地面无人平台视觉导航定位技术研究

地面无人平台实现自动驾驶等功能的核心难题在于如何感知其所处环境并获得自身在环境中的实时状态。机器视觉作为地面无人平台在复杂环境下实现自主导航及定位的重要手段,近年来得到了快速发展。系统性地分析了视觉定位与地图构建系统的基本架构,并对该架构包含的图像信息预处理、视觉里程计、回环检测、全局优化和地图构建模块分别进行了详细介绍。针对各模块所涉及的关键技术,总结了近些年来国内外主流的研究成果,对比分析了各个关键技术中主流方法的性能,并展望了地面无人平台视觉导航定位技术的发展方向。     

单目相机物体位姿估计方法研究

现有的机器视觉通常以边缘轮廓和角点作为特征,因此要求背景单一,对环境结构化依赖程度高。为了拓展机器人的应用范围,使其脱离结构化的环境,提出了一种基于SIFT特征点和PNP技术的单目相机估计目标物体位姿的方法。以BumbleBee双目相机为硬件基础,以C++为开发平台,结合了Eigen计算库、OpenCV图像处理库和Triclops库,开发了单目视觉位姿估计算法,实现在复杂背景下对表面纹理较为丰富的物体的位姿估计。利用试验对所提方法进行了验证,试验结果表明,该算法具有较高的估计精度,可以作为机器抓取的依据。     

一种新型的仿生双尾推进器模型实验

针对单尾鳍摆动存在的机器鱼的摇艏问题,设计出双尾鳍仿鱼推进器,并将其应用于小水线面双体船,制作了仿生双尾推进的实验平台,在水池中进行了双尾推进试验研究.结果表明:双尾推进作为一种新型的仿生推进器,不仅解决了单尾机器鱼游动时鱼体的晃动问题,而且还具有优良的推进和操纵性能.笔者还采用计算流体力学软件FLUENT计算摆动尾鳍非定常流动的流场特性,结合单尾鳍和双尾鳍的不同流场特性分析了双尾鳍在摆动过程中的相互干扰问题,通过尾鳍流场的数值模拟,表明仿生双尾推进器的两个尾鳍在低频摆动时其相互干扰是有利干扰.     

基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位方法

近年来,基于可见光图像的目标识别在无人车感知领域得到了广泛应用.然而,可见光图像目标识别无法应用于弱光和黑暗环境.针对于此,提出了一种基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位算法.首先,通过基于颜色迁移的数据增强训练方法,提高了红外目标识别算法的泛化性能.继而,提出了一种基于激光雷达修正的单目深度估计方法,通过视觉图...     

基于机器视觉的目标识别分类方法

工业现场生产的产品批量小、更新快、品种多,存在工作效率低、检测或识别质量得不到保证等问题。为了解决此问题,提出了一种基于机器视觉的目标识别分类方法。采用线阵相机,通过控制产品运动,获取产品表面完整的信息图像,利用多层感知器对图像拼接和处理后的字符进行识别,确定产品型号及批次,引导机器人完成产品的准确分类。实验结果表明,方法识别时间18 ms,识别准确率98%,可有效解决人工作业的各种问题。     

机械加工设备能力的评定指标--机器能力指数

介绍了用于评定机床设备能力的指标-机器能力指数的计算和应用,并指出这种方法在产品质量过程控制中的作用.     

三维机翼大迎角低速绕流及其涡控制的数值模拟

通过数值求解三维非定常可压缩雷诺平均Navier-Stokes方程，研究了三维机翼大迎角低速绕流及其带表面周期性吹吸气的流动控制，并探讨了非定常质量引射作为外激发手段对机翼气动力特性的影响，计算表明，在机翼前缘附近的小区域内施加周期性吹吸气进行流动控制，这类外激发手段对三维机翼的大迎角分离流动的控制是可行的，通过选择适当的控制参数，尤其是合适的周期性激振频率，可以有效地改善气动力特性。     

基于红外和可见光图像融合的铺丝缺陷检测方法

为提高纤维自动铺放(AFP)的质量,分析了目前视觉检测技术中单光谱检测技术成像的局限性,提出一种基于深度学习的红外与可见光联合检测缺陷手段以实现对铺放缺陷的检测、定位和分类。利用热红外图像与可见光图像中易检缺陷种类不同的特点,采用特征融合网络将两种光谱信息融合从而改善检测效果。考虑在线检测对实时性要求较高,为提高检测速度,采用单阶段检测网络作为检测框架,并依据纤维缺陷的长宽比分布严重不均的特点分析了单阶段检测网络中基于锚框方法的不足,提出采用无锚框的检测框架,增加改进的特征金字塔网络结构进行多尺度预测。以全类平均正确率(mAP)为衡量指标,实验结果相比单光谱检测方法、基于锚框检测方法和未使用改进特征金字塔结构分别提升了6.30%、6.64%和1.02%。通过Tensor RT加速后检测网络对每张608像素×608像素图像的检测时间小于20 ms,满足实时检测的需求,检测平均召回率超过88%,平均精确率超过82%,满足生产准确度需求。数据在试验台进行离线检测验证得出,并在大型龙门铺丝机上进行了在线测试。     

基于小孔投影面积的平面栅极间距测量方法

栅极间距是影响推力器离子束流的发散角、推力大小的关键参数,为了解决栅极组件在装配过程中栅极间距自动检测的技术难题,针对栅极孔径的特殊结构和光线传播的特性,建立了栅极间距和小孔面积的数学模型,提出了基于机器视觉的非接触式平面栅极间距检测方法并搭建试验平台。选取栅极中心孔位进行35次重复试验,该方法的标准差为12μm,具有较高的重复精度。精度验证试验结果表明,该系统精度高于±20μm,满足离子推力器装配过程中的栅极间距测量要求,在实际应用中有望替代现有人工检测方法。     

一种新的刀具磨损面图像边界提取方法

介绍了一种新的基于机器视觉的磨损区域几何尺寸的测量方法。该方法在人工指定含有边缘的某一微小区域后,通过一系列窗口对磨损区域的边缘进行跟踪以实现对磨损区域的几何描述。所有的图像处理仅在含有边缘的窗口中进行,减少了噪声对边缘提取的干扰,也减少了数据处理量,因此具有良好的鲁棒性和较高的处理效率。该方法的测量精度与图像分辨率有关,本文的测量精度优于5μm。