激光治疗鲜红斑痣手术机器人双目视觉系统的实时立体匹配

针对激光治疗鲜红斑痣手术机器人双目视觉系统在监测治疗区域的空间位置时立体匹配的实时性和准确性要求,提出了一种基于极线引导的立体匹配算法。采用基于角点的Hu矩匹配,计算双目视觉系统的基本矩阵。实验结果与计算结果相符。     

基于单目视觉的室内微型飞行器位姿估计与环境构建

针对微型飞行器(Micro air vehicle,MAV)在室内飞行过程中无法获得GPS信号,而微型惯性单元(Inertial measurement unit,IMU)的陀螺仪和加速度计随机漂移误差较大,提出一种利用单目视觉估计微型飞行器位姿并构建室内环境的方法。在机载单目摄像机拍摄的序列图像中引入一种基于生物视觉的方法获得匹配特征点,并由五点算法获得帧间摄像机运动参数和特征点位置参数的初始解;利用平面关系将特征点的位置信息由三维降低到二维,给出一种局部优化方法求解摄像机运动参数和特征点位置参数的最大似然估计,提高位姿估计和环境构建的精度。最后通过扩展卡尔曼滤波方法融合IMU传感器和单目视觉测量信息解算出微型飞行器的位姿。实验结果表明,该方法能够实时可靠地估计微型飞行器的位置和姿态,构建的环境信息满足导航需求,适用于微型飞行器室内环境中的导航控制。     

基于改进FaceNet的飞行器结构裂纹识别方法

基于计算机视觉的裂纹自动识别算法在飞机全尺寸疲劳试验中具有较好的工程应用前景。但由于飞机结构构型多样、疲劳试验环境复杂,直接应用现有的目标检测算法会存在较高的误判率。因此,提出一种基于关键部位状态对比的裂纹识别方法,以人脸识别模型FaceNet为基础,利用对比机制消除结构表面纹理、划痕等干扰因素的影响,并通过对裂纹数据结构和特征分布规律的分析,对FaceNet模型的样本生成规则、网络架构和损失函数进行了适应性改进。该方法具有对裂纹敏感、对图像质量要求低的特点。在疲劳试验环境中,该方法对长度为0.2～5 mm裂纹的检测准确率为97.6%,相较于现有方法优势明显。     

基于编解码双路卷积神经网络的视觉自定位方法

为了从单张RGB图像估计出相机的位姿信息,提出了一种深度编解码双路卷积神经网络（CNN）,提升了视觉自定位的精度。首先,使用编码器从输入图像中提取高维特征;然后,使用解码器提升特征的空间分辨率;最后,通过多尺度位姿预测器输出位姿参数。由于位置和姿态的特性不同,网络从解码器开始采用双路结构,对位置和姿态分别进行处理,并且在编解码之间增加跳跃连接以保持空间信息。实验结果表明:所提网络的精度与目前同类型算法相比有明显提升,其中相机姿态角度精度有较大提升。      

关于《计算机文化基础》课程教学的几点思考

《计算机文化基础》是我校首批校级重点课程之一 ,其教学质量好坏也是衡量学校计算机基础教育水平的一个重要指标 ,文章分析了目前我校在该课程教学中出现的一些问题 ,并对这些问题提出了相应的解决办法。     

无人飞行器自主着舰实时场景的仿真实现

为给垂直起降无人飞行器视觉自主着舰算法研究提供经济可行的解决方案,实现了无人机自主着舰场景的软件仿真以提供算法研究中所需的合格场景图片.基于机器视觉理论,通过分析无人飞行器机载摄像机在自主着舰时考虑了透镜畸变参数的针孔成像模型,给出了无人飞行器着舰靶标的成像公式,并介绍了软件仿真中畸变模型实现时出现的问题及解决办法.为了使仿真图像更逼真,综合考虑了无人飞行器着舰实时场景中所存在的主要干扰,如光照不匀,运动拖影及电气噪声和大气流动和海面悬浮颗粒造成的白噪声等,在C+ +和Windows环境下实现了无人飞行器自主着舰的仿真图像和数据的实时生成.最后展示了部分仿真结果.     

基于视觉搜索的飞机显示界面设计原则

对飞行员在飞行中通过视觉搜索监视各种仪表信息的过程进行研究,探索时间压力和搜索难度两个因素对视觉搜索绩效的影响,从而为飞机座舱显示界面的工效学设计提供科学依据.设计视觉搜索程序来模拟飞机显示界面,并通过预实验确定时间压力水平和搜索难度水平的典型分级范围,在此基础上进行正式实验并记录反应正确率和反应时间.采用SPSS 19.0对实验结果进行双因素分析、简单效应、回归分析等,得到如下结论:不同水平的时间压力和搜索难度对反应正确率的影响具有显著性差异;不同水平的搜索难度对反应时间的影响具有显著性差异,并且在一定条件下反应时间和干扰项数目成线性递增关系;在保证较高正确率的状态下,即在人的认知能力范围之内,不同的时间压力水平对反应时间的影响没有显著性差异.因此,在飞机座舱显示界面视觉搜索的工效学设计中,要将时间压力和搜索难度进行最佳匹配才能取得较好的工作绩效.      

基于数据驱动的非合作航天器姿态估计与预测方法

针对临近操作对非合作航天器的相对导航问题,考虑角速度测量缺失以及视觉特征丢失,提出了一种融合乘性扩展卡尔曼滤波和姿态预测的框架,实现了对非合作航天器的姿态估计和预测。采用惯性参数对状态向量进行了扩维,在缺少角速度测量的情况下预估了非合作航天器的姿态和相对转动惯量的比值。基于函数拟合和神经网络分别设计了两种姿态预测方法,解决了传统方法误差随时间累积的问题,有效减少了计算成本。最后,通过数值仿真验证了滤波估计和姿态预测算法的实时性和准确性。     

气膜孔轴线方向的视觉测量技术研究

针对高压涡轮叶片气膜孔的轴线方向测量难题,将非接触式的视觉测量技术与常规的多轴坐标测量技术相结合,搭建了气膜孔五轴视觉坐标测量系统,以在气膜孔的测量方法和设备方面开展探索与研究。为了获取被测气膜孔的轴线矢量参数,提出了采用景深合成技术来实现气膜孔形貌的三维重建,并将工业相机获取到的图像序列转化为三维物理数据的测量方法,而后通过空间直线拟合获取到了被测气膜孔的轴线矢量,以表征气膜孔的轴线方向。为了验证该方法的有效性和可行性,选取某型高压涡轮导向叶片作为被测物体,应用该测量系统对其前缘部位上的目标气膜孔进行了轴线矢量参数的10次等精度重复测量试验,轴线角度的重复性测量误差不大于0.30°,从而提供了一种气膜孔轴线方向的测量技术解决方案。