一种ATS系统自动化测试工具的设计与实现

列车自动监控系统(ATS)是车载信号系统中的重要组成部分.本文提出一种ATS系统的非侵入式自动化测试工具,模拟测试人员真实测试的整个流程,可配置的测试脚本更具有灵活性,可以实现不同的测试需求;采用基于计算机视觉与光学字符识别的信息提取方式,使测试流程可以完全模拟真人测试;通过验证状态机的结果,简化了测试验证流程.该工具节省了测试过程中耗费的人力成本和时间成本,并在多条实际线路上进行了应用,验证了该工具的适用性和有效性.     

基于Cognex视觉的机器人自动搬运控制

针对企业原有生产圆盘类连接轴的工艺,设计了基于Cognex视觉的机器人自动搬运系统,将S7-300 PLC、Cognex视觉系统和FANUC机器人系统集成在一起,实现了1台机器人同时为铣床和车床2个加工系统自动上下料;通过Profibus总线和Ethernet通讯将PLC技术、视觉技术与工业机器人结合起来,发挥了工业以太网传输速度快、信号稳定的优势,提高了机器人的柔性取料能力;目前已应用在企业当中,提高了企业的自动化程度及生产效率,降低了企业的用工支出。     

基于视觉识别的线控制动压力滑模控制

制动安全是车辆主动安全的关键技术之一。制动决策和执行器控制是影响线控制动系统性能的两个主要因素。路面自适应性和控制器鲁棒性分别对制动决策和执行器控制有着重要影响,制约着线控制动系统的发展。本文中以一种液压调控的线控制动系统为基础,针对路面自适应性和控制器鲁棒性问题,提出一种双层结构的制动系统控制器,上层采用计算机视觉的方法对路面类型进行识别,根据识别结果制定当前路面的最佳滑移率;下层针对制动系统参数不确定性问题,引入滑模控制理论对制动过程中的最佳滑移率进行跟踪控制。通过仿真与实验验证,结果表明,双层结构的制动系统控制器相比传统控制器,路面的自适应性好,制动距离更短,控制器鲁棒性好。     

基于双目视觉的水下连接器位姿测量方法

水下连接器的对接作业是水下工程作业的重要环节,针对目前依靠摄像机传回视频进行作业过程中存在的操作难度大、依赖操作员经验的问题,设计基于双目视觉的水下连接器位姿测量方法。该方法首先根据水下连接器的颜色特征确定检测范围,之后在检测范围中以水下连接器为模板进行初步定位,然后根据水下连接器端面的成像特点检测椭圆特征,并进行双目匹配获得相关三维点坐标,最后计算得出水下连接器的位姿。实验表明,该方法位置测量平均误差1.3%,姿态测量平均误差3.5°,可以较好地为水下连接器对接作业提供参考。     

基于机器视觉测量技术的城市轨道交通车辆门锁安全监测方法

针对城市轨道交通车辆车门中的丝杆锁闭装置长期受到往复冲击和磨损而传统方法难以有效监测的问题,提出了一种基于机器视觉测量技术的监测方法。在机械旋转机构上进行标记,采用圆点标记和直线段标记,分别对圆点和线段进行检测,计算出旋转偏离角度值;对摄像头采集到的轨道车门锁旋转机构图片,通过离散余弦法进行图像预处理,利用阈值分割进行图像二值化,然后对特征标记进行捕获,从而获得角度信息;采用数据统计分析方法,进行门锁安全的判断和预测。试验结果表明,圆点标记比线段标记更易检测,角度值更加精确。     

基于线阵相机的接触轨几何参数动态检测系统

基于线阵相机的接触轨几何参数动态检测系统,采用高速线阵相机,通过光切法,获取接触轨目标图像,采用双目成像检测原理,同时结合车体偏移补偿,精确测量接触轨几何参数,采用实时定位系统,对检测数据进行定位。     

智能车辆机器视觉发展近况

简要回顾了机器视觉的早期发展，从简单的特定场合应用到模拟人眼的复杂系统设计，介绍了机器视觉产品在智能汽车上的应用情况，分析了世界各国在车用机器视觉技术领域研究开发情况以及未来发展趋势。     

基于视觉的前方车辆探测技术研究方法综述

对国内外关于车道上本车前方车辆检测方法进行了综述。根据探测车辆所采用的传感器不同,分别对采用单目视觉、双目视觉、视觉与其他传感器融合以及非视觉传感器的几种探测方法进行了比较与分析。同时,针对每种探测方法,进一步阐述了目前车辆识别的一些具体算法。最后,指出了每种方法存在的优点和一些不足。     

基于GPS与图像融合的智能车辆高精度定位算法

车辆自定位是实现智能车辆环境感知的核心问题之一.全球定位系统(Global Positioning System,GPS)定位误差通常在10 m左右,不能满足智能车辆的定位需求;惯性导航系统成本较高,不适于智能车辆的推广.本文在视觉地图基础上,提出一种基于GPS与图像融合的智能车辆定位算法.该算法以计算当前位置距离视觉地图中最近一个数据采集点的位姿为目标,首先运用GPS信息进行初定位,在视觉地图中选取若干采集点作为初步候选,其次运用Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)全局特征进行特征匹配,得到一个候选定位结果,最后通过待检测图像中的局部特征点与候选定位结果中的三维局部特征点建立透视n点模型(Perspective-n-Point,Pn P),得到车辆当前的位姿,并以此对候选定位结果进行修正,得到最终定位结果.实验在长为5 km的路段中进行,并在不同天气及不同智能车辆平台测试.经验证,平均定位精度为11.6 cm,最大定位误差为37 cm,同时对不同天气具有较强鲁棒性.该算法满足了智能车定位需求,且大幅降低了高精度定位成本.     

客货滚装码头车辆定位系统需求分析和技术实现

针对某客货滚装码头中车辆运输的智能化调度需求,进行车辆位置智能感知的研究,采用物联网感知和计算机视觉技术,得出一种基于视频监控的车辆定位系统方案。该系统能够实时监控码头内进出港车辆,跟踪和记录其路径,支持越界报警,为智能化调度和安全监控提供基础数据。