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。     

光条纹中心的实时快速提取

在光电检测系统中,光条纹中心的准确、快速提取是保证系统精度和实时性的必要条件。采用大规模并行算法和串行流水技术,提出了一种基于Steger算法的串并结合的处理结构。该方法在比原算法节省大量逻辑资源的同时,光条纹中心提取速度得到了大大的提升。给出了基于FPGA的实现方法,提取精度达到了亚像素级。     

单相机双球面镜视觉传感器成像光学特性分析

为了扩大镜像双目视觉传感器的视场范围,采用球面反射镜替换平面反射镜成为一种有效方案。但利用凸球面镜进行反射成像,将会导致图像质量和清晰度的下降,为此研究单相机镜像双目视觉传感器的光学特性。以离轴非中心式球面镜反射为研究对象,建立不同光学特性的成像模型,通过仿真和实验来定量分析球面镜参数对视场范围、分辨率和景深的影响,在给定工业相机和光学镜头参数的情况下给出双球面镜参数的设计方法。搭建基于单相机和双球面镜的视觉传感器,该传感器可以实现镜像双目视觉成像。通过分析基于球面镜反射的视觉传感器的光学特性,为新型镜像双目视觉传感器的设计提供了依据。     

货车枕簧丢失故障动态图像识别方法

针对货车运行故障动态图像检测,提出无故障目标识别工作模式,解决货车枕簧丢失故障的自动识别问题。利用Haar特征提取枕簧特征信息,基于AdaBoost算法选取特征并构建层叠分类器,等比缩放搜索窗口检测货车图像,最终分选出无故障的枕簧图像,从而大大地减少了待识别图像的数量,显著地提高了人工识别效率。实验表明,该算法使用的特征简单,搜索策略高效,不受枕簧位置、缩放和旋转的影响,抗噪能力强,对分辨率低、局部遮挡、光照不足或过度曝光等质量较差的图像仍具有很强的适应性,所提出的方案能够满足全天候条件下的货车枕簧目标识别,为货车故障动态图像检测的工程化应用奠定了基础。     

一种单摄像机虚拟鼠标的标定方法

建立单摄像机虚拟鼠标的数学模型,提出一种虚拟鼠标的现场标定方法.以二维实体靶标为中介.利用计算机屏幕生成的虚拟靶标,确定摄像机坐标系到屏幕坐标系的变换.建立空间三维控制点图像坐标到鼠标指针的映射,实现了单摄像机虚拟鼠标的现场标定.提出的方法无需高成本的辅助设备,现场操作简单.在30 cm作用距离内采用640 pixel×480 pixel图像中50个特征点,当图像噪声方差达到1 pixel时,试验中控制点映射为屏幕坐标的均方根(RMS)误差小于3 pixel.该方法应用于研发的虚拟鼠标演示程序.表明切实可行,适用于虚拟鼻尖鼠标的现场标定.     

N-[4-(三氟甲氧基)苯基]氨基甲酸苯酯的合成

以三氟甲氧基苯为起始原料，经硝化、加氢还原和酰化反应合成了N-[4-(三氟甲氧基)苯基\]氨基甲酸苯酯，总收率84.6%，纯度98.9%，其结构经¹H NMR和MS（ESI）确证。     

Camera calibration approach using circle-square-combined target

Calibrating a small field camera is a challenging task because the traditional target with visible feature points that fit the limited space is difficult and costly to manufacture.We demonstrate a novel combined target used in camera calibration.The tangent points supplied by one circle located at the center of a square are used as invisible features,and the perspective projection invariance is proved.Both visible and invisible features extracted by the proposed feature extraction algorithm are used to solve the calibration. The target supplies a sufficient number of feature points to satisfy the requirements of calibration within a limited space.Experiments show that the approach can achieve high robustness and considerable accuracy. This approach has potential for computer vision applications particularly in small fields of view.