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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. 相似文献
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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。 相似文献
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航空发动机叶片的工作环境极其恶劣,表面会出现各种类型的损伤。在损伤早期进行表面检测能够有效预防因损伤扩展导致的叶片失效断裂。发动机叶片表面损伤的检测和评估主要由人工操作,严重依赖工作经验,但人工检测不仅效率低下,而且检测结果容易受到人为因素的影响。为了高效、高精度地检测发动机叶片表面损伤,从叶片失效形式出发,综述了发动机叶片在停放和运行2种状态下的损伤机理,并重点阐述了涡流检测、渗透检测等常用于叶片表面损伤检测的方法。总结了基于机器视觉的检测技术,分析机器视觉检测面临数据集稀缺和单一性的挑战,认为收集大量数据并进一步完善评估标准是未来发动机叶片表面损伤检测系统研究的重点方向。 相似文献
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