基于边缘检测的焊缝图像的区域分割

为了检测焊缝图像中焊缝区的缺陷,根据射线检测焊缝图像的特点,首先对图像进行对比度增强、二值化处理和物体边缘轮廓的细化和收缩处理,检测出图像焊缝区与缺陷区的边缘.最后用Hough变换对图像进行缺陷区边缘检测.仿真与实际运行结果表明,该方法检测精确度高,且有效提高了检测速度.     

焊缝跟踪图像处理系统的研究

为了实现对焊缝图像的处理,设计完成了用于焊缝跟踪图像处理的硬件结构系统,在此基础上对图像处理算法进行了系统的分析,设计完成了针对基于结构光的焊缝图像处理的工艺流程和算法.在算法中包含图像增强的log灰度变换,并最终实现了对焊缝图像的特征提取.用于焊缝跟踪的过程控制,可以降低劳动强度,改善产品质量,提高设备的自动化水平.     

典型接头的机器人视觉传感图像处理技术

针对国内现有的弧焊机器人视觉传感图像处理系统通用性、鲁棒性差而无法满足实际焊接过程焊缝跟踪需要的现状,以Panasonic-TA1400六自由度弧焊机器人为试验平台,构建了典型接头机器人视觉传感硬件系统,并基于LabVIEW语言开发了视觉传感通用图像处理系统.运用二维小波变换技术对典型接头焊缝图像进行了降噪和边缘检测处理,既有效滤掉了背景噪声,又基本完整地保留了激光光带的边缘.而在激光光带中心线抽取和焊缝特征点检测方面,采用了逐行(列)快速搜索和逆序快速查找数组最大值方法,简单有效,同时兼顾了精确度和速度要求.试验表明,整个图像处理方法效果良好,能够满足后续跟踪系统实时性要求.     

基于激光扫描的工业机器人焊接焊缝跟踪方法

由于工业机器人焊枪和焊接焊缝之间的位置偏差会导致焊接焊缝跟踪结果存在一定的误差 , 因此提出了一种基于激光扫描的工业机器人焊接焊缝跟踪方法 装 首先 ,采用激光扫描传感器采集工 业机器人焊接焊缝图像 ,并对图像进行滤波、增强、黑白化预处理；其次 ,检测图像边缘后 ,采取激光 扫描方法确定焊接焊缝边缘图像中激光条纹骨架的大概位置 ,经最小二乘法直线拟合出准确的激光 条纹中心线 ,提取焊接焊缝特征点；再次 ,结合工业机器人手眼标定矩阵 ,将激光扫描传感器坐标系 中的焊接焊缝特征点坐标转化为工业机器人坐标 ,从而形成焊接焊缝轨迹；最后 ,采取3 次非均匀有 理 B样条方法得到工业机器人焊枪和焊接焊缝之间的位置偏差 ,修正机器人焊枪位置 ,从而实现工 业机器人焊接焊缝的精准跟踪 装 实验结果表明 ,该方法不仅能够准确检测出焊接焊缝边缘 ,而且能 够跟踪不同宽度、不同形状的焊接焊缝工件     

一种快速识别飞机仪表参数的算法

提出了一种快速识别阿拉伯数字０～９的算法,用于飞机仪表参数的识别。这种算法基于二值图像,先从二值图像中找出各数字的特征,然后再用决策树对这些数字进行分类。该方法不需对图像进行如细化、轮廓跟踪等处理,节省了大量图像处理时间,具有较高的识别速度,因而可用于实时识别。     

一种快速识别飞机仪表参数的算法

提出了一种快速识别阿拉伯数字０￣９的算法,用于飞机仪表参数的识别。这种算法基于二值图像,先从二值图像中找出各数字的特征,然后再用决策树对这些数字进行分类。该方法不需对图像进行如细化、轮廓跟踪等处理,节省了大量图像处理时间,具有较高的识别速度,因而可用于实时识别。     

利用DIPNET对扫描图像进行细化及二值处理

论述了利用ＤＩＰＮＥＴ图像处理系统对扫描图像进行细化和二值处理的原理、过程和技术方法。     

基于Canny边缘检测算子的雷达图像1/8插值改进算法

雷达扫描图像的图像信息单一,大部分为黑色背景,运用传统的1/8图像插值算法放大显示不仅运算复杂度高,处理延时大,而且会使雷达目标航迹的图像边缘十分模糊,难以得到满意的视觉效果。为此,结合Canny算子检测雷达扫描图像的边缘,提出了一种雷达图像1/8插值改进算法。实验结果表明,经本文算法插值放大的雷达扫描图像的目标边缘清晰,且算法复杂度较低,便于硬件实现,可实现实时图像缩放。目前该算法已成功应用于雷达站某系统的图像处理模块。     

快速并行细化算法在焊缝识别中的实现

针对焊接部分和其他部分的特征区分不明显,在焊缝质量检测的图像采集中可能会存在大量噪点从而导致焊缝识别出现偏差的问题,提出一种基于图像快速并行细化的焊缝识别方法。文章给出图像获得、图像灰度转化、图像二值化、图像缩小、图像快速并行细化的处理步骤及采用C#语言对焊缝识别的编程实现,并对实际焊缝图像进行实验验证。该算法对图像的焊缝骨架提取较为准确,同时具有运行效率高和易于移植的特点。       

用于计算曲线光流的边缘提取

提出了一种新的曲线边缘提取方法。用Sobel算子对综合图像和真实图像进行边缘检测，得到了图像的边缘点，通过选择边缘点增强因子、阈值和重复次数，进一步对图像的边缘点进行了增强，实现了图像的边缘细化，采用轮廓跟踪算法进一步细化边缘，得到了具有单像素宽的轮廓曲线，对综合图像和真实图像的实验结果表明，新的曲线边缘提取方法获得的效果较好。     

基于图像传感的焊缝自动跟踪系统设计

本文提出了一种基于图像传感的焊缝自动跟踪系统.系统应用CCD(Charge Coupled Device)图像传感器采集焊缝图像,并应用由VC 语言设计实现的图像处理软件对焊缝图像进行处理及特征值提取.基于图像传感的焊缝自动跟踪系统实现了焊接机器人对焊缝的实时自动跟踪.     

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

提出了一种基于OpenCV的视频应用程序的开发方法。将Intel公司开放的OpenCV源代码作为开发的视频应用程序的基础函数库,改写或调用其中的函数,可根据需要用C＋＋语言开发视频应用程序,从而克服了视频应用程序开发周期长、效率低的缺点。给出了部分OpenCV具体的设置方法和过程,并通过利用OpenCV编写的运动目标检测与跟踪的应用程序验证了该方法的有效性和可行性。对图像进行形态学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等图像预处理,获得二值化黑白图像。通过轮廓提取和跟踪检测得到车辆和人的外轮廓,进而实现运动目标的跟踪。在VC＋＋6.0环境下,利用OpenCV编程实现了此方法。实验结果表明,该方法可行。     

线阵成像式焊接跟踪传感器输出信号的相关处理

由于线阵成像式焊接跟踪传感器输出的相邻两幅信号图形具有很强的相似怀，通过对信号图形进行相关处理，求出相邻两幅信号图形的位置错位置，即可获得跟踪指令，实现焊接跟踪。     

基于模糊积分特征的红外图像运动目标检测算法

提出了一种新颖的融合红外图像的亮度和纹理特征进行运动目标检测的算法。算法使用模糊数学理论中的Sugeno模糊测度和积分技术将图像的亮度特征与局部二元模式纹理特征结合进行运动前景/背景分类,实现了低信噪比、黑白级反转等复杂背景条件下的准确目标提取。通过实验分析比较了不同检测算法的检测结果,实验数据表明,该算法能够以高检测率、低误检率获得运动目标,为进一步的目标识别或跟踪提供了保障。     

基于矩形扩张的ROI区域标记算法

为了满足实时性的要求,在运动目标检测与跟踪领域引入感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的概念,提出了基于矩形扩张的ROI区域标记算法.通过与传统算法比较发现,矩形张算法具有较高的效率和准确度.实现结果表明:矩形扩张算法能够快速准确地对二值图像中的运动目标区域进行标记,实现运动目标与复杂背景的分离,进而提高运动目标跟踪的效率.     

Novel Real-Time Seam Tracking Algorithm Based on Vector Angle and Least Square Method

Real-time seam tracking can improve welding quality and enhance welding efficiency during the welding process in automobile manufacturing. However,the teaching-playing welding process, an off-line seam tracking method, is still dominant in automobile industry,which is less flexible when welding objects or situation change. A novel real-time algorithm consisting of seam detection and generation is proposed to track seam. Using captured 3D points, space vectors were created between two adjacent points along each laser line and then a vector angle based algorithm was developed to detect target points on the seam. Least square method was used to fit target points to a welding trajectory for seam tracking. Furthermore, the real-time seam tracking process was simulated in MATLAB/Simulink. The trend of joint angles vs. time was logged and a comparison between the off-line and the proposed seam tracking algorithm was conducted. Results show that the proposed real-time seam tracking algorithm can work in a real-time scenario and have high accuracy in welding point positioning.     

复杂背景下的实时手势分割算法及其硬件实现

在分析肤色的信息特征和手势的运动特性基础上,构建一种基于肤色集、运动集、模糊手势集的手势分割及跟踪算法并采用硬件实现.该算法对颜色空间建立肤色集和对视频流空间建立运动集,通过模糊运算得到模糊手势集,其中加入跟踪算法和背景实时更新,克服了复杂背景和光照因素的干扰.整个算法在现场可编程门阵列(FPGA)上实现,利用流水线和并行处理技术实现了手势的实时分割和跟踪.实验结果表明,该方法有较好的准确性、实时性和鲁棒性,在系统时钟100 MHz时,对640×480分辨率的图像可实现100帧/s的处理速度.     

基于结构光焊缝图像预处理的研究

为了可靠跟踪焊缝,需要对结构光视觉传感器采集的焊缝原始图像进行预处理,以消除噪声的影响.首先采用一维高斯型拉普拉斯滤波器处理图像,将尺寸与激光光带宽度相差较大的噪声变为离散的小块噪声,然后采用邻域均值滤波进行平滑处理.针对焊缝图像灰度分布随机变化的特点,采用最大方差阈值法自适应选取阈值分割图像,将图像二值化.采用标记法去除小区域噪声,获得清晰的焊缝图像,为后续提取焊缝特征奠定坚实基础.实验表明,该预处理方案可满足实时焊缝跟踪的需要.     

基于缝雕刻的图像重定向算法

图像重定向算法利用人对图像内容的感知差异进行非均匀的图像缩放,以适应新的显示需求。本文提出了一种基于缝雕刻的图像重定向算法。它利用每条seam上像素的累加能量和最大能量构造混合能量模型,使算法既能够利用人眼对梯度信息的敏感性,又可以减少复杂纹理背景对seam提取的干扰。实验结果显示,相比其他几种算法,本文算法可以更好地保护图像中视觉关注对象的边缘轮廓结构,处理后的图像不仅视觉效果更好,与原图的相似性距离也更小。