基于机器视觉的玻璃瓶检测系统

随着数字图像处理技术的发展,图像检测的应用逐渐成为许多工程应用中的关键技术。文中阐述了在玻璃瓶检测中,利用数字图像处理技术设计的检测系统的结构、实现原理和实现方法;通过像素坐标平均法进行瓶口定位,利用环形扫描法对有瓶口裂缝、瓶口缺口、瓶颈裂缝等缺陷的玻璃瓶进行检测,实现了准确、快速、无接触检测的功能。  

无人机自动着陆中的机器视觉辅助技术

设计了一套辅助无人机自动着陆的机器视觉系统。该系统由机载硬件设备和用户开发软件共同组成,用以完成数字图像处理任务和无人机运动参数估计任务。系统传感器包括一个单目摄像机和机载惯性陀螺;数字图像处理使用的主要算法有图像的轮廓提取、角点检测和模版匹配。基于角点处各个方向上灰度差变化较大的特征,依据最小核值相似(SUSAN)算法和角点几何结构分析,提出一种改进的角点特征提取算法;根据任务开发的位置参数估计算法依据摄像机透视投影理论,运用摄像机成像标定方法导出了一种高精度的位置测量模型。通过计算机仿真表明,所提出的计算机视觉位置参数估计算法可以达到无人机着陆过程的精度要求。  

单目机器视觉测距技术在无人机自动着舰中的应用

介绍了机器视觉的概念，探讨了机载单目机器视觉在无人机自动着舰方案中的应用。在对前方舰艇进行快速探测以及对摄像机进行预先标定的基础上，本文利用机器视觉理论与方法，以及摄像机内部参数和透视投影几何关系，计算无人机与前方舰艇相对距离。最后展望了机器视觉的发展及应用前景。  

机器视觉导引系统中摄像机的标定方法

针对无人机(UAV)自主起飞与着陆机器视觉导引系统中摄像机的标定问题,讨论了标定摄像机内参数的重要意义,选定了包含畸变因素的摄像机透视投影模型。采用改进两步法进行摄像机内参数标定,结果中主要参数相对误差均小于1%,位置误差小于0.2像素,证明了所选择模型和标定方法的合理性。分析并验证了影响标定精度的因素,包括模型选择、图像拍摄质量和标定靶精度。针对机器视觉导引的应用条件,基本解决了准确、快速标定摄像机内参数的实际问题。  

无人机自动着舰末段机器视觉导引方法研究

介绍了无人机的概念，以及目前舰载无人机的发展现状；主要讨论了在无人机自动着舰末段如何利用机器视觉导引无人机识别并跟踪舰艇，使其平稳、准确地飞入安装在舰艇尾部甲板上的拦截网中，实现撞网回收。  

SUSAN角点检测和匹配算法在高温变形测量中的应用

 高温变形测量是材料力学性能实验方法研究中的重点和热点之一。为了能够实现在高温环境下精确地进行变形测量,将最小核值相似区(SUSAN)角点检测和光流跟踪匹配技术应用到位移和应变测量方面,设计了基于SUSAN角点特征的高温变形测量算法。该算法充分发挥了SUSAN角点特征的优点,具有测量精度高、抗干扰能力强等优点。在普通环境下,经过模拟散斑图数据的验证,利用该算法进行变形测量,误差在1%以内,精度高、稳定性好。通过高温力学实验发现,该算法能够适用于高温变形测量。本研究扩展了图像识别等技术在非接触测量技术中的应用。  

基于机器视觉的高精度螺孔定位方法研究

针对手工安装工件、劳动强度大以及效率低等问题,提出了一种基于机器视觉的螺孔定位检测方法.利用CCD摄像机实时采集局部待定位物图像,并对图像进行处理,提取螺孔坐标,然后通过物理坐标关系得到拍摄范围外的螺孔的坐标,最后经过eye-hand手眼标定转换到机器人坐标系下的坐标.该方法解决了受外界条件限制,对目标测量的过程不能一步完成的问题-实现了较大物件的自动、快速、准确定位功能.  

空间站机械臂位姿测量中合作靶标的快速识别

 空间站机械臂在完成辅助对接或者目标抓捕时,需要实时求取机械臂上的视觉传感器与目标上的合作靶标之间的位置和姿态,而其前提条件是合作靶标的快速识别。本文提出了一种合作靶标的快速识别算法。算法分为3大步骤:首先用Sobel算子和改进的非极大值抑制算法提取靶标图像的单像素边缘;然后将每条边缘分为两段,分别采用最小二乘法进行圆拟合,若两段拟合结果相似则该边缘属于圆形;最后根据圆形的大小在每个圆形周围开出一大一小两个正方形窗口,统计在两窗的补集内距离圆心较近的直线数量,若直线数量满足规定条件则认为是合作靶标。利用手眼相机、六自由度转台和合作靶标对算法进行了验证,实验结果表明该算法能在1.5 m的距离内准确识别合作靶标,且不受光照条件影响。合作靶标的识别算法快速、稳定、抗干扰能力强。  

机器人在航天装备自动化装配中的应用研究

通过阐述航天装备传统人工装配方式的不足,提出了工业机器人装配方式的重要价值.简要介绍了工业机器人在国内外航空领域的应用现状,分析了航天装备在机械机构、系统组成、产品种类细分程度等方面的特点;针对航天装备装配过程中效率较低的工序,提出了工业机器人应用的研究思路与方向,并列举了需要突破的4项关键技术.最后,对机器人在航天装备自动化装配应用中的发展方向和趋势进行了展望.  

CamShift在加油锥套识别跟踪中的应用

针对插头锥套式自主空中加油过程中加油锥套的识别跟踪问题,提出了一种基于Cam Shift的视觉识别跟踪算法。选取加油锥套跟踪视觉特征,将RGB空间图像转换到HSV色彩空间,并采用自适应阈值算法分割图像。运用最小二乘椭圆拟合算法解算锥套在图像中的中心点坐标;根据目标像素位置变换速度,对Mean Shift算法的目标搜索窗宽进行自适应修正;定义基于巴氏系数的阈值函数,处理锥套被遮挡的情况;将VC与Open CV相结合,设计了加油锥套视觉跟踪软件,对锥套位置进行实时解算和显示。试验结果表明,该算法可达到毫米级精度,满足自主空中加油视觉导航的技术要求。