基于深度学习的红外目标成像液位检测方法

容器液位检测是工业生产及化工原料储存、运输过程中的重要环节,针对现有液位检测技术中传感器布置容易受空间限制,在高温高压、灰尘、潮湿等特殊环境下传感器寿命短等问题,提出了一种基于深度学习的红外目标成像液位检测方法.通过对容器红外图像标注数据集进行优化训练,得到可以准确识别容器内液体百分比含量的模型.首先,构建储罐液位标准数据集,并搭建基于Pytorch的深度学习目标检测框架.然后,在输入端对图像进行数据增强,调整模型的宽度和深度,优化训练检测模型.最后,采用特征金字塔网络和路径聚合网络结构融合不同尺寸特征图的特征信息,用联合交并比计算边界框的回归损失,并在后处理过程中引入加权非极大值抑制.实验结果表明,该模型具有较好的鲁棒性和识别效果,在交并比为0.5时的平均精度均值可达到0.804.     

立体视觉临场感系统的设计和实现

首先分析了立体视觉原理,并设计了全局立体视觉反馈及其平台系统。结合机器人遥操作任务和临场感要求,设计和实现了分路式和分时式两种立体视觉显示系统。利用立体视觉临场感进行了机器人遥操作试验,验证了其在遥操作试验中的作用。