基于机器视觉的钢轨轨头非接触测量精度研究

采用基于机器视觉的三角测距原理和光取断面法,开发出将廓形上的激光点进行空间坐标转换的算法,消除了已有方法中借助标定板计算所带来的误差和操作的复杂性,提高了钢轨动态测量的精度和效率.开发了非接触式钢轨检测装置.通过对60轨打磨后轨廓的测量结果与标准廓形的分析比对,验证了开发系统的精度和性能.     

基于HALCON的PCB图像拼接方法研究

以印刷电路板(PCB)贴装生产中的视觉检测为背景研究图像拼接方法.方法包括图像预处理、特征点提取和拼接图像三个步骤,并且在拼接图像步骤中使用了三种技术.利用Halcon软件以两幅PCB图像为目标进行了三个实验测试,并用Do EM方法对实验结果进行评价,评价结果分别为:0.9260(实验1),0.8106(实验2),0.7635(实验3).实验1对应的图像拼接方法能以较少的匹配点数得到最优的匹配结果,可用于PCB贴装质量的视觉检测.     

视觉检测在逆直线法肋骨冷弯加工中的应用

针对船体肋骨加工过程中的肋骨成形控制问题提出了采用计算机视觉检测的方法来检测、判断逆直线的变直程度，从而控制肋骨成形．阐述了其中重要技术环节的实现原理及方法．首先指定一个阈值，通过灰度的。阈值变换”方法将逆直线提取出来，再将整幅位图进行旋转，使位图中逆直线的弦线与水平方向成45^。角，然后通过最小二乘法拟合逆直线并求出相关系数，与预先指定的相关系数进行比较，从而完成对逆直线是否已变为直线的判断．文中还提出了采用逆直线的弦高作为加工控制参数进行肋骨冷弯加工，并对其工艺过程进行了讨论．     

基于计算机视觉的平面角度测量方法

为解决制造、地质、控制等领域中角度的快速测量问题,提出了一种基于计算机视觉原理的非接触式角度测量方法.测量时仅需用已知内部参数的相机,在空间任意位置对待测角进行1次拍照即可.在所得图像上,利用直线检测和最小二乘法,得到待测角各边1组平行线或1段均分线段的图像方程;再通过计算平行线图像的交点或利用交比的调和性,确定对应边上灭点的坐标;根据相机成像方程,即可由灭点坐标和已知的相机内部参数计算出待测角的角度.实验证明,用此方法,即使在较远距离处测量,其相对误差也能控制在2%以内.     

车速与标志文字高度对驾驶人视觉搜索模式的影响

在试验场的直线路段上模拟简单交通环境,将车速和标志文字高度作为控制变量,用眼动仪测录了7名受试驾驶人水平和垂直方向的视角与注视持续时间.用方差分析方法对试验数据进行分析,研完了车速与标志文字高度对驾驶人视觉搜索广度、注视持续行为及视角分布的影响.分析结果表明:车速及标志文字高度对驾驶人的视觉搜索广度的影响不显著,车速的...     

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.     

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％。     

基于几何约束的倾斜影像特征匹配方法

针对倾斜影像视角变换较大、重复纹理导致匹配数量少、匹配精度不高的问题,提出一种适用于倾斜影像的特征点、线分级匹配方法.首先,用直线提取（检测）算法（LSD）获取影像直线特征,并将直线特征以一定约束进行直线组对,构建直线对区域与改进的SIFT (scale-invariant feature transform)特征描述符进行匹配,使用RANSAC算法剔除误匹配,获得初始匹配结果后再进行核线约束;然后,利用已获得直线对区域进行影像局部纠正,在纠正后的局部影像上采用SIFT匹配并反算回原始影像,利用得到的同名点全局纠正倾斜影像,并进行特征点匹配与采用基于方格的运动统计算法（GMS）剔除误匹配,仍将匹配结果反算回原始影像上;最后,将仿射尺度不变特征变化结果与点拓展匹配结果进行合并,得到最终匹配结果.试验结果表明：本文方法匹配正确率与经典的仿射不变匹算法（ASIFT）的正确率相差不大,但匹配数量却是ASIFT算法的1倍～3倍.     

一种基于几何约束的轨道提取方法研究

针对基于Hough变换或螺旋曲线模型的视觉轨道检测方法存在的不足,本文提出了一种基于几何约束的轨道提取方法.该方法利用摄像机和轨道平面之间的成像关系近似满足单因矩阵的特点,利用逆透视映射(IPM)将输入图像转换为Bird-view图像,并采用一种改进的边缘检测方法进行边缘检测.然后将二值化的边缘图像在垂直方向上分割为多个区段,在每个区段上,利用先验知识生成的系列模板图像,对分段IPM图像进行去噪处理和Chamfer距离变换后进行距离匹配检测,将轨道检测转换为一个二维匹配搜索过程.在分段检测结果的基础上,进一步利用曲线拟合得到边缘图像中完整的轨道曲线方程.该曲线方程通过已知的单因矩阵转换为原始图像中的曲线描述,实现在原始图像中的检测和定位.实验验证了所提方法的可行性和可靠性.     

基于双目视觉的原木材积自动检测系统

根据原木材积检测的特点,针对传统人工检尺存在的主要问题,基于双目视觉理论,设计了一种由CCD摄像机、单片机和上位机图像处理软件组成的自动化测量系统.选用HYC-600摄像机组建双目视觉前端,并给出了单片机信号采集处理板、光电编码器和光电开关等关键技术的设计方法,完成了双目标定、Bouquet校正、三维重构和各功能模块的软件开发.实验结果表明：该检测系统能有效克服人工检尺的缺点,成本低、精度高、可靠性强、安装使用方便.