基于光纤光栅传感阵列及双目视觉的内窥镜三维显形系统的研究

内窥镜柔性杆在体内的形状显示是一种新型的技术,在这种技术的帮助下,当病人的结肠处于一种不正确的位置上或者说在进境的过程中内窥镜柔性杆的形状形成了扭曲,而形状扭曲会导致内窥镜检查的不安全性,如果预先知道这种状况的发生,就能给诊断带来安全性。本文主要研究了一种基于光纤光栅传感阵列的内窥镜柔性杆的形状及双目视觉的内窥镜镜手柄部分的姿态检测方法,这两种方法的集成构成了整个内窥镜的显形系统。详细的分析包括基于光纤光栅传感器信息的检测原理以及空间曲线重建算法,内窥镜手柄部分相对于世界坐标系的位姿估计。实验结果证明了提出方法的有效性。比较以前的研究,形状重建的精度已经提高到了4.5mm。通过加入内窥镜手柄的位姿检测,整个三维形状显示子系统变得更加有效和更实用化。     

面向视障人群的障碍物位置与距离的视觉测量方法

针对视障人群与障碍物之间的位置与距离难以检测的问题,课题组提出了基于单目视觉的障碍物检测与定位方法。该方法基于单目视觉系统获取外界环境信息,在三帧差法的基础上对相邻帧差图像进行加法运算,降低了噪声的影响,实现了对正前方和两侧横穿的障碍物的检测与定位;结合单目视觉系统标定,建立了单目测距模型,计算视障者与障碍物之间的距离;根据视障者的行走速度规划防撞预警策略。通过实验验证表明该方法能够有效检测出人行道上的行人障碍物,同时距离障碍物小于8 m时测距误差控制在5%以下,并提示预警措施。课题组的研究在一定程度上解决了视障人群出行安全的问题。     

基于Mean Shift方法的视频车辆检测与分割

提出了一种基于Mean Shift方法的视频车辆检测和分割方法.首先将交通场景图像与路面区域所对应的二值掩模图像进行“与”运算以排除无关背景干扰,并对所得的结果图像用Mean Shift聚类方法进行分割以得到原始的分割图像.然后根据区域的面积、分布以及颜色的均匀性和相似性等特征有效过滤出路面区域.进一步基于颜色的不相似度量,将路面区域置“黑”,所有其他区域置“白”,对路面区域图像进行二值化.最后通过特定的后处理过程可把路面区域中所存在的动、静态车辆检测出来.     

基于机器视觉的取石钳头部加工精度测量技术

利用机器视觉原理建立了可对取石钳头部进行自动检测的系统.系统主要由工业摄像机、镜头、背面光源及计算机硬件等组成,采用基于Canny算子的亚像素边缘检测与随机Hough变换的特征识别方法对取石钳头部非接触在线实时检测.实验表明,在系统的测量参量值中,角度标准差为0.20,距离标准差最大为0.010,测量精密度较为理想.     

基于机器视觉的片式元件外观检测系统研究

提出了一种技术方案．该方案将机器视觉测试技术应用于片式元件外观检测的测试系统,能够大幅降低检验成本,提高产品质量和生产效率．     

基于虚拟网格技术的自适应车辆跟踪算法的研究

为了解决车辆跟踪速度、精度、非线性等问题,引入简化跟踪目标图像信息的虚拟网格技术,结合改进的Kalman预测理论,构建自适应车辆跟踪算法,利用该算法完成对移动目标车辆进行实时检测跟踪。测试结果验证了算法提高视频图像中移动目标跟踪速度,且以较高的精确性对单个、多个移动目标进行检测跟踪。     

基于计算机视觉的滚子端面自动检测系统

针对轴承滚子端面目检损害工人视力以及误检率高的问题,课题组基于计算机视觉检测技术设计了轴承滚子端面自动检测系统。首先,设计了图像采集系统采集滚子端面图像,分析滚子端面缺陷类型的特点,通过对图像的滤波处理、最大类间方差阈值法二值化分割,提取了缺陷特征;然后,分别设定相应的感兴趣检测区域（ROI）,定义检测目标的最大像素数作为判别缺陷特征的依据;最后,应用LabVIEW软件开发了计算机视觉自动检测软件系统。实践表明该系统能很好地实现滚子双端面缺陷的自动检测,能满足准确、高效、客观的实时检测要求。     

基于单车诱导技术的特种车辆交通诱导信息系统研究

单车诱导信息系统是利用先进的信息技术及时采集和处理动态交通信息,为单个车辆进行路径实时诱导提供信息的系统。将单车诱导技术应用于特种车辆的交通诱导,将能够有效提高特种车辆的运行效率,同时能方便地进行系统信息共享和系统升级。     

基于机器视觉的音叉式表晶谐振裸片分选方法研究

针对表面未被银的32768Hz手表用晶体谐振音叉裸片自动检测分选的要求,提出了一种基于机器视觉的晶片自动上料及分选方法并实现了相应的系统,介绍了分选系统的总体结构,着重阐述了视觉分选模块的工作原理,讨论了相应的机器视觉处理算法。实验结果表明该方法能有效地检测音叉片相应外观参数,达到自动分选的目的。