批量高速二维码视觉检测识别系统

针对工业实际项目提出一种高效、准确的二维码识别方法,并开发了基于机器视觉的二维码高速、批量识别系统。首先根据被测二维码在目标子空间内的位置,提出利用几何关系定位每个二维码感兴趣区域并批量处理二维码的方法。在此基础上,采用添加高斯噪声的方式模拟生产实际中可能产生的噪声,评估系统抗噪能力。最后分析系统识别率与二维码运动速度的关系并比较实验结果。通过实验验证,在1800张的测试数据集中,二维码移动速度在296.8 mm/s情况下,无噪声图像中每个二维码定位识别平均时间为17.8 ms,有噪声图像为21.3 ms,识别率均为100%,该系统满足实时在线检测需求。     

基于视觉与非视觉效应的LED温度光谱补偿研究

温度是影响光源稳定性的重要因素,温度变化会引起光源参数的改变,进而影响光源视觉与非视觉效应.基于三种光谱模型确定单通道光源的光谱参数与热沉温度的关系,建立多LED混光光源的温度光谱模型,并对RGBY四色LED混光光源(本文采用D50光源和D65光源)进行温度实验,结果表明,温度光谱模型中不同热沉温度下光源光谱与实测光谱基本一致,两者光源参数最大相对误差不超过6.15％,验证了该模型的可靠性.针对温度引起的光源参数(照度、色温、生理节律因子)变化问题,基于温度光谱模型采用差分进化算法实时确定脉宽调制控制系统中各通道的补偿权重,根据热沉温度对权重的反馈实现光源参数补偿.本研究可应用到多LED混光光源的动态设计及光源温度稳定性控制当中.     

基于视觉的传感器位置记忆追踪方法

在采用某些特殊传感器测量参数时,需要在传感器移除后确定出原来的测量位置,比如采用穴位传感器测量出患者多个经络穴位的异常表现后,需要确定出异常穴位的实际位置,对其施加干预措施,缓解患者疼痛并改善身体状况。为此,研究了传感器的记忆追踪问题,提出了一种基于视觉的传感器位置记忆追踪方法,在传感器和被测对象上分别粘贴AprilTag,在测量过程中,采用AprilTag检测算法计算出传感器与被测对象之间的位置关系;在传感器移除后,利用这种位置关系和被测对象上的AprilTag追踪到传感器的测量位置,追踪精度达1 mm以内,为进一步处置提供参考。     

基于单目视觉追踪测量羽毛球空气阻力系数

针对羽毛球空气阻力系数难以测量的问题,提出了一种基于单目视觉追踪来测量羽毛球空气阻力系数的方法。使用摄像头对运动员击打羽毛球的过程进行拍摄,通过图像识别算法追踪视频中羽毛球的飞行轨迹获取羽毛球的即时速度,最后根据动力学规律分析得出羽毛球的空气阻力系数。该方法测量精度较高,测量过程简便,可推广用于测量其他飞行物体的空气阻力系数。     

基于机器视觉的干涉条纹检测

基于机器视觉系统OpenMV,以迈克耳孙干涉仪干涉条纹为研究识别对象,根据光源相干性及干涉条纹动态特性,提出基于灰度采样统计的干涉条纹识别检测算法(干涉条纹同心形态搜索算法),运用MicroPython或Python语言编制实时检测程序,运行结果表明仿真和真实干涉条纹都得到了可靠的检测,精度为0.5个条纹,并且测量不确定度主要由算法制定的此条纹检测精度引起,证明了干涉条纹机器视觉检测方法和技术的有效性.     

基于离散Morse理论的散乱点云特征提取

为了有效提取散乱点云上的特征点,针对现有点云特征提取算法采用全局统一的特征度量阈值易造成特征误判、漏判及需要多次人工调参的问题,基于离散Morse理论,提出一种自适应的特征提取算法。首先,采用基于局部邻域的协方差分析计算每个数据点的特征度量,标定潜在特征点。然后将潜在特征点与其邻域点在主方向上所形成的夹角平均值作为局部特征检测算子,利用该算子计算该点的离散梯度;最后,构建每个潜在特征点局部邻域内的Voronoi图,利用线性插值法计算离散点所在泰森多边形所有顶点的梯度构建离散梯度向量域,将离散梯度向量域中的梯度极值点判定为特征点。为提高算法的稳健性和抗噪能力,将离散梯度计算扩展到多尺度上,将邻域大小作为离散的尺度参数,多尺度地对一点进行判定。实验结果表明,该方法简单、稳健性好,不依赖于特征的尖锐程度,能在有效提取较尖锐特征的同时,尽可能多地保留较平滑特征。当噪声为0.03 dB时,可以有效地提取点云特征,而当噪声为0.05 dB时,尽管存在个别特征点消失的情况,但整体上显著特征点能够得到较好地提取,效果令人满意。     

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。     

基于HALCON的双目立体视觉工件尺寸测量

为了实现对大批量生产工件尺寸的精密测量，该文基于双目立体视觉视差原理，设计了一种工件尺寸实时测量系统；系统通过两个工业数字摄像头实时采集工件不同角度的两幅图像，并基于机器视觉软件HALCON的HDevelop开发环境，对两幅图像进行相关预处理，获取感兴趣区域。提出一种基于canny的亚像素边缘检测、边缘细化、基于atukey权重函数的最小二乘法边缘拟合及边缘均匀取点算法获取精确的边缘特征点，并通过双目系统标定、极线约束与NCC相结合的立体匹配、世界坐标转换、几何计算相结合的非接触式双目视觉方法进行尺寸测量。通过大量实验证明，该方法可有效地获取工件特征点的三维坐标值，不借助外部测量仪器实现工件关键尺寸的高精度实时检测，检测精度达±0.2mm以上，简单快捷，具有较好的准确性和实时性。     

不同调光方式LED照射下的人体非视觉效应

分别采用模拟调光和PWM调光方式实现LED光调节。采用生理参数法,以在校大学生为研究对象,选择3种色温(3 000,5 600,6 500 K)LED光源,在3种照度(300,500,800 lx)水平下,对8名(5男,3女)受测者在实验前后的脉搏和瞳孔进行测量。选择同样3种色温LED光源,分别采用两种调光方式添加蓝光(464nm,20 lx)实现300 lx的照明环境,对12名(8男,4女)受测者在实验前后的脉搏和瞳孔进行测量。结果表明:两种调光方式实现的LED光环境对人体脉搏变化率和瞳孔收缩率的影响均没有显著性差异;在测试照明环境中添加蓝光,可引起人体脉搏变化率和瞳孔收缩率增大,峰值处分别增加约6%和9%。