数据。利用道路约束条件,建立视觉系统动态感兴趣区域(DAOI),运用改进的Hough变换最终识别道路边界。试验结果表明:本文所述算法不仅能准确、实时检测出道路板边界,而且能有效地抑制噪声,为区域交通智能车辆的换道和超车提供研究基础。     

自适应阈值分割的图像边缘检测方法研究

边缘是图像视觉中的一种重要信息,是图像最基本的特征之一.在边缘检测过程中为了消除传统分水线算法引起的过分割现象,给出了一种新的过分割区域合并算法,该方法能把复杂的目标图像分割成为一系列反映目标基本结构特征的简单区域.然后利用轮廓提取算法去除图像内部的像素点,经最后处理得到的部分即是图像的边缘.     

在线测量不确定度评估及质量控制应用

在线测量是质量控制的重要手段,但实际过程中对于测量误差的忽视容易导致误判和漏判,因此需要采用可靠的方法评估测量误差对过程质量控制的影响。以某发动机工厂在线测量的曲轴线终检机为例,通过研究测量系统的结构和测量原理,分析测量误差的构成和分量,建立测量误差数学模型,评估曲轴终检机的测量不确定度。阐述考虑测量不确定度条件下的质量控制规则,在此基础上可以实现有效的过程质量控制。