Methods Research of Plane Parts Recognition and Localization Based on Regional Division

视觉技术在工业生产中得到了越来越广泛的应用,对提高生产效率,达到生产智能化的目的起着至关重要的作用。以工业机器人实现工件分拣为背景,提出一种基于区域划分的平面工件识别与定位方法,该方法先利用LSD(Line Segment Detector)进行直线段的提取,然后将干扰的杂线段分类进行剔除,在保留的轮廓线段基础上进行直线段的连接和区域划分,最后利用各个区域的形状特征向量和模板的形状特征向量进行比对,以完成工件的识别和定位。实验结果表明,提出的算法能有效的识别和定位工件

基于模型的水下目标识别

目标识别是基于视觉的水下机器人悬停定位中的一项关键技术.本文从实际应用出发，针对特定的已知模型观察目标，研究开发了水下图像处理和目标识别算法.应用文中所述的方法，以水下机器人为载体搭建了实验系统，在室内水池内完成了悬停定位实验.大量实验验证了方法的有效性

Image Enhancement Algorithm for Detection and Recognition by Human Eyes

面向人眼的图像增强的目的是使人可以从图像中获得更多的信息，也是图像处理研究领域的重要内容之一。本文首先简要介绍了一种新的可使人眼获得最大信息的图像增强算法，然后对灰度等级超过人眼分辨能力时的处理方法进行了研究，给出了两种灰度合并策略。实验结果证明了算法的正确有效

Local image enhancement under fidelity of information perceived by human eyes

图像局部增强方法常使用规则窗口划分局部区域,这将使图像在局部增强过程中相邻像素灰度值关系可能发生改变。相邻像素灰度值关系发生改变就意味着图像中面向目标探测识别的信息被篡改。文中将通过确保灰度值关系发生了改变的相邻像素对灰度差小于人眼视觉阈值来实现人眼感知信息保真。在人眼感知信息保真前提下,使用规则矩形窗口划分图像,选用线性拉伸算子拉伸图像子区域,以整幅图像对比度拉伸最大为目标不同程度地拉伸图像各子区域

Line structure light scanning based long cylindrical object recognizing and locating method

本发明面向机器人自动上料，提出了一种基于线结构光扫描的长圆柱形物体三维识别与定位方法：利用结构光测量传感器以固定步长分m次轴向扫描料箱中的长圆柱形物体表面，得到m个剖面的结构光测量数据；对每个剖面的结构光测量数据分别进行数据分割，使得属于同一物体的数据分割在一段圆弧中；对每段分割数据进行圆弧拟合，得到圆心坐标；匹配m个剖面的每个圆弧圆心，使得属于同一物体的圆弧匹配在一起；通过线性插值算法计算物体的三维坐标；确定抓取物体的标号。本发明可以实现长圆柱形物体三维坐标的在线、实时、自动、非接触测量，测量速度快、精度高；对物体自身约束小，半径和长度可以随意变化；料箱中物体摆放位置随意，可以倾斜、交叉等；对噪声具有鲁棒性

Vision pose measurement for non-cooperative space vehicles based on solar panel component

针对无法在目标飞行器上布置合作标志器的问题，提出了一种利用矩形太阳能帆板部件测量空间非合作飞行器位姿的方法。该方法首先利用单相机在中远距离（200m-15m）对非合作飞行器成像，然后用基于矩形帆板的视觉特征设计的专用的特征提取算法自动完成矩形特征的选择与提取，最后根据矩形帆板的几何特征约束利用共面四点透视（P4P）算法或门形三线透视（P3L）算法解算目标位姿。与传统视觉位姿测量方法不同，该方法不需要在目标飞行器上布置合作标志器，更不需要人工干预，因此更适用于一般飞行器间的相对位姿测量。实验结果表明，该方法具有较好的鲁棒性，位置误差小于2．3％，姿态误差小于2°，满足对非合作飞行器进行跟踪、接近、绕飞等位姿测量要求

Image enhancement method based on maximization of human vision minimum detection probability

本发明是一种基于人眼视觉最小探测概率最大化的图像增强方法，针对当前几种典型算法的不足提出了以目标函数为中心的图像质量增强算法，并且该目标函数充分考虑人眼视觉特性，旨在尽量提高原图像中不被人眼所感知的细节信息的对比度。算法的实施上包括三个主要环节：1、根据原始图像建立图像灰度值最小相邻关系表；2、根据图像灰度值最小相邻关系表对图像灰度进行合并；3、依据不同灰度背景下人眼灰度差探测概率函数，将合并后的灰度值进行灰度值重新分配，实现目标函数最大化。本发明可用于增强逆光、雾天或者照明昏暗等条件下拍摄得到的图像

一种基于机器视觉的光照鲁棒的平面上物体识别定位方法

本发明涉及一种基于机器视觉的光照鲁棒的平面上物体识别定位方法，包括模板生成和实时检测两个部分：模板生成是由同类物体中选取其中一个作为该类物体的标准模型，进行模板创建；实时检测是通过事先创建好的模板对其他同类物体进行识别定位。本发明可以对传送带平面上不规则形状的物体进行识别定位，可以精确计算出物体在平面上的位姿，可以适应频繁更换作业目标种类的任务，扩展了机器人在工业生产领域的适用范围，对提高工业生产自动化柔性具有十分重要意义

Active geometric reconstruction methods for objects: a survey

目的 目标建模是机器视觉领域的主要研究方向之一,主动目标建模是在保证建模完整度的情况下,通过有计划地调节相机的位姿参数,以更少的视点和更短的运动路径实现目标建模的智能感知方法。为了反映主动目标建模的研究现状和最新进展,梳理分析了2004年以来的相关文献,对国内外研究方法做出概括性总结。方法以重构模型类型和规划视点所用信息作为划分依据,将无模型的主动目标建模方法分为基于表面的主动目标建模方法、基于搜索的目标建模方法和两者相结合的方法 3大类,重点对前两类方法进行综述,首先解释了每类方法的基本思想,总结每类方法涉及的问题,然后对相关问题的主要研究方法进行归纳和分析,最后将各个问题的解决方法进行合理的搭配组合,形成不同的主动目标建模方法,并对各类方法的优势和局限性进行了总结。结果 各类主动目标建模算法在适用场景范围、计算复杂度等方面存在差异,但相对于传统的被动目标建模方法,当前的主动目标建模算法已经能够极大程度地提高建模任务的质量和降低建模所需代价。结论 基于表面的主动目标建模方法思想相对简单,但仅适用于表面简单的目标建模。基于搜索的目标建模方法能够量化地评价每一个候选视点,适用广泛且涉及的问题相对于基于表面的方法有更大的解决空间,有更多的研究成果产生。将二者涉及问题的不同研究方法相搭配,可以构成不同的主动目标建模方法子类