橘子采摘机器人目标识别定位方法与实验研究

自然环境下橘子目标被枝叶遮挡或者果实之间重叠现象非常普遍,环境的复杂性给采摘机器人视觉系统的目标识别与定位带来极大困难,提出了一种将K-means聚类算法与Canny边缘检测算法相结合的方法,识别出枝叶遮挡多果重叠工况下橘子的完整轮廓,对橘子轮廓的几何参数和实际坐标进行计算,完成了目标物的定位。首先采用K-means聚类算法从原始图像中分割橘子目标区域,应用Canny边缘检测算法识别橘子目标区域的轮廓,再通过Hough梯度圆变换检测算法确定橘子轮廓的圆心和半径,利用单目立体视觉平移测量模型计算出橘子的空间坐标,完成了橘子和大枣的抓取实验。实验结果表明,本文方法能够实现复杂背景下橘子多目标的识别与定位,并可推广到类圆目标的抓取过程。     

基于链码的原木端面图像检尺径识别算法

根据原木端面图像的获得方式及其特性,改进了方向链码的轮廓跟踪技术,提出了从图像中心点开始竖直往下扫描获取跟踪起始点,并在约束条件下自动寻找端面图像目标轮廓的算法,此算法大大提高了原木端面图像的轮廓跟踪效率.原木端面为类圆形图像,根据获得的目标轮廓的链码序列和边界点的坐标信息,提出了确定原木端面图像目标轮廓的圆心及最短径等一系列检尺参数的方法.     

基于形位特征的机械零件加工位置识别

不同形状零件具有个性特征,为了对具体形状零件的准确定位进行进一步研究,首先通过霍夫变换提取给定零件轮廓中发直线和圆特征,进而利用峰值检测和K-means聚类分析方法准确识别有效的直线和圆特征;依次建立零件轮廓的绝对坐标系和零件标准位置模板坐标系;分别采用基于零件全特征和基于零件主要特征的方式提取零件轮廓的有效像素点,并通过模拟退火算法求解了不同迭代次数下采用这两种方式识别零件位置的速度和精度。为提高识别速度,建立基于零件几何特征的快速识别模型,即将目标函数简化为被测零件的圆心与标准位置模板圆心的最短距离和为最小,通过模拟退火算法进行求解。结果表明,零件的识别时间为0. 321 s,最低识别精度为98. 7%,可见该方法识别精度高,识别速度快。     

基于轮廓曲率的树上苹果自动识别

为实现机器人采摘作业中苹果的空间定位,研究了单幅自然光条件下果树图像中苹果及其果柄识别定位的方法.建立以规格化的r,g为输入,苹果、树枝、树叶等为输出的三层BP神经网络模型,用于图像分割,经预处理后,提取苹果目标,根据目标形状将苹果分为5类,通过不同的圆拟合方法得到苹果的准确位置.在对被遮挡苹果进行圆拟合时,依据目标轮廓曲率的变化,抽取连续光滑轮廓线段,用采样点平均曲率的倒数作为拟合圆的半径,再由几何关系求出圆心位置.结合苹果的拟合圆,给出果柄所在的近似矩形区域,在区域内分割出树枝部分,进而利用投影法确定果柄的精确位置.通过对40幅果树图像试验表明,苹果及其果柄的识别率在80%以上.     

基于VCSBC4018智能相机的油罐口识别

为解决石化企业油料的自动装卸问题,采用智能相机VCSBC4018,将油罐口检测问题转化为检测圆形物体圆心问题．对现有圆检测技术分析后,最终采用边缘匹配作为二次定位的方案,在对程序做了优化以后,提高了系统运行效率,实现了对油罐口的检测与识别．     

支持向量回归在圆形检测中的应用

对圆形的识别是机器视觉中最基本和最重要的任务之一,为了准确确定复杂背景图像中圆的位置,提出了一种将支持向量回归模型与三点拟合圆联合起来的新算法,通过支持向量回归模型训练不同类型的圆形样本,得到超平面方程f(x),以f(x)为中心线,构建一个宽度为2ε的近似圆环型间隔带,在此间隔带上的点都被认为属于圆形边界上的点,然后运用三点拟合圆几何算法计算出圆心和半径,从而达到识别圆形的目的。实验结果表明,联合算法通过对训练样本的学习,能够在噪声比较大的背景图像中得到圆形的边界信息,从而确定圆的位置,较仅使用某一种圆形识别算法有一定的优势。在以圆形作为定位的机器视觉领域,具有重要的理论研究价值与实践意义。     

基于机器视觉的环形工件表面字符的提取识别

文章针对工件环形表面字符检测的困难提出一种视觉检测算法.首先对相机采集的照片进行空间滤波、二值化处理的预处理操作,得到便于处理的圆形轮廓区域;然后对圆形轮廓进行基于梯度算法的轮廓查找、极坐标变换展开,使用基于连通域的方法对待检测区域实现字符区域定位,重复使用该方法分割单个字符图像;最后基于卷积神经网络识别算法对分割后的...     

一种鲁棒的C臂X光校准靶图像圆孔定位方法

提出一种基于圆心累积概率的圆形检测算法,用于C臂校正标靶X光图像上圆形标志点的定位.该算法有效地消除了因X光图像的噪声和畸变导致圆形目标失真对定位精度的影响,能根据校正标靶上标志点的图像特点,灵活设定检测范围和精度,适用范围较广.对X光实验样本的测试表明,相对Hough变换圆检测,该算法检测精度高、漏检率低,有很强的抗噪声能力.     

液体泡沫中单气泡的图像识别算法

根据泡沫中气泡的特征,提出了一种液体中单气泡的图像识别算法.在垂直光源拍摄位置获取清晰的泡沫图像.对原始泡沫图像进行全局阈值处理和形态学处理过,获得处理后的二值化图像.为了防止轮廓提取产生死循环,提出了一种毛刺去除方法.轮廓提取后,利用Hough变换对每个单连通边缘识别是否为类圆形,对圆心和半径进行投票,对投票结果进行分析,用高斯分布函数来估计投票峰值点.利用本文方法识别到泡沫图像中的所有单气泡.最后,对实现结果进行分析,证明了这种单气泡识别方法效果较理想.     

一种虹膜内外轮廓检测方法

虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种,它作为重要的身份鉴别特征具有唯一性,稳定性,可采集性和非侵犯性等优点.与脸像,声音等身份鉴别方法相比,虹膜具有更高的准确性.而虹膜内外轮廓提取是虹膜识别技术不可缺少的关键步骤.文章介绍了一种有效的虹膜内外轮廓检测方法,使用灰度投影方法估计虹膜内边缘圆心位置;然后采用边缘检测方法得到...     

霍夫变换算法在圆心视觉定位中的应用研究

在图像处理中霍夫变换常被用于直线及圆检测。传统的霍夫变换运算速度慢,难以满足实际应用中对圆检测快速性的要求。提出了一种改进的霍夫变换快速圆检测算法,通过分析圆周点与邻域内其他点的位置关系,判断出圆周边缘的凸凹性及圆心方向;并以圆弧中心线的累加结果确定了圆周的圆心。通过新算法在液体自动化灌装系统中的应用,实现了视觉系统对桶口的快速识别与定位,验证了算法的有效性与快速性。     

基于ABUS冠状面图像的乳头位置自动检测算法

乳腺疾病发生在以乳头为中心划分的区域中,乳头的准确定位对乳腺疾病的诊断具有重要的临床意义.提出一种基于自动化三维乳腺超声(ABUS)冠状面图像的乳头位置自动检测算法.首先采用图像掩模提取感兴趣区域(ROI);然后对ROI进行图像预处理操作以提高目标区域识别的精确度和运算效率;最后通过霍夫变换圆检测和排除误判圆操作获得乳头的圆心坐标和半径.结果表明:本算法能有效检测到乳头位置,且检测准确率可达94.7%.     

基于轮廓跟踪的虹膜定位算法

提出一种基于轮廓跟踪算法的虹膜定位算法. 该算法先通过像素点扫描查找二值虹膜图像中轮廓的起始点, 然后由起始点进行轮廓查找、 轮廓编码、 轮廓筛选确定虹膜内轮廓, 再通过虹膜外轮廓和巩膜间的灰度突变点到内轮廓圆心距离的平均值确定外轮廓半径, 实现虹膜内、 外轮廓的定位. 实验结果表明, 该算法具有较快的定位速度、 较高的准确率, 性能稳定.     

基于肤色和轮廓信息的人脸检测

针对彩色图像提出了一种基于肤色模型、脸部轮廓信息以及眼睛特征的人脸检测算法.采用基于YCbCr色彩空间的肤色分割模型,初步筛选人脸的候选区域;然后进行边缘检测,获得人脸轮廓信息,并利用三点定圆法来拟合脸部的圆形;最后在圆形区域的水平方向根据眼睛的几何特征来检测"眼睛对",再根据"三停五眼"来定位人脸,并利用左右对称性验证人脸.实验表明,该算法对于彩色图像的正面人脸检测具有良好的效果.     

基于改进Hough变换的刹车蹄块片 安装孔定位检测法

针对刹车蹄块片质量无损检测系统中参考点建立需求,提出在复杂轮廓边缘中安装孔定位检测方法。该方法首先对刹车蹄块片侧面图像进行多方向Canny边缘提取,采用带辨向梯度Hough变换改进算法,实现对候选圆的粗定位;然后对候选圆边缘区域进行提取,采用最小平方误差拟合法进行候选圆精确定位和测量;最后依据圆完整度信息实现对安装孔的识别筛选。实验表明:该方法能够较准确地识别出安装孔,与其真实边缘之间误差小,取得良好的检测效果。     

基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法

提出了一种基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法.利用大恒水星系列相机对不同方向和不同姿态的圆形特征标定板进行20次拍摄,并利用亚像素边缘检测算法对图像视野中的特征进行边缘检测;接着对得到的边缘封闭的特征分别进行圆度、偏心率和凸度的条件限制,提取出图像中符合要求的圆形特征;最后通过标定板上圆形特征的圆心像素坐标与世界坐标的对应关系来进行相机标定.实验结果显示,圆形特征的圆心坐标平均重投影误差在0.007个像素以内,表明了该算法的可行性.      

复杂背景图像中圆检测的新算法

如何在复杂背景图像中确定圆的存在,并将其准确定位,具有广泛的工程应用价值.本文通过对大量圆定位算法的研究,提出了一种利用圆形性特征在复杂背景图像中进行圆检测的新算法.经实验证明,此算法实现了复杂背景图像中圆形炮管的自动定位与分割,对于发生形变的图像,此算法仍具有较好的位移、旋转和伸缩不变性,可应用于工程中的圆检测.     

基于切线法定位圆心的电缆横截面几何尺寸自动测量方法的设计与实现

提出基于机器视觉、数字图像处理技术、软件技术的电缆横截面几何参数检测识别算法.该方法以圆的两组切线为基础,通过坐标变换准确测量电缆横截面的圆心、直径、绝缘厚度;并针对铠装电缆,提出一种基于HSI空间的金属屏蔽层厚度的检测算法,实现了金属屏蔽层厚度的准确测量.实验结果表明,该算法能够准确定位电缆横截面的圆心,并通过拟合可得出所测截面的直径、线芯面积、绝缘厚度和金属屏蔽层厚度等参数,测量精度高、检测速度快.     

基于圆周光强检测的血管OCT图像导管的去除方法

在血管OCT（Optical Coherence Tomography）图像中，OCT图像中导管在不同位置的成像，很大程度上影响了血管内其他目标检测及识别的结果。为了减少图像中导管对上述研究结果的干扰，提出一种快速检测和识别导管区域的自动化方法。该方法先在图像中心处划分检测圆的圆心坐标变化区域，在极坐标下建立圆周光强检测模型。然后，利用每个检测圆上其半圆周的像素均值差构建描述当前检测圆的特征数据。针对导管成像失真问题，采取动态地变换检测圆的圆心坐标和半径的方法。对4组血管OCT图像（约300幅/组）进行实验，实验结果表明，导管检测的准确率达到97.35%，且平均每幅图像的检测时间约为0.7秒。     

基于亚像素边缘检测的圆定位技术的研究与应用

在自动插件机视觉定位过程当中,针对印刷电路板(PCB)圆形定位孔需要快速高精度定位的要求,首先利用模板匹配法进行目标区域的粗定位,将粗定位的目标区域设置为感兴趣区域(ROI),然后通过图像预处理技术获取定位孔的轮廓边缘.在此基础上,采用Zernike矩亚像素边缘检测技术进一步提取边缘的亚像素点,最后采用一种稳健高精度最小二乘拟合圆方法来计算基准圆中心坐标.实验结果表明,自动插件机视觉定位系统总体所耗时间大约120 ms,定位误差均值为0.1像素,满足自动插件机快速精密插件的要求.