基于机器视觉的轻型梁三维振动测量方法

振动测量是状态检测和故障诊断的方法之一，针对传统接触式测量方法中存在负载效应等问题，对基于机器视觉的三维振动测量方法进行了研究。首先，基于视频相位的二维振动测量方法，提取出相机所采集图像中被测目标的二维振动数据。然后，在二维振动测量方法的基础上，结合双目立体视觉，设计了一种基于机器视觉的三维振动测量方法。最后，进行了悬臂梁的振动测量实验。结果表明:所提方法可以实现无接触和无标记的振动测量，并能准确测量出三维的振动信息。      

卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望

从卷积神经网络的基本理论出发,介绍了几种经典卷积网络结构,并结合当前卷积神经网络在计算机视觉领域的应用现状,重点探讨了它在未来航空视觉相关任务系统中的应用前景,以及实施这些技术必须解决的若干问题,为未来航空装备智能化水平的进一步提升提供参考。     

视觉与惯性融合的多旋翼飞行机器人室内定位技术

随着人工智能技术的发展，无人机的应用场景趋向多元，人们对无人机的需求也不仅仅满足于简单的飞行任务，而是赋予其飞行机器人的角色，对其自主导航、复杂环境下的定位以及智能协同方面提出了更高的要求。针对室内场景下的定位需求，融合视觉与惯性数据实现了多旋翼飞行机器人的室内定位。在视觉前端加入图像增强算法以提高图像灰度对比度，减少了光流跟踪的误匹配点数。提出了一种基于图像信息的特征点提取和图像帧发布策略提高了定位精度，解决了室内环境下的定位漂移问题。针对飞行机器人室内自主跟踪及降落任务，设计了基于视觉定位的飞行机器人自主降落系统。在Gazebo中搭建飞行机器人模型仿真验证自主降落系统有效性，在EuRoC数据集下对定位算法进行对比评估，搭建飞行机器人平台在真实场景下进行室内定位实验，完成了室内场景下平台自主跟踪及降落任务，并采用运动捕捉系统获取的定位真值数据进行了误差分析，结果表明该定位技术满足室内场景下的自主跟踪及降落任务需求。     

基于Mecanum轮配送车的视觉与磁带双重导引技术研究

针对卫星总装过程中提出的物料配送需求,设计并实现了以Mecanum轮全方位移动平台为基础,可在狭窄配送通道内快速、灵活移动的智能物料配送车。结合总装现场实际环境条件,配送车采用了视觉导引与磁带导引相结合的智能导引策略,有效消除了光照强度变化、地面裂纹、电磁信号干扰等环境因素对车道线采集的影响,最终实现总装物料从库房至多工位的自动配送。     

一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法CSCD

视觉传感器在无人机室内定位中发挥着重要作用。传统基于特征点的视觉里程计算法通过底层亮度关系进行描述匹配,抗干扰能力不足,会出现匹配错误甚至失败的情况,导航系统的精度及鲁棒性有待提升。由于室内环境存在丰富的语义信息,提出了一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法。首先,将室内语义信息进行因子建模,并与传统的视觉里程计方法进行融合;然后,基于惯性预积分方法,在因子图优化中添加惯性约束,以进一步提高无人机在动态复杂环境下的定位精度和鲁棒性;最后,通过无人机室内飞行试验对算法的定位精度进行了分析。试验结果表明,相较于传统的视觉里程计算法,该方法具有更高的精度和鲁棒性。     

基于Kinova机械臂RGBD相机的目标抓取

在轨服务与维护是未来航天技术的重要发展方向.在轨服务如燃料加注、剪切与操作电线、旋拧盖子和拆装阀门等任务,具有负载轻、近距离感知及精准定位和抓取等特点.针对这些应用场景,采用轻量化机械臂Kinova及自带彩色和深度(red, green, blue and depth, RGBD)相机进行感知、定位和抓取,完成地面验证实验,为在轨服务提供理论支持.介绍了机械臂抓取系统的研究背景并描述开发平台及其特点,以及相机标定、彩色相机与深度相机配准原理.利用机器人操作系统(robot operating system, ROS)的坐标变换树得到彩色图像目标像素在世界坐标系的坐标位置.针对特定的抓取对象提出基于色调、饱和度和亮度(hue, saturation and value, HSV)颜色空间图像分割方法,进行目标检测、分割以及空间定位,实验环节机械臂根据视觉定位结果完成目标抓取过程,证明了颜色空间图像分割方法和深度图结合定位的有效性,为在轨服务提供了理论验证.     

图像序列中机动目标三维运动和结构的计算

综合视觉运动分析中的2类处理方法,选取图像中的角点作为特征点,在理论上证明了图像序列的光流场可以近似地用角点的位移场代替。利用已有文献中的建模思想,详细推导出递归计算机动目标三维运动和结构的非线性计算模型,采用广义卡尔曼滤波(EKF)递归地计算图像序列中机动目标的三维运动和结构。合成图像序列和真实图像序列实验结果表明该算法能取得较好的效果。     

基于深度学习的自冲铆接偏铆缺陷检测算法研究

自冲铆接技术适合铝钢等异种材料连接,接头性能可靠,在航空工业中有着广阔的应用场景,但目前针对自冲铆接缺陷无损检测的相关研究较少。提出了基于深度学习的自冲铆接偏铆缺陷检测算法,首先通过剪切力学性能试验得出偏铆自冲铆接件相较于正常铆接件力学性能下降了5.6%;然后通过自冲铆接偏铆件外部形貌特征将偏铆程度由外部特征定义在0～10的区间;最后探究了单步检测同双步检测间的检测效果差异,提出了YOLOv5s(You Only Look Once v5s)加ResNet18的检测方案,并通过Grad-CAM(Gradient-Weighted Class Activation Mapping)对不同检测方案的效果差异进行了可视化的解释。测试表明,提出的YOLOv5s加ResNet18的检测方案在所采集的数据测试集中可以达到100%正确率,高于仅用YOLOv5s取得的95.18%正确率,远高于仅用ResNet18取得的84.1%正确率。     

扑翼机器人机载视觉避障系统设计（英文）

扑翼机器人是一种高仿生度的飞行器,它可以执行军事侦察和民用监测任务。在执行这些任务时,避障是一种确保扑翼机器人安全的必要功能。本文设计了一种基于单目视觉的扑翼机器人自主避障系统,其中所有图像的处理计算均使用机载处理器实现。在这个系统中,机载处理器的质量被减至48 g,以便于扑翼机器人可以携带它稳定飞行。该系统的工作流程可以分为以下几步：首先,图像采集模块获取周围环境的视频图像;然后,机载处理器通过处理扑翼机器人第一视角的光流信息来计算方向舵角度和转弯方向;最后,飞控板接收计算结果并控制扑翼机器人避开障碍物。地面站对扑翼机器人飞行过程进行实时监测,实验结果验证了本文所设计的避障系统的有效性。     

基于误差修正的光面塞规直径高精度自动检定

针对航空制造企业光面塞规大批量检定中存在的检定精度及效率低、人工操作烦琐等不足,提出一种基于机器视觉和激光测径相结合的光面塞规直径测量方法。由激光测径仪测量塞规直径,机器视觉模块同步检测塞规在测径仪光幕当中的姿态,并对测径仪测量值进行修正。同时,利用专用工装配合气浮运动机构实现多个塞规的自动切换及单个塞规的多位置自动测量。试验结果表明,该系统的重复测量标准差为0.16μm,与立光计测量值相比的绝对测量误差≤0.5μm,塞规单端测量时间≤45 s,能够满足生产中的常用光面塞规快速高精度检定要求。