利用平面间单应关系的指示位置判别方法

在基于计算机视觉技术的非接触式人机交互系统中,为了快速推断使用者指示的目标位置,提出一种无需显式求解摄像机参数的指示位置判别方法.利用目标平面上的已知点及其对应的摄像机成像点,求解目标平面和摄像机像平面间的单应矩阵,将目标平面卜相交于指示点的两条直线与像平面上的对应直线联系起来,从而通过检测图像中的特定直线推断指示点的...     

基于双目立体视觉实现物体三维测量的研究

以双目立体视觉理论为基础,提取立体图像的Harris角点作为特征点,经过基于小波变换的子线段匹配方法,采用由粗到细的匹配策略匹配端点,盒滤波技术加速法,解决了匹配准确度和匹配速度之间的平衡问题.采用该方法对水泥冷却机内熟料进行测量,实验表明该方法能够较精确的对物体实现三维测量.     

一种基于图像特征和神经网络的苹果图像分割算法

苹果识别是开发苹果采摘机器人的关键环节,利用图像处理技术和神经网络分类器探索苹果图像分割算法.从苹果树图片中选取苹果图像样本和背景网像样本.分别计算这两类图像样本的颜色特征和纹理特征.颜色特征的计算基于RGB色彩模型,纹理特征的计算基于灰度共生矩阵.选取适当的颜色特征(R/B值)和纹理特征(对比度值和相关性值)作为输入节点,利用反向传播神经网络分类器建模,输出值是一个O～1之间的计算值.通过阈值将输出结果分类为苹果或背景.试验结果表明,该算法正确率大于87.6%,对光照的影响不敏感,是一利较为实用的苹果分割算法.     

基于神经网络的双目视觉摄像机标定方法的研究

摄像机标定是精密视觉测量的基础，传统的双目标定位需要建立复杂的数学模型。神经网络可以有效地处理非线性映射问题，本文介绍了一种BP神经网络，可以很好地描述双目视觉中三维空间特征点坐标和2个摄像机对应像点间的非线性关系，并且为了提高网络的学习能力引入了动态因子。将神经网络标定方法与传统的常用标定方法比较，实验结果表明，基于神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。     

基于特征点识别的位姿测量数据处理方法研究

视觉测量具有结构简单、成本低、非接触式测量的优点,利用视觉位姿测量结果对空间展开机构进行定位具有良好的应用前景.实际应用中需要将视觉测量数据转换到物空间坐标系从而对定位系统的控制量提供指导.针对相机外参数标定操作繁琐、需要额外设备、不利于在轨实现等缺点,提出了一种利用运动样本空间构建坐标系转换关系的数据处理方法,根据取样空间内构建的补偿方程,可以将各自由度的视觉测量数据转换到控制器坐标系上,同时能够校正由于安装、配准等导致的系统误差,从而实现高精度的空间 目标定位.实验结果表明,在1.7 m的测量距离下,所搭建单相机测量系统的位置与转角测量精度可达0.02 mm和0.003°,验证了所研究方法的有效性和实用性.     

An efficient omnidirectional vision system for soccer robots: From calibration to object detection

Robotic soccer is nowadays a popular research domain in the area of multi-robot systems. In the context of RoboCup, the Middle Size League is one of the most challenging. This paper presents an efficient omnidirectional vision system for real-time object detection, developed for the robotic soccer team of the University of Aveiro, CAMBADA. The vision system is used to find the ball and white lines, which are used for self-localization, as well as to find the presence of obstacles. Algorithms for detecting these objects and also for calibrating most of the parameters of the vision system are presented in this paper. We also propose an efficient approach for detecting arbitrary FIFA balls, which is an important topic of research in the Middle Size League. The experimental results that we present show the effectiveness of our algorithms, both in terms of accuracy and processing time, as well as the results that the team has been achieving: 1st place in RoboCup 2008, 3rd place in 2009 and 1st place in the mandatory technical challenge in RoboCup 2009, where the robots have to play with an arbitrary standard FIFA ball.     

用显示器测量人眼视觉的亮度最小可觉差

最小可觉差是人眼视觉重要特性之一,随着计算机显示器的普及,显示器环境下的亮度最小可觉差对图像细节有重要的应用价值。利用10bit图像显示卡和液晶显示器方便、精确控制亮度刺激,在显示器显示亮度范围内产生27个不同亮度背景,采样心理物理学亮度视觉匹配实验测得亮度最小可觉差。实验结果表明,在背景亮度为11.89~142.3cd/m~2中等亮度下人眼最小可觉差与背景亮度的比值约为0.017,并遵守韦伯定律;在背景亮度为0.38~9.36cd/m~2的弱亮度情况下,人眼最小可觉差与背景亮度的比值随亮度的增加呈单调递减趋势。在显示器上测量的中等亮度下人眼亮度最小可觉差与Koenig and Brodhun采用传统光学方法得到的实验结果基本一致。     

Backlit Keyboard Inspection Using Machine Vision

A robust system for backlit keyboard inspection is revealed. The backlit keyboard not only has changeable diverse colors but also has the laser marking keys. The keys on the keyboard can be divided into regions of function keys, normal keys, and number keys. However, there might have some types of defects:incorrect illuminating area, non-uniform illumination of specified inspection region (IR), and incorrect luminance and intensity of individual key. Since the illumination features of backlit keyboard are too complex to inspect for human inspector in the production line, an auto-mated inspection system for the backlit keyboard is proposed in this paper. The system was designed into the operation module and inspection module. A set of image processing methods were developed for these defects inspection. Some experimental results demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed system.     

基于视觉信息的移动机器人控制系统设计

机器人的视觉相当于机器人的眼睛,机器人视觉系统是当下研究热点。本文主要研究基于视觉信息的机器人系统,通过对获得的图像信息的处理来实现对机器人的控制。详细讨论了摄像机标定、图像处理等方面的设计,实现了对机器人控制系统的设计。     

基于机器视觉的点餐自动提示器设计

针对在外就餐中的盲目消费,不健康饮食等问题,提出基于机器视觉的点餐自动提示器系统;从组成系统的关键软硬件技术入手,基于光源设计、镜头及图像采集卡的选择、图像处理控制系统的设计集成,分析了系统的工作原理,设计了系统的原理结构,并在此基础上进行了原型设计;最后通过对原型系统实践应用得到的数据分析,表明该设计有助于实现科学点餐,文明就餐的预期目标,在成本得到进一步控制的前提下具有一定的应用前景。