基于机器视觉的圆锥滚子外观缺陷检测系统研究

回顾了近年来国内外工业生产中圆锥滚子外观缺陷分割领域的研究进展,为了实现更加简单高效的滚子外观缺陷检测,设计了一套合适的光学成像系统用于图像采集,提出了最大类间方差法和局部阈值算法的缺陷分割,对分割后图像进行特征提取并进行SVM分类。实验结果表明,该算法有较高的准确率和较好的适应性,优于传统的滚子外观缺陷分割算法,可以满足工业生产中的实际需求。     

基于ARM的视觉导航AGV图像处理方法研究

为了实现更加简单高效的标识线图像的检测与处理,提出了一种优化的基于ARM的视觉导航AGV标识线图像处理方法。首先对采集到的图像进行灰度化处理并使用Otsu算法对图像进行阈值分割;然后采用优化的中值滤波算法进行图像滤波并使用高效的边缘提取策略获取路径边缘特征;最后采用角度判断的方法剔除错误点并使用最小二乘法拟合成路径的中心线。实验结果表明,该方法有较高的准确率和较好的实时性,可以满足工业生产中的实际需求,适用于基于嵌入式系统开发的视觉导航AGV。     

基于RGB-D的移动机器人三维视觉SLAM

针对移动机器人三维视觉SLAM中存在的实时性不高,匹配误差较大的问题,提出了一种改进的特征匹配算法,提取ORB特征进行特征匹配,并采用基于最小距离与RANSAC结合的方法剔除误匹配。针对位姿估计不准确的问题,将传统的ICP算法与PNP算法结合提高配准成功率,并通过RANSAC与g^2 o优化位姿估计。实验结果表明该方法能有效提高SLAM系统的实时性和位姿估计的准确性