基于嵌入系统的机器人视觉跟踪算法优化研究

研究基于嵌入式系统的机器视觉跟踪算法的优化,针对目前机器视觉图像处理算法存在计算量大、执行效率低及实时性较差的现状,在构建了机器视觉三维空间成像模型的基础上,从传统机器视觉图像处理算法流程入手,通过对图像处理流程的图像去噪环节和目标跟踪环节的优化设计,提出了一种面向嵌入式系统的机器视觉动态实时跟踪算法,同时对算法进行了试验,试验结果表明该算法能够自动捕捉目标物,并对目标物进行三维空间定位和动态跟踪,仿真测试结果表明了优化算法相比于传统图像处理算法,在降低了运算量的同时具有更高的执行效率和实时性,能够达到基于嵌入式系统的图像处理算法的相关要求.     

基于机器视觉的雷达测角精度评估系统

利用光学成像原理,设计了基于机器视觉的雷达测角精度评估系统,主要包括光学部分(CCD相机)、图像采集部分和图像处理与目标角度信息提取部分等;机器视觉的定位成像和高精度测角,保证了该系统能在紧缩场中对雷达系统进行自动化、高精度、实时的角度测量校准和测量精度评估试验;理论分析和仿真结果表明,补偿由于雷达系统和机器视觉系统安装位置不同引起的角度测量偏差后,在正常的实验测量误差条件下,基于机器视觉的角度测量校准和评估系统能达到O.005°的校准和评估精度。     

基于机器视觉的五金件在线检测系统的设计

主要介绍了基于机器视觉检测技术在五金件检测系统中的应用,系统控制步进马达旋转,带动料带式的五金件前进,通过视觉成像装置（工业相机、镜头、光源）将产品形状转化为图像信号并传输到系统,系统进行图像处理,提取出需要产品轮廓并计算其尺寸数据。系统通过生产验证,取得良好的效果,具有一定的推广价值。     

基于S0I光子集成技术的高速微型光子开关及大规模矩阵光开关

光开关及矩阵光开关是在多个光信号通道之间实施信号交换的操作器件,可以在任何输入端和输出端之间建立信号连接。本项目利用先进光波导技术研制与开发高速集成光开关与矩阵光开关。利用绝缘体硅（SOD技术和硅材料的电光调制效应研制超高速光子开关,开关速度为纳秒量级;进而利用超短网络结构研制高度集成大规模矩阵光子开关,这也是本项目两个主要创新点。     

一种自适应视频跟踪算法及其ARM+DSP实现

视觉跟踪作为图像处理和计算机视觉学科的重要分支,广泛应用于军事和民事的各个领域;对于相对运动速度较快的对象,传统的光流法计算精度不高,文中提出了一种视频跟踪算法,首先通过差分法检测图像差异,然后通过光流法实现视频自适应跟踪功能;设计了基于ARM和DSP的视频跟踪装置,详细讨论了硬件平台和接口设计,以S3C2410作为主控模块、TM320芯片作为图像处理模块;实验结果证明,该算法具有实时性、精度高、灵活性强的优点。     

基于机器视觉的足球射门视频图像轨迹跟踪方法

为提高对足球射门视频图像的自动识别和动作纠正能力,提出一种基于机器视觉和特征提取的足球射门视频图像轨迹跟踪方法。通过视觉信息融合和模糊跟踪识别方法进行足球射门视频图像的轨迹线跟踪识别,建立足球射门视频图像的关键动作特征点提取模型,通过空间三维信息融合方法进行机器视觉下的图像信息融合和有效动作特征点检测,结合角点的动态分布特征提取方法,实现足球射门视频图像的相关性动作特征点提取和轨迹跟踪。仿真结果表明,与传统方法相比,采用该方法进行足球射门视频图像轨迹跟踪的准确性最高达到0.8,该方法的准确性较高,特征提取能力较好,提高了足球射门视频图像识别和动作纠正能力。     

嵌入式运动目标跟踪系统设计

通过借鉴嵌入式系统在信号处理、电子技术和计算机等领域的成功应用经验,在分析机器视觉系统特点的基础上,将机器视觉和嵌入式技术相结合,设计一种基于嵌入式处理器S3C2410的目标跟踪系统。介绍了系统工作原理和特点,给出了系统硬件结构图和软件流程,并以智能小车为例进行了目标的识别与跟踪。     

基于简化特征匹配的双目视觉测量系统及其参数计算

为了解决高温风洞内部高精度非接触测量的难题,完成了观察窗透视双目视觉测量系统。该系统基于主动投射移动线激光和超高速同步相机,以简化左右图像特征匹配的复杂度。介绍了提取线激光光条中心的改进的灰度重心法,还讨论了相机和镜头的选型策略以及参数计算。实验表明,该系统最快可以1s完成一个扫描幅面,在1300~1500 mm处,待...     

基于三线结构光的相机平面标定方法研究

相机标定技术是结构光三维视觉测量的关键技术之一,结构光测量系统的相机标定的精度对三维测量的精度有很大影响;首先对三线结构光系统图的相机标定方法进行了分析,简单介绍了工业相机成像的几何模型及标定的原理;其次利用Harris角点检测方法提取特征点坐标,并选用了BP神经网络来校正工业相机的畸变模型,以提高标定算法的优化速度和标定精度;最后采用张正友的平面标定法对校正后的摄像机模型进行标定实验,由实验结果知,该方法具有一定的准确性和有效性,在一定误差范围内,基于神经网络畸变校正的张正友相机标定能够有效提高视觉检测的精度。     

基于集成光波导的超快光子微积分运算研究进展

为了克服电子计算的速率瓶颈,采用全光计算可以有效释放光子的巨大带宽资源,同时全光计算在全光通信网络中有着举足轻重的作用,集成光波导器件以其尺寸小、质量轻、功率代价小等优势已经成为最受关注的光子计算芯片资源之一。光子微积分运算是指在光域中直接对输入信号进行微积分数学运算。本文回顾了几种 常见的硅基光波导器件用于光子微积分运算的实现方案,包括高阶光子微分运算、分数阶微分运算、高阶常系数微分方程求解、可重构的一阶常系数微分方程求解,分别采用的硅基集成光子器件包括级联马赫增德尔干涉仪、掺杂型马赫增德尔干涉仪、级联微环谐振器和掺杂型微环谐振器。本文指出利用集成光波导器件来实现光子微积分器势必会成为光子微积分运算的重要发展方向。     

Review of some advances and applications in real-time high-speed vision: Our views and experiences

The frame rate of conventional vision systems is restricted to the video signal formats(e.g., NTSC 30 fps and PAL 25 fps that are designed on the basis of the characteristics of the human eye, which implies that the processing speed of these systems i limited to the recognition speed of the human eye. However, there is a strong demand for real-time high-speed vision sensors in many application fields, such as factory automation, biomedicine, and robotics, where high-speed operations are carried out. Thes high-speed operations can be tracked and inspected by using high-speed vision systems with intelligent sensors that work at hundred of Hertz or more, especially when the operation is difficult to observe with the human eye. This paper reviews advances in developing real-time high speed vision systems and their applications in various fields, such as intelligent logging systems, vibration dynamic sensing, vision-based mechanical control, three-dimensional measurement/automated visual inspection, vision-based human interface and biomedical applications.     

基于机器视觉技术的易拉罐罐底喷码检测系统设计

本文根据食品饮料行业易拉罐生产线的工作环境以及罐底喷码检测的检测要求,研制了基于康耐视机器视觉的易拉罐罐底喷码检测系统,实现对易拉罐喷码不合格的产品进行自动检测与快速剔除。该检测系统由光源与视觉处理系统、电气控制与人机交互系统、次品剔除装置等组成。当易拉罐通过成像系统时,金属接近开关触发光源频闪和工业智能相机,获得高速易拉罐罐底图像,智能相机对其分析处理,由电气控制系统执行检测结果,从而达到分拣不良品的目的。通过实际项目应用证明：该系统实时性好,可靠性高,有效地提高了在生产过程中产品喷码质量的控制。     

智能制造装备视觉检测控制方法综述

为满足智能制造装备产业对机器视觉技术的巨大需求,本文结合装备技术特点和特殊应用环境,提出了通用的机器视觉检测控制技术体系,弥补了当前研究的不足.本文首先对该技术体系的成像系统、自动图像获取、图像预处理、标定与分割、识别检测、视觉伺服与优化控制等关键核心技术,进行了总结和阐述.然后提出了视觉检测控制系统设计的一般原理,并结合3种典型装备,对其具体应用进行详细说明.最后根据智能制造装备不断增长的高可靠性、智能化、高速高精度作业等需求,探讨了视觉检测控制技术所面临的新问题和新挑战.     

基于机器视觉的二次设备运行状态巡检方法研究

为了提高二次设备运行状态的自动检测能力,提出一种基于机器视觉的二次设备运行状态巡检方法,采用机器视觉方法构建二次设备运行状态的成像模型,提取二次设备运行状态的视觉成像特征量,采用边缘轮廓检测方法进行二次设备运行状态机器视觉的边界特征分析,在机器视觉的梯度下降流中构建二次设备运行状态巡检的变结构分布模型,以灰度值较高区域边界像素点为中心,进行二次设备运行状态巡检的视觉重构识别,实现二次设备运行状态自动巡检。仿真结果表明,采用该方法进行二次设备运行状态巡检的智能性较高,特征分辨能力较好,提高了二次设备的巡检能力。     

机器视觉技术研究进展及展望

摘 要：机器视觉是建立在计算机视觉理论工程化基础上的一门学科,涉及到光学成像、 视觉信息处理、人工智能以及机电一体化等相关技术。随着我国制造业的转型升级与相关研究 的不断深入,机器视觉技术凭借其精度高、实时性强、自动化与智能化程度高等优点,成为了 提升机器人智能化的重要驱动力之一,并被广泛应用于工业生产、农业以及军事等各个领域。 在广泛查阅相关文献之后,针对近十多年来机器视觉相关技术的发展与应用进行分析与总结, 旨在为研究学者与工程应用人员提供参考。首先,总结了机器视觉技术的发展历程、国内外的 机器视觉发展现状;其次,重点分析了机器视觉系统的核心组成部件、常用视觉处理算法以及 当前主流的机器视觉工业软件;然后,介绍了机器视觉技术在产品瑕疵检测、智能视频监控分 析、自动驾驶与辅助驾驶与医疗影像诊断等 4 个典型领域的应用;最后分析了当前机器视觉技 术所面临的挑战,并对其未来的发展趋势进行了展望,为机器视觉技术的发展和应用推广发挥 积极作用。     

自适应环境的机器人视觉伺服控制方法

机器人和机器视觉的迅速发展,使得基于视觉的智能机器人得到更加广泛的应用。机器视觉提高了机器人控制系统对环境的适应程度,但其适应程度也受到周围环境对机器视觉算法的影响。针对这一情况,本文对机器人视觉伺服控制系统中的机器视觉算法进行了改进,提出了一种基于帧间差分法的自适应环境的机器人视觉伺服控制方法,从而提高了控制系统对环境的自适应程度,提高了对机器人控制的精确度,实验和理论分析证明,该方法具有较大的应用前景和实用价值。     

General-purpose vision chip architecture for real-time machine vision

To solve the I/O bottleneck problem in existing vision systems and to realize versatile processing adaptive to various and changing environments, we propose a new vision chip architecture for applications such as robot vision. The chip has general-purpose processing elements (PEs) with each PE being directly connected to a photo detector (PD) and can implement various visual processing algorithms. We developed and simulated some sample programs for the chip and proved that they can be processed within 1 ms/frame, a rate that is high enough for high-speed visual feedback for robot control. Aiming to complete the chip, we are now developing test chips based on the architecture. The latest design has 8 x 8 PEs and PDs in an area 3.3 mm x 3.0 mm using a 0.8 μm CMOS process.     

模拟初级视皮层脉冲神经元的动作识别系统

大脑中致力于运动信息处理的区域是初级视皮层(V1)和中颞区(MT).目前有关运动模式是在哪个区域完成的,存在不同的推测.迄今大多数关于动作识别的研究都是围绕MT阶段展开的.本文针对V1阶段获得的信息能否进行动作识别的问题展开研究,提出了模拟初级视皮层(V1)脉冲神经元的动作识别系统.该系统首先采用3D Gabor滤波器及其组合分别模拟初级视觉皮层中简单、复杂细胞的感受野,以此对视频图像进行处理,从而获取对运动速度和方向敏感的运动能量,并通过V1阶段的环绕抑制来增强运动能量和降低噪声的影响.其次,采用Integrate-and-fire脉冲神经元模型模拟初级视觉皮层的神经元,将获取的运动信息转换为神经元响应的脉冲链.最后,根据脉冲链平均发放率的特性提取运动特征向量,采用支持向量机(Support vector machine, SVM)作为分类器.在Weiziman数据库下进行测试,实验结果表明, V1阶段获得的信息可以进行动作的识别.     

Overview Paper: Intelligent color imaging*

Abstract— With the 600th anniversary of Johann Gutenberg's birth in 2000 A.D., we should look back at the historical significance of letterpress technology and take a step forward into the new age of color imaging. Currently, digital‐imaging technology plays a leading role in visual communications, but meets severe challenges to satisfy human vision. It is essential to consider what human vision “sees” in order to capture, store, transmit, and reproduce a truly realistic image just as human vision. Advances not only in high‐precision and high‐definition digital media but also in intelligent image‐processing technologies will be helpful in producing more aesthetic and pleasant imaging. This paper briefly introduces “intelligent” processing towards that goal by using region‐based spatially variant, and scene‐referred approaches.     

Preface

The Computational Visual Media (CVM) conference series is intended to provide a major international forum for exchanging novel research ideas and significant computational methods that either underpin or apply visual media.The primary goal is to promote cross-disciplinary research to amalgamate aspects of computer graphics,computer vision,machine learning,image and video processing,visualization and geometric computing.The main topics of interest to CVM include classification,composition,retrieval,synthesis,cognition and understanding of visual media (e.g.,images,video,3D geometry).