Simple laser vision sensor calibration for surface profiling applications

Due to the relatively large structures in the Oil and Gas industry, original equipment manufacturers (OEMs) have been implementing custom-designed laser vision sensor (LVS) surface profiling systems as part of quality control in their manufacturing processes. The rough manufacturing environment and the continuous movement and misalignment of these custom-designed tools adversely affect the accuracy of laser-based vision surface profiling applications. Accordingly, Oil and Gas businesses have been raising the demand from the OEMs to implement practical and robust LVS calibration techniques prior to running any visual inspections. This effort introduces an LVS calibration technique representing a simplified version of two known calibration techniques, which are commonly implemented to obtain a calibrated LVS system for surface profiling applications. Both calibration techniques are implemented virtually and experimentally to scan simulated and three-dimensional (3D) printed features of known profiles, respectively. Scanned data is transformed from the camera frame to points in the world coordinate system and compared with the input profiles to validate the introduced calibration technique capability against the more complex approach and preliminarily assess the measurement technique for weld profiling applications. Moreover, the sensitivity to stand-off distances is analyzed to illustrate the practicality of the presented technique.     

基于LabVIEW机器视觉的迈克耳孙干涉仪实验

基于机器视觉设计了迈克耳孙干涉仪实验,采用机器视觉技术替代人眼对目标(干涉圆环)进行分析与测量,可有效避免因视觉疲劳而造成的测量错误.     

Effective contrast enhancement method for color night vision

Image fusion refers to the techniques that integrate complementary information from multiple image sensors’ data in a way that makes the new images more suitable for human visual perception. The paper focuses on the low color contrast problem of linear fusion algorithms with color transfer method. Firstly, the contrast of infrared and visible images is enhanced using local histogram equalization and median filter. Then the two enhanced images are fused into the three components of a Lab image in terms of a simple linear fusion strategy. To enhance the color contrast between the target and the background, the scaling factor is introduced into the transferring equation in the b channel. Experimental results based on three different data sets show that the hot and cold targets are all popped out with intense colors while the background details present natural color appearance. Target detection experiments through target recognition area, detection rate, target-background discrimination also show that the presented method has a better performance than the former methods.     

夜视战场环境视觉传感信息采集系统设计

夜视战场环境视觉传感信息的实时获取是跟踪夜视战场图像处理分析的前提,针对夜视战场环境的复杂特征,设计了夜视战场环境视觉传感信息采集系统,分析了系统的总体结构,系统硬件主要包括视觉传感器、传感器控制卡和扩展卡、图像采集与存储以及信号调理电路,给出了系统采集节点的程序设计流程以及传感信息采集的具体程序代码实现过程。实验结果说明,所设计系统可有效采集到夜间军事战场中的传感信息,并且具有较高的采集精度。     

山区智能视觉火情高空图像搜集系统的设计与实现

介绍了一种针对山区多样性突发火情事件中基于智能视觉的高空图像搜集系统,采用以ST意法半导体公司的STM32F107VCT6为处理核心的开发平台,地面控制平台通过高空无人机的高速照相机对目标区域火情图像数据进行搜集,并将图像数据带回到地面控制平台的PC处理器上进行综合分析。地面控制平台根据智能视觉信息采集模块采集的山区遥感图像的均值作为初始背景,并对背景图像进行实时更新,利用光谱特征与距离算法获取差分图像,并进行图像处理,从而获取山区发生火情区域的图像分析数据,以实现对山区森林突发火情事件的及时监测,在火情发生初始阶段就能扑灭。本文对山区智能视觉火情高空搜集系统的实现原理、核心硬件设计、系统软件设计等分别进行了研究,并通过系统实验进行了验证,测试结果表明,该系统在对山区的高空图像搜集实验中,对不同颜色物体的分别识别率为100%,对火灾与地形地貌的识别率为95.55%和81.12%,非常适用于各种山区环境下的智能视觉监控系统。     

自适应环境的机器人视觉伺服控制方法

机器人和机器视觉的迅速发展,使得基于视觉的智能机器人得到更加广泛的应用。机器视觉提高了机器人控制系统对环境的适应程度,但其适应程度也受到周围环境对机器视觉算法的影响。针对这一情况,本文对机器人视觉伺服控制系统中的机器视觉算法进行了改进,提出了一种基于帧间差分法的自适应环境的机器人视觉伺服控制方法,从而提高了控制系统对环境的自适应程度,提高了对机器人控制的精确度,实验和理论分析证明,该方法具有较大的应用前景和实用价值。     

早期视网膜分支静脉阻塞患者倍频固体激光治疗对临床疗效及CMT值变化的影响

本文探讨了早期视网膜分支静脉阻塞患者倍频固体激光治疗对临床疗效及黄斑中心视网膜厚度(CMT)值变化的影响.将因视网膜分支静脉阻塞行激光治疗的30例患者纳入激光组,同期行常规治疗的30例患者纳入对照组,对比两组临床疗效、视力、CMT值变化、眼底荧光血管造影(FFA)检查渗透率及并发症.结果显示,治疗后激光组患者临床治疗总...     

基于支持向量机的肤色滤波器

为了探测图像中的肤色像素,提出了一种新的方法-支持向量机（SVM：Support Vector Machine）方法.它是一种基于肤色的非特定人的面部定位方法,是非接触人机交互技术和机器视觉中的一个重要内容.实验结果表明,采用支持向量机方法较传统人工神经网络方法不仅有更高的探测准确性,而且具有更好的推广性能.由于SVM采用结构风险最小化（SRM：Structural Risk Minimization）准则,在最小化训练误差（经验风险）的同时,尽量缩小模型预测误差的上界,从而使模型有更好的泛化能力.     

基于特征圆单目视觉的飞机舵面角位移标定技术

提出了一种基于特征圆单目视觉的非接触式飞机舵面角位移标定技术。用一台数码摄像机对固定在飞机舵面上的特征圆进行拍照,经数字图像处理后确定五个特征点的坐标,利用针孔成像和射影变换原理建立物像空间坐标解算模型,计算出特征圆的法线相对方向和圆心的相对位置,舵面角位移由该圆的法线方向确定。仿真结果表明,该方法具有标定过程简单、实时、快速和准确的特点,标定精度可达到0.1°。该技术也可用于航天器上实时测量交会对接时的相对位姿参数。     

颜色视觉匹配中明度阈值的评价

为了对颜色视觉匹配中的明度阈值特性进行评价,采用在阴极射线管显示器上获得的颜色刺激,在5个不同明度的中性色背景下,标准刺激的明度L*从5到95以5个CIELAB单位为变化步长,共对19个不同明度的中性标准颜色进行视觉匹配实验。通过对实验结果的处理和分析,验证了关于颜色刺激视觉辨别明度阈值与背景明度之间相关性的韦伯法则和crispening效应,同时利用颜色视觉匹配数据对基于CIELAB的相关色差公式进行了评价和比较,CIEDE2000具有最好的明度差预测性能,CMC次之,CIELAB和CIE94最差。