基于栅格识别的测量系统快速标定

为实现视觉测量系统的快速标定,提出基于栅格识别的摄像机标定方法。通过研究系统标定原理,给出易于制作、可夜间工作的二维平面网格靶标设计方案。根据针孔摄像机模型,建立靶标上栅格点的世界坐标和图像坐标的对应关系,实现标定过程。其中,栅格点的图像坐标通过以下步骤获得：（1）由形态学预处理、otsu二值化获得高对比度、低噪声的二值图像;（2）改进传统击中-击不中算法（HMT）,将算法中完全匹配准则弱化为自定义阈值的模糊匹配。通过改进HMT算法检测出二值图像中的目标点集,再利用栅格的几何特性剔除点集中干扰点;（3）对目标点集利用最小二乘拟合、双线性插值等算法校正系统畸变,获得精确图像坐标。实验结果表明,该方法快速可行、操作简单、精度高,适用于图像测量系统、测距系统等工程应用。     

基于边链-中心判据的棋盘角点检测方法

针对摄像机标定中广泛使用的棋盘图像,提出了一种新的角点检测算法,并利用棋盘角点的数学特征,设计了边链-中心二重判定条件.该算法易于实现、计算量小,对旋转变换、亮度变换、变形等具有较好的鲁棒性,并对边缘模糊有良好的适应性,可在线连续提取多幅图像的角点,适用于摄像机在线自动标定.     

基于边链-中心判据的棋盘角点检测方法

针对摄像机标定中广泛使用的棋盘图像,提出了一种新的角点检测算法,并利用棋盘角点的数学特征,设计了边链-中心二重判定条件.该算法易于实现、计算量小,对旋转变换、亮度变换、变形等具有较好的鲁棒性,并对边缘模糊有良好的适应性,可在线连续提取多幅图像的角点,适用于摄像机在线自动标定.     

基于OpenCV的棋盘格角点检测算法设计

一般摄像头采集到的图像都是带有畸变效果的,为了还原世界坐标和图像坐标,为了提取到摄像头的参数,就要对图像进行特征点的检测,利用棋盘格法是摄像头标定中经常使用的一种方法,在使用该方法时需要对棋盘格的角点进行检测。精确的检测到棋盘格上的每一个角点信息,对摄像头的参数提取有很大的帮助。     

一种改进的机器人测距定位摄像机标定方法

针对基于主动视觉的摄像机标定方法对摄像机运动形式要求过高且不易实现的问题,提出一种只需摄像机进行两次纯平移运动的简化的标定方法.该方法由两对匹配点对线性求解基本矩阵F,并由基本矩阵的内在关系得出摄像机内参数的线性解,进而求得4个内参数.仿真实验结果表明,在满足一定条件的前提下,该方法可以将仿真误差控制在技术标准许可的范围之内,可满足机器人测距定位的精度要求,且减少计算量,提高机器人测距的实时性.     

基于opencv的双目视觉影像测量标定方法优化设计

逆向工程技术采用了通过测量实际物体的尺寸转换为3D模型的方法。文章着眼于长距离广角度下相对低精度的视觉影像测量标定,对此进行了优化设计。通过CCD摄像机获得平面图像后使用opencv滤波处理,精确识别测量物外观轮廓和激光点,综合激光角度和光斑到像平面的距离求解相机在世界坐标系下的参数矩阵。     

OpenCV耦合改进张正友算法的相机标定算法

视觉系统中的相机,由于透镜本身原因,采集到的图像往往会发生一定的畸变,从而影响后期的图像处理精度。当镜头与图像平面夹角过小,或者标定图像次数过少时,普通标定算法往往存在标定不准,效果不佳等问题。对此,文中提出了开源计算机视觉库(Open Source Computer Vision Library,OpenCV)耦合改进张正友标定算法的的相机定位机制。首先研究了发生畸变的原因;再对普通张正友算法进行改进,随后通过OpenCV,计算出相机内参数、畸变系数、偏移向量和旋转向量;最后结合改进后的张正有算法和OpenCV函数编程实现相机标定机制。实验结果显示:与未改进的张正友标定算法相比,在镜头与图像平面夹角过小,或者标定图像次数过少时,文中机制具有更好的标定效果,在实际工程中具有较大的应用价值。     

基于halcon图像拼接技术在工件测量中的应用研究

在工件的测量当中,机器视觉技术以它快速、准确、精度高的特点在实际应用当中快速发展。本文基于halcon强大的软件库,进行图像接接算法的研究。首先进行摄像机标定,消除镜头畸变后采集若干幅有次序的图像,然后对图像提取Forstner特征点,根据这些特征点的匹配关系,完成最后的图像拼接,然后可进行下一步的测量或检测。本文阐述相关理论并进行实验,验证其可行性与价值。     

基于机器视觉的智能车视觉矫正系统分析设计

鉴于在智能车机器视觉系统中机器视觉会产生图像形变,利用成像过程中的几何光学参数,建立畸变模型,推导得出了求解全部参数的线性矫正算法.实验证明,该矫正算法可以准确地矫正引导线的形变,为智能车路径提供准确的参数.     

基于机器视觉的皮革收缩温度智能化识别研究

在皮革行业中，收缩温度是表征皮革热稳定性、指导加工工艺制定的重要参数。借助机器视觉，能够对皮革在收缩过程中的微小位移量进行更加准确的测量，提升检测精度和效率。对此，本文阐述了目前皮革收缩温度识别的重要性与识别仪器设备的发展现状，对机器视觉技术应用涉及的图像预处理、角点检测、相机标定等算法展开分析，并对基于机器视觉的皮革收缩温度智能化识别系统的硬件与软件进行了设计，最终以皮革收缩温度检测试验，验证了系统的有效性和应用效果。     

基于机器视觉的筒子纱密度在线检测系统

为提高筒子纱密度检测自动化程度,解决传统筒子纱密度测量方法效率低、操作复杂等问题,设计了一种基于机器视觉的筒子纱密度在线检测系统。该系统由质量传感器、光电传感器、蓝色面光源、工业摄像机、传送装置和工控机组成。研究了筒子纱图像校正算法,根据透视投影理论建立了筒子纱校正模型,还原了筒子纱上下边界的直线特性,得到了理想的筒子纱侧面图像,用积分法得到筒子纱的精确体积。150个筒子纱密度检测结果表明:通过像素当量折算出筒子纱实际最大直径和体积参数,再结合高精度质量传感器的数据,最终可计算出筒子纱密度,基于机器视觉的筒子纱密度在线检测系统的检测精度和稳定性能可满足生产要求。     

基于机器视觉图像提取的马铃薯内部病虫害特征识别

构建二维马铃薯内部病虫害视觉图像采集模型,对采集的马铃薯内部病虫害视觉图像进行分块融合检测,根据马铃薯绿叶素纹理分布进行病虫害的特征检测,提取马铃薯内部病虫害视觉分形特征量,采用表面纹理配准和分块自适应检测方法进行病虫害的特征点标定,结合小波变换方法进行马铃薯内部病虫害视觉图像的特征分解,根据颜色梯度变化的差异性实现机器视觉下的马铃薯内部病虫害特征识别。仿真结果表明采用该方法进行马铃薯内部病虫害特征识别的准确率接近90%,提高了马铃薯内部病虫害的防治和识别能力。     

基于双目视觉的高速运动体飞行数据测量方法

针对高速运动小目标位移、姿态、速度、角度等飞行数据测量的需求,文章提出了一种基于双目视觉的高速运动体飞行数据测量方法。首先搭建两台高速摄像机组成正交系统,对其进行标定建立摄像机的三维计算基础模型,然后同步触发高速摄像机记录高速运动体飞行过程图像,并利用3D图像测量分析软件分析判读高速运动体在X、Y两个方向上的系列飞行位置进而分析得到高速运动体在某一特定飞行段的飞行数据,最后对测量精度与误差进行分析。文章将双目视觉的原理应用于高速运动小目标飞行数据的测量,为高速运动小目标监控领域提供了研究基础。     

基于SURF特征点的包装空间双目视觉定位研究

为便于多自由度的机械臂识别抓取特定包装,对包装外边缘轮廓精确定位,强化机械臂作业系统对包装的外边缘轮廓抓取精度与视觉特征识别.基于双目机器视觉中的SURF特征点的定位,提高检测系统的图像信息收集精度,确定复杂环境下的目标包装物边缘标定核心识别定位要点.在传统单眼视觉的基础上,进行双目视觉SURF特征点的应用建设分析.以...     

机器视觉技术对纸质包装切割压痕设备控制性能的改进设计

针对在用NRG-P型切割压痕设备存在的问题,提出用机器视觉这种新型的检测方法对其进行控制性能改进. 改进的主要任务是原点位置识别和偏差角度校正,并通过图像采集、图像处理手段对这两个量求解. 图像处理过程包括图像二值化、图像降噪、图像边缘检测和图像标定等,同时还设计了CAN总线驱动电路. 最后通过坐标系旋转变换,修正了刀具的运动轨迹,提高了加工精度.     

图像融合中角点检测技术研究

角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点检测在光流计算、运动估计、形状分析、相机标定和3D重建、视觉的定位和测量等方面有着重要的应用。根据实现方法不同,可将角点检测算法分为：基于模板的方法、基于边缘的方法、基于灰度值变化的方法。对上述几种方法进行了分析,回顾了各种处理方法的发展现状。指出,随着数学理论的完善和发展,利用小波分析和数学形态学的角点检测方法已经成为人们研究的热点。     

基于DSP系统的芒果品质检测平台构建

为实现对芒果的大小、成熟程度以及腐烂程度的检测判断,构建一种基于DSP6437开发板的检测平台。在该平台上进行图像采集及数据流的转换,得到RGB和灰度图像,运用超限邻域平均法对图像进行平滑去噪,获取感兴趣区域,根据区域灰度均值对芒果成熟程度进行判断分类。通过拉普拉斯变换计算芒果边缘点,并旋转求出最小包络矩形,对芒果大小进行判断分类。运用灰度直方图统计的视觉检测与气味传感器相结合,对芒果腐烂程度进行判断分类。研究结果表明:该检测平台体积小,运行稳定,检测准确,适用于芒果生产检测。     

C800-BV包装机条盒纸胶点视觉检测系统的设计

为解决C800-BV包装机在生产中因胶水质量、喷胶嘴堵塞、喷胶电磁阀故障等原因导致的条盒纸胶点缺失等问题,基于视觉检测技术设计了一种条盒纸胶点检测系统。该系统主要由微型高速工业相机及LED光源、智能检测模块、剔除装置、光纤高速传输模块、工控机等组成,将工业相机采集的胶点图像经数字化处理后与标准图像进行对比,对运行中的条盒纸胶点实现动态检测,自动剔除胶点缺失的不合格条烟。结果表明,改进后条盒纸胶点缺陷条烟剔除率≥99.9%,胶点缺失条烟数量由62.5条/d减少到7条/d,每台C800-BV包装机每年可节约条盒纸12 765张。该方法有效提高了条烟包装质量,降低了卷烟生产消耗。     

基于垂直芯吸法的织物导湿性能图像处理修正

针对普通CCD摄像机拍摄垂直物体时径向畸变对实验精度的影响,提出基于垂直芯吸法图像处理的径向畸变的修正方法。自制了校正模板,实验发现采用1/2.5′型CCD获取图像存在径向桶形畸变。根据垂直芯吸法实验要求,以尺寸为300 mm的畸变图像为目标物,以1 mm为间距进行等分,根据直角三角形斜边上的高与直角边的关系,直角边对应畸变图像尺寸,斜边上的高表示畸变图像尺寸对应的无畸变图像尺寸,以光轴中心上下0.5 mm,共1 mm的像素值为无畸变像素值,建立实际拍摄距离下的畸变图像像素值与实际尺寸的关系。该方法可提高MatLab程序提取织物芯吸高度的精度。     

基于机器视觉的服装尺寸在线测量系统

在服装尺寸在线测量过程中,针对传统人工测量所带来的误差率高、成本高、效率低等问题,提出了一种基于机器视觉的服装尺寸在线测量系统。服装尺寸在线测量系统从硬件和软件2个方面进行设计。系统硬件部分主要功能是通过CCD相机实现服装图像的采集;系统的软件部分是整个系统的核心,通过角点检测算法对特征点进行提取和定位,针对Forstner算法需要对图像中的每一个像素点进行扫描,从而导致检测速度比较慢的问题,采用SIFT算法先对图像进行快速的筛选,去除一些无关的点,然后运用Forstner算法在初选点集中进行角点提取。通过对提取出的关键角点进行坐标定位分析和比例尺寸测量,得到所测服装的真实值,并且运用友好的人机界面显示出尺寸测量的结果。所设计的系统用于对512×512的256级灰度图像进行检测,尺寸测量的标准误差均小于0.25 mm,重复性精度接近5 mm。实验误差和尺寸测量精度能够达到服装尺寸测量的标准。