基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法

研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度.     

基于参数估计的航空直流电动机虚拟测试系统

介绍了参数估计法(基于方脉冲函数与最小二乘法)应用于航空永磁直流电动机的虚拟测试系统原理.首先由参数法估计出电机的机电参数,然后通过电动机的机电参数与其多个物理量及特性之间的函数关系,得到相关的物理量和静、动态特性,并能进行故障检测与诊断.实现了该系统强大和完备的测试功能.      

一种地形轮廓特征的立体视觉三维重建方法

针对自然地形轮廓特征的三维数据测量问题,提出了一种基于区域分割的立体视觉三维重建方法。先通过分水岭变换进行图像分割,根据分割区域边界确定图像中场景的轮廓边缘。轮廓边缘按所属区域分组进行立体匹配,根据分割区域相互邻接的全局特征和各区域的位置、尺寸、灰度值局部特征建立区域约束,并根据区域边缘像素点梯度分布特点建立梯度方向约束,以减小立体匹配的搜索空间、优化匹配顺序、提高匹配精度。进而根据双目立体视觉的成像模型计算匹配边缘点的三维坐标,实现地形轮廓边缘的三维重建。实验结果表明,该方法能够快速有效地重建出体现地形三维结构特征的轮廓边缘,并具有较高的立体匹配正确率和重建精度。     

基于柔性平面靶标的摄像机现场标定方法

提出一种摄像机现场柔性平面靶标标定方法.该方法仅需在平面靶标上设置少量空间三维坐标已知特征点.在这些特征点中,任意共线的特征点可以确定一条直线,因此可以确定若干条直线.根据在透视投影变换下,直线和直线的交点均为不变量的性质,可获得除已知特征点之外的大量标定特征点用于摄像机标定.基于误差传播理论,对标定点的不确定度进行了详细分析.采用研制的尺寸为100mm×100mm,加工精度为0.01mm的柔性平面靶标,对摄像机进行了现场标定实验,获得了0.032mm的标定精度.     

线结构光传感器标定点获取方法研究

提出了一种基于双重交比不变性的线结构光传感器标定点获取的方法,利用该方法和设计的标定靶标,可方便的获取大量的高精度的标定点,解决了线结构光传感器标定点不易产生且数量少的问题,从而可以在一定程度上提高标定的精度.仿真结果表明该方法是可行的.      

光栅式双目立体视觉传感器光条快速匹配算法

光栅式双目立体视觉传感器用于物体三维形貌测量,其难点之一是光栅光条的匹配与识别.利用可见光条数和光条序列组合间的关系,提出了一种基于空间三维搜索的快速光条匹配算法.将光栅式双目立体视觉传感器看作两个光栅结构光传感器,分别进行标定后,可计算各光条中心点的三维坐标.搜索不同光条中心点集之间的距离最小且模型编号相同的光条即为匹配光条.分析了可见光条数目和光条序列组合间的关系后,列出各种可能的组合情况,设计了搜索算法,排除了冗余计算,大大减少了计算量,实验证明了方法的有效性.     

多视觉检测系统的世界坐标唯一全局标定方法

提出一种世界坐标唯一全局标定方法,以双电子经纬仪三维测量系统为总体测量坐标系,在现场直接获得多视觉检测系统中各个视觉传感器在此测量坐标系下的特征点作为标定点,从而一次实现全部传感器的全局统一(标定),无需任何中间坐标系的转换环节,只有唯一的双经纬仪三维测量坐标系,坐标转换环节少,标定过程简单.对双经纬仪三维测量系统的像坐标和物坐标测量精度进行了分析,给出了实际测量中经纬仪获得较高测量精度时的取点范围,针对一实际的结构光多视觉检测系统进行了标定实验,获得了RMS(Root Mean Square)误差不超过0.24mm的标定精度.      

一种光栅式双目立体视觉传感器光条匹配方法

光栅式双目立体视觉传感器的难点之一在于光条的准确匹配.基于编码方式的光条匹配方法往往需投射多幅图像,或限制最少可见光条数,更严重的是在被测对象深度变化较大时,常出现误匹配.为此,将光栅式双目立体视觉传感器看作两个已经过标定统一的光栅结构光视觉传感器,由这两个光栅结构光视觉传感器测得各光条中心点的三维坐标,并搜索光条中心点集之间距离最小且模型编号相同的光条即为匹配光条.实验表明该方法有效实现了光栅光条的准确匹配.     

面向空中小目标检测任务的YOLOv7改进模型

针对空中小目标检测任务,本文进行了基于改进的YOLOv7模型的空中小目标检测算法的研究,解决了当前空中小目标检测算法推理速度慢和检测精度不足的问题。首先,建立了涵盖多种目标尺度、姿态和天气条件的飞机目标基准数据集;其次,在YOLOv7基准模型的基础上,提出了一种基于广义特征金字塔网络和Wasserstein度量的目标检测方法;最后,在公开数据集与自建数据集上对该方法与其他主流算法进行了对比试验,结果表明,相较于原始YOLOv7模型,改进模型在自建数据集上对小目标检测的平均精确率提高了7.3%,并且推理速度高于大部分主流检测算法。本文研究为空中小目标检测任务提供了一种快速且高精度的检测算法,对于相关算法在航空航天领域的进一步工程应用具有重要的推动作用。     

视觉检测中椭圆中心成像畸变误差模型研究

针对在三维视觉检测应用中,空间椭圆的中心经摄像机针孔成像后存在畸变误差的问题进行了研究.基于透视投影变换和空间解析几何理论,建立了在摄像机的像平面上该畸变误差的数学模型,从而为圆孔(椭圆孔)或圆柱(椭圆柱)类工件中心位置的视觉检测、结构光三维视觉检测应用以及视觉检测中的CCD摄像机内部参数标定等问题的解决提供了一个有效的理论依据,具有一定的理论意义和工程应用价值.