基于图像灰度信息的直线位移测量

提出了一种基于视觉的新型直线位移测量方法。建立了图像各像素点灰度值与直线运动位移间的映射函数模型,通过数值方法解算了直线运动平台的位移。通过蒙特卡罗仿真对所提方法进行分析,证明了其可行性与合理性。分析了检测点拓扑结构对测量精度的影响。实验结果表明,在10 mm的位移测量范围内,所提方法的测量误差标准差为4μm。     

空间非合作目标的三目立体视觉测量方法

针对在轨服务任务如何在近距离处获取空间非合作目标的相对位置和姿态的难题,提出一种三目立体视觉测量方法。首先利用三台呈等边三角形布置的大视场可见光相机获取图像;然后采用所提方法对特征点进行匹配;接着采用RANSAC方法解算被测目标在世界坐标系下的位姿参数;最后通过对非合作卫星模型的静止、位置移动和姿态转动进行实验。实验结果表明,静止状态下的相对位置精度优于2.2 mm,相对角度测量精度优于0.3°;当模型位置移动时,绝对位置精度优于3 mm;当模型姿态转动时,相对位置精度优于5.6 mm,相对角度测量精度优于1.7°,说明所提方法可以改善双目立体视觉技术在测量角度大的区域易出现测量盲区、特征点定位误匹配和测量视场有限的不足。     

基于图像内容对比感知的图像质量客观评价

为了提出性能优异的图像质量评价(IQA)模型,本文基于人类视觉感知特性和图像的灰度梯度、局部对比度和清晰度特征,提出了一种基于图像内容对比感知的IQA方法.在该方法中,首先结合视觉感知特性,基于物理学中对比度定义,提出一种图像质量定义及其值计算方法;之后,基于灰度梯度共生矩阵,提出一种图像灰度梯度熵的概念及其值的计算方法,并基于图像灰度梯度熵、局部对比度和清晰度,提出一种图像内容及其视觉感知的描述方法;最后,基于图像内容特征和图像质量定义,综合分析,提出IQA方法及其数学模型.并且采用5个开源图像数据库中的119幅参考图像和6395幅失真图像对其进行了仿真测试,同时分析和探讨了52种失真类型对IQA的影响;另外,为了说明所提IQA模型的优势,将其与现有的7个典型IQA模型,从精度、复杂性和泛化性能上进行了对比分析.实验结果表明,所提IQA模型的精度PLCC值在5个数据库中最低可以实现0.8616,最高可达到0.9622,其性能综合效益优于7个现有IQA模型.研究结果表明,所提IQA方法是有效的、可行的,所提IQA模型是一个性能优异的IQA模型.     

基于改进关系网络的小样本红外空中目标分类方法

针对地对空红外空中目标识别任务中数据量严重不足的问题,提出一种基于改进关系网络的小样本红外空中目标分类方法。该方法将关系网络模型、多尺度特征融合方法及元学习训练策略相结合,首先构造多尺度特征提取模块提取输入图像的特征向量,然后将支撑样本和预测样本的特征向量输入到关系模块中,根据关系值得到预测样本的类别标签。mini-ImageNet数据集上的实验结果表明:所提模型的分类精度显著高于其他经典的小样本学习模型。Infra-aircraft dataset上的实验结果表明:所提方法在仅有个位数样本的情况下,可完成多种机型的地对空红外图像分类任务。     

基于测量不确定度的视觉惯性自适应融合算法

针对环境复杂的工业现场定位精度低、适应性差、鲁棒性低等问题,提出一种基于测量不确定度的视觉惯性自适应融合算法,分析基于隐函数模型的视觉定位测量不确定度,并依据视觉定位测量不确定度自适应调整卡尔曼滤波模型中的参数,校正视觉观测偏差,增强视觉惯性融合定位算法在不同观测条件下的鲁棒性。利用精密三轴转台及激光跟踪仪T-mac位姿测量系统对所提融合定位算法的定位精度进行实验验证。实验结果表明,相比传统扩展卡尔曼滤波方法,所提方法能满足视觉观测较差条件下的准确定位需求。     

单目显微视觉测头动态测量技术的研究

为了解决现有坐标测量机中的单目显微视觉测头视场小和景深小的缺点,提出了显微视觉测头的动态测量方法。建立了运动模糊图像的复原模型以及序列图像的全景组合模型,并提出了测量系统的自标定方法,标定重复性精度优于0.5nm。实验证明:该系统在以6mm/s的速度扫描测量时,测量重复性精度可达到5μm。     

低空无人机航空摄影高度自动测量方法研究

为提高产品外观质量的检测精度和实时性,提出一种基于特征融合的多尺度滑动窗口机器视觉检测方法。在训练阶段,首先提取图像的HOG特征和Lab颜色特征,并采用典型相关分析法(CCA)进行特征融合。接下来,采用支持向量机(SVM)对融合的特征进行训练,生成分类器。在检测阶段,产品外观不同区域对精度的要求不同,为提高检测效率,生成不同尺度的滑动窗口,在每个窗口中都进行图像的特征提取与特征融合。最后,对采集的图像序列进行匹配,实现产品外观划痕的实时检测。实验中,选取不同的特征提取方法进行对比,并分别生成大小不同的滑动窗口,通过分析实验结果,结合检测时间与精度,确定各个区域的窗口尺度。实验表明,与传统的检测方法相比,所提方法在检测精度和实时性上具有显著提高。     

基于特征融合的多尺度窗口产品外观检测方法

为提高产品外观质量的检测精度和实时性,提出一种基于特征融合的多尺度滑动窗口机器视觉检测方法;在训练阶段,首先提取图像的HOG特征和Lab颜色特征,并采用典型相关分析法(CCA)进行特征融合;接下来,采用支持向量机(SVM)对融合的特征进行训练,生成分类器;在检测阶段,产品外观不同区域对精度的要求不同,为提高检测效率,生成不同尺度的滑动窗口,在每个窗口中都进行图像的特征提取与特征融合;最后,对采集的图像序列进行匹配,实现产品外观划痕的实时检测;实验中,选取不同的特征提取方法进行对比,并分别生成大小不同的滑动窗口,通过分析实验结果,结合检测时间与精度,确定各个区域的窗口尺度;实验表明,与传统的检测方法相比,所提方法在检测精度和实时性上具有显著提高。     

基于无人机智能视觉的输电线路全息全景重建

针对当前重建方法不能精确展现输电线路实际情况的问题,提出基于无人机智能视觉的输电线路全息全景重建方法。通过分析输电线路全息全景重建原理,采用无人机智能视觉技术对输电线路进行拍照,对输电线路全息全景图像进行采集和特征提取等预处理,跟踪图像特征,引入立体匹配算法,实现输电线路全息全景的重构。实验结果表明,所提方法输电线路重建精度高,视觉效果与实际相符,更具实用性及可行性。     

基于人眼视觉皮层系统的SAR图像目标识别

人眼的视觉系统是已知最复杂最精确的目标识别系统;针对现有浅层学习模型提取SAR图像目标特征效果不理想、普适性不强及目标识别精度不高等问题,参考人眼视觉系统的分层特征提取机制提出了一种深层特征提取目标识别算法;算法首先提出一种针对SAR图像的预处理方法,在特征提取阶段应用多层稀疏自动编码器,通过逐层减少神经元数目使编码器学习得到输入数据的压缩表示,从而提取得到更抽象更鲁棒的目标特征;采用MSTAR数据库3个目标进行实验,试验结果表明,算法能很好地对MSTAR目标进行特征提取和识别,类比原有的方法有较高的识别准确率,达到96.7%。具有较强的实用性。     

大尺寸工件视觉测量中的图像拼接方法

为提高大尺寸工件机器视觉测量精度,提出一种基于坐标变换的图像拼接方法,并给出该坐标变换方法的解算模型及求解方法,分析了局部测量误差、重叠区域公共点个数等对坐标变换精度的影响,得到了最佳拼接条件,并通过实验对其进行了验证。实验结果表明,该方法简单易行、结果可靠,对存在平移、旋转以及尺度缩放的图像都具有良好的效果,能有效地解决采用机器视觉进行大尺寸工件精确测量时的坐标归一化问题。     

固定翼无人机视觉着降引导的合作信标设计方法

基于透视模型原理,提出了固定翼无人机视觉着降引导的合作信标设计方法。通过信标成像对引导精度的敏感性进行分析,得到了信标特征点间最小距离的设计方法。在无人机由远及近接近信标的过程中,进行视场边界的迭代计算,给出了特征点布置范围的设计方法。搭建了OpenGL视景仿真系统,在国际民航组织规定的二级引导精度及多种无人机飞行位姿条件下,进行了图像敏感性及信标捕获情况分析。测量结果表明,所提方法可保证合作信标设计满足图像敏感性要求,且该信标始终可以被完整捕获。     

非相干成像双目视觉系统的误差分析

影响双目视觉系统测量精度的因素很多,目前系统结构参数对测量精度的影响主要有光轴与基线的夹角、基线距离、水平视角、物距以及透镜焦距等。由于孔径尺寸直接影响成像分辨率,是决定双目视觉测量精度的核心因素,因此依据非相干成像理论,对双目成像过程进行仿真和实验,采用加速鲁棒特征算法对所成的图像对进行特征提取与匹配,获取其视差值,并且计算其视差均方根误差来表征系统误差。研究结果表明,系统误差随着透镜孔径大小的增大而减小,并且趋于饱和。该研究可以为双目系统设计过程中系统参数和孔径尺寸的选取提供理论和实验依据。     

基于同心圆合成图像匹配的双目视觉标定

分析了双目视觉传感器的数学模型,提出了一种基于同心圆合成图像匹配的双目视觉传感器的标定方法。在测量范围内任意多次摆放同心圆靶标,由两台摄像机拍摄靶标图像。根据摄像机模型与已知同心圆在靶标坐标系上的位置关系,构造合成图像,将合成图像与观测图像进行相似度匹配,通过优化定位得到靶标上每个圆的圆心点图像坐标。利用左右图像对应的圆心图像坐标和双目视觉的约束关系,对双目视觉传感器参数进行非线性优化,并得到最优解。所提出的标定方法是在张正友方法的理论基础上,利用了图像的整体性进行的优化。实验结果表明,该方法提高了标定精度。     

考虑SF_(6)透射率校正的GIS设备红外测温技术

红外测温技术是电力行业常用的设备故障检测手段,在气体绝缘组合电器设备(Gas Insulated Switchgear,GIS)故障诊断中有着重要应用。为提高GIS设备红外测温精度,建立了一个红外测温模型并提出一种SF_(6)透射率校正方法。首先,基于热辐射理论建立红外测温模型,并给出不同条件下的简化模型。然后,为提高温度测量精度,考虑SF_(6)透射率对红外模型测温模型输出结果的影响,给出不同条件下的SF_(6)透射率校正方法。最后,进行实际的温度测量实验,验证所建立的红外测温模型及所提SF_(6)透射率校正方法的有效性。实验结果表明,与未进行SF_(6)透射率校正的方法相比,使用所提SF_(6)透射率校正方法后温度测量精度得以提高,误差最高降低了66.7%。所提方法为电网故障检测及监控打下基础,在电网故障检测、电网安全作业等方面有着广阔的应用前景。     

“网格式平行线法”在螺纹参数测量中的应用

在计算机视觉理论基础上发展起来的视觉检测(vision inspection)技术具有非接触、速度快、精度适中、可实现在线等优点，已广泛地应用于工业产品的在线检测。在计算机视觉检测技术中CCD摄像机是一个最关键的器件，其参数是否准确决定了检测的精度。所以，摄像机标定是视觉检测技术中最基本的也是最重要的一步。在比较其他标定方法的基础上，为了解决传统标定方法对螺纹图像测量系统所带来的一系列问题，采用了一种新的图像测量系统的标定方法——网格式平行线标定方法，该方法运用了CCD亚像素细分技术及调焦技术，可直接得到纵横2个方向的像素，经过理论分析及实验结果均表明，采用该方法具有标定简单、精度高、重复性好等优点，是一种较好的螺纹图像测量系统标定方法。     

一种实用的傅里叶变换轮廓术系统校准方法

在傅里叶变换轮廓术(FTP)中,根据针孔模型透镜成像理论,在考虑摄像机的径向畸变和切向畸变的情况下,利用畸变量较小的图像中心信息,对测量系统放置位置进行调整。采用相位——高度映射并结合最小二乘法及曲线拟合对高度和畸变分别校准。该方法能够简单、快速的对摄像机系统进行标定和修正,提高了FTP测量的精度,特别是在横向坐标方向上的精度。实验验证了所提方法的正确性。     

镜像双目视觉精密测量技术综述

综述了镜像双目视觉测量技术的发展现状,从测量原理及传感器、测量模型及标定、测量精度及评价等方面分析了镜像双目视觉测量结构模型,主要包括基于平面折反射的镜像双目结构和基于曲面折反射的镜像双目结构,总结了现有镜像双目测量结构在结构模型、图像获取和对应匹配等方面的优缺点,阐述了镜像双目视觉精密测量技术的发展趋势。     

基于GMA光流网络的二维变形测量数字图像相关法初值估计

提出一种利用深度学习提取散斑变形图像位移场的算法。对比几种主流光流网络模型在散斑图像上的计算精度,将全局运动聚合（GMA）光流网络引入数字图像相关法,使用光流网络模型预测的位移场作为亚像素迭代算法的初值,最后结合逆合成高斯-牛顿法计算散斑图像的亚像素位移场。结果表明,与几种主流的数字图像相关算法相比,GMA光流网络初值的计算精度和计算效率更高,适用于大变形测量,是一种兼顾计算速度和精度的变形测量算法。对木块材料进行压缩实验,结果充分显示了所提方法在散斑变形测量中的有效性。     

基于循环反向编码的三维人脸测量方法

针对人脸测量时的抖动现象，设计了一种循环反向编码方法。该方法无需专门投影反向二值条纹辅助边缘点定位，减少了投影图案的数量。用循环的三帧条纹图像代替原本利用正反两帧条纹图像定位的方式，提高边缘点检测精度的同时能够有效消除定位偏差。实验表明，所提方法能够有效提高测量速度，同时保持较高的测量精度，减少点云中的运动波纹。