新型电梯轿厢绝对位置检测传感器的研究

针对目前电梯轿厢位置检测时,增量式编码器存在位置零点偏移,大多绝对式编码器又受到量程限制等缺点,提 出了基于低功耗单片机的多圈数字式绝对位置传感器。设计了多圈绝对位置传感器的硬件结构,介绍了单圈磁绝对式 旋转编码器角度信号采集及多圈计数原理;设计了单片机接口电路,串行通信接口电路,电源与停电检测电路,多圈计数 以及停电唤醒电路等硬件电路;设计了传感器系统的主要智能化软件;采用低功耗待机技术,设计了外部电源停电情况 下依靠内部电池供电机制。实际应用结果表明该系统不仅具有精度高、功耗低等特点,且具有多圈宽量程位置检测和停 电位置记忆功能。该系统能够对电梯轿厢绝对位置实现高精度实时检测。     

基于颜色特征的筒纱分拣机器人识别定位方法

针对筒纱分拣机器人作业目标的表面纹理复杂、位置随机摆放等干扰因素的问题,课题组提出了基于颜色特征的筒纱识别定位方法。构建了具有视觉感知的4自由度DOBOT筒纱分拣机器人系统,通过视觉系统获取筒纱多目标的图像,采用对图像进行预处理的算法来提高分拣目标的对比度;将作业目标由RGB空间转换到HSV颜色空间,提取各分量的颜色特征,采用区域生长法对不同颜色的多目标区域进行提取;建立基于图像信息的形心坐标,对各目标区域的连通域进行定位。实验结果表明：该方法能够实现对不同颜色的作业目标的识别与定位,并在分拣机器人的手眼标定的基础上,实现了对不同颜色的作业目标进行分拣。     

LUX13HS的高帧频实时成像系统设计

为满足国防、科研和工业中高速成像的应用要求,设计了一种基于CMOS传感器LUX13HS的高速相机。利用现场可编程门阵列(FPGA)作为相机主控元件,驱动CMOS图像传感器并接收恢复图像数据,获取平均灰度值和直方图信息并在DDR4中进行图像缓存,实现图像预处理和自适应调光,并通过CameraLink接口实时传输。系统测试结果表明:相机在分辨率为1280×720时,成像帧频为1 666 fps,实时传输帧频为555 fps,能长时间稳定工作。自适应调光功能和图像预处理增强了高帧频成像的视觉效果,使相机能适应多种应用场景。     

基于差分和肤色图像的人脸检测算法

提出并实现了一种基于差分和肤色图像的人脸检测算法。该算法利用视频图像的运动信息,在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取,确定目标在原图像中坐标位置,然后设计肤色模型表征人脸颜色,采用彩色图像的色系坐标变换进行人脸的准确定位。该算法的优点是可将运动信息序列图像中与人脸肤色相似的固定区域删除,在目标跟踪和运动检测上,不仅能有效地抑止背景噪声,减少误检率,而且还能缩小人脸检测范围,加快检测速度。实验表明,该算法可行、有效。     

支持向量机在图像检索中的应用

运用颜色、形状、纹理等特征的基于内容图像检索技术,采用在分类方面具有全局优化、适应性强、理论完备、训练时间短、推广性能好等优点的支持向量机,进行图像分类,较好地实现图像检索的目的,并以舰船图像为例进行了验证,结果表明,支持向量机在图像检索中具有很好的应用效果。     

基于FPGA和单片机的孔径测量系统

针对当前孔径测量系统检测速度不够高和不可灵活定制的不足，课题组提出了基于现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）和单片机的孔径测量系统。课题组设计了孔径测量系统的硬件结构，介绍了该系统的核心模块控制原理；采用电荷耦合元件（charge coupled device，CCD）线阵传感器实现了光电信号的转换，设计了激光信号产生模块、基于FPGA的时序驱动模块、AD转换模块和电源管理模块；利用STM单片机实现算法优化及数据处理与显示；最后，设计了孔径测量系统的软件，并制作了样机。应用结果表明：该系统不仅具有精度高、成本低等特点，且可以模块化设计，易拓展，能有效提高孔径测量系统的检测速度，可根据实际生产需求灵活定制。     

基于视角不变的三维手势轨迹识别

提出了一种新颖的基于视角不变的三维手势轨迹识别方法,手势分割采用Kinect传感器获取图像深度信息,通过先定位起始点再定位结束点的方法定位手心点,使手势轨迹点定位有自动无延时的特性。采用改进的质心距离函数表示视角不变的三维轨迹特征,隐马尔可夫模型用于训练和识别有效的轨迹。实验结果表明,该方法具有光照及复杂背景鲁棒性,数字0～9的平均识别率可达97.7%。     

基于EZ-USB从属FIFO的FPGA调试接口设计

在基于FPGA系统复杂化的趋势下,快速大批量获取系统内部的某些关键数据,对于高效地完成系统开发后期的调试工作变得尤为重要。利用EZ-USB FX2的从属FIFO充当FPGA的调试接口,可以实现批量数据从FPGA到上位机的高速传递;大大方便了系统的调试工作。     

基于摄像头采集和图像处理的机织物密度检测

采用CCD摄像头拍摄机织物图像,根据其特性进行图像处理,自动寻找条纹方向并旋转图像.通过运用误差处理的方法,得到精确的织物经纬密度.研究结果表明,拍摄一幅图像即可快速得到织物的经纬两个方向的密度,比傅里叶变换和小波变换计算量小,并可以用于实际生产过程中的纺织品密度在线检测.     

汽车接插件注塑生产在线质量检测系统设计

目前汽车接插件进行质量检测时,人工抽检存在效率低、检测准确度不稳定等缺点,课题组设计了汽车接插件注塑生产在线质量检测系统。基于嵌入式技术,设计了由监测、检测和反馈3大模块构成的检测系统结构及实现方式;采用机器视觉技术,设计了汽车接插件的自动化图像检测模块;采用PLC技术,实现了整个质量检测系统的自动闭环在线运行。测试结果表明该系统具有快速、精准可靠等特点,也可应用于其他注塑产品的在线质量检测与控制。该系统能提高汽车接插件质量检测的效率与稳定性。     

基于环境传感器和穿戴式传感器的行为异常检测

针对独居老人频繁出现行为异常的情况,提出了基于热释电红外传感器和穿戴式传感器的老人行为异常检测系 统。设计了行为异常检测的硬件环境,介绍了红外传感器和穿戴式传感器的工作原理,提出了依据重力加速度所在轴向 检测老人躺下位置是否发生异常的方法,并融合了红外传感器和穿戴式传感器的信息对躺下位置异常进行检测。在1 居室的家庭环境中对位置异常检测的方法进行验证,通过实验的方法验证了算法的可行性,并确定了检测躺下状态的阈 值。系统能有效实现对独居老人是否发生躺下位置异常进行检测。     

尾灯特征的ADAS系统前方车辆识别

为可靠识别汽车安全辅助驾驶系统(ADAS)前方车辆目标,提出了基于车辆尾灯特征提取的径向基神经网络车辆识别方法。构建了车辆尾灯对宽度限制、高度约束及左右尾灯面积比等约束条件,提取了车辆的尾灯信息并获取尾灯的质心位置,经过形态学运算后确定了尾灯的标记区域,再结合车辆图像与实际尺寸比例得到车辆可能存在的感兴趣标记区域。针对感兴趣标记区域进行了车辆存在性的进一步确认,提取了感兴趣区域的边缘特征与区域特征共计19个特征参数(6个独立不变矩、8个余弦变换描述子和5个区域特征参数),构建了由19维输入神经元和2个输出量组成的三层径向基神经网络车辆识别器。利用采集的车辆样本图像,分别验证了正常天气与雨天、雪天及夜间行车环境下基于尾灯特征获取车辆区域检测方法的可行性。对采集的1 700张车辆正、负样本,完成了径向基神经网络的训练,通过训练误差性能曲线得知本文设计的网络达到了训练精度要求。随机选取了60%的样本,完成了径向基神经网络车辆识别器的测试,实现了检测区域内车辆的进一步确认,也针对停车场及并行车辆等情形进行了确认测试,其正确率达到94%,有效弥补单一尾灯特征实施车辆检测的漏检或误检现象,大大提高了车辆检测的可靠性。     

基于形态学的微目标的图像分割

提出了一种适于高分辨率可见微目标图像的分割算法,首先通过形态学运算强化微目标区域,利用阈值化分割并提取这些感兴趣区域;然后运用小波多尺度算子检测这些区域的边缘;最后再次采用形态学运算以获取目标区域边缘。仿真结果表明该方法能有效地将图像中的具有特定结构的微目标区域分割开来。     

全自动分币系统设计

为了更高效地实现对硬币的分离计数,课题组设计了全自动硬币分币系统。系统采用曲柄连杆等机构设计分币装置：利用孔板对不同种类的硬币进行分离 ;采用Flexiforce压力传感器对硬币数量进行计量,并将计量结果显示在LCD1602液晶显示屏上;利用GPS/BDS双模定位模块对分币机进行定位与定时;利用MPU 9250模块测量装置的水平倾角,并利用2.4G无线通信模块将获取的硬币数量与币种信息以及装置安全信息发送给PC端监测软件。课题组研究了系统的软硬件设计 ,并给出了实验测试结果。结果表明：系统可以准确分离硬币并计数,且可以将计数结果发送至远程的PC端监测软件。研究对实现全自动化分币具有一定的意义 。     

基于多传感融合的目标跟踪方法研究

针对单一传感器对前方车辆识别准确率低的问题,基于多传感器融合模型建立了1种目标车辆识别方法。首先开展摄像头与毫米波雷达的联合标定,实现多传感器在时空上的融合;然后引入全局最近邻算法对雷达和摄像头各自采集的目标序列与跟踪目标进行数据匹配,确定跟踪目标的2组局部估计;最后通过D-S证据理论对2组目标序列进行优化组合,获取车辆行驶状态的最优结果,从而实现对目标的识别。通过Matlab/Simulink联合搭建试验平台对所研究的融合模型进行算法验证。试验结果表明:该融合算法在不同天气条件下对目标的平均检测率为88.3%,可实现对目标车辆的准确识别与跟踪。     

一种改进的DV-Hop定位算法

自身定位算法的优劣直接影响着无线传感器网络中目标定位的精度。为了提高定位精度,提出了基于加权质心和改进型DV-Hop的WSN定位算法。首先介绍了本算法的思想,详细阐述了算法的具体实现过程并对该算法进行了算法描述,最后通过仿真实验证明本文提出算法的定位精度得到了提高。     

基于机器视觉的人体尺寸识别系统

提出了一种基于机器视觉的人体尺寸识别系统的技术思路,系统将机器终端获取的人体图像信息,利用图像处 理技术和人体关键尺寸的生理位置特征,实现人体关键尺寸的识别。该系统中需要获取人体正面的手臂水平图像以及 人体侧面图像,2张图像必须在同一相对位置下获取,以保证参考点的一致,在参考被测用户的实际身高下,系统通过计 算可实时给出被测用户的颈部、胸部、腰部、臀部等的正侧面宽度,同时给出各对应部分的所在位置。这种模式可以给出 用户的基本尺寸信息,从而可以为用户实现模拟试衣等仪器提供软件支持。     

基于磁阻传感器的磁靶向药物实时示踪系统设计

目的:设计基于磁阻传感器的检测系统,实现实时磁靶向药物运动轨迹的跟踪?方法:用Fe-Fe3O4核壳结构纳米颗粒模拟磁靶向药物,磁阻传感器检测到其磁场信号进行处理和变换,得到其空间位置信息?结果:用LabVIEW软件实现实时检测,实时显示磁性颗粒运动位置?结论:检测系统具有良好的实时性及精准度,可为临床研究磁靶向药物的在体检测提供一种新方式?     

一种基于车载相机的车轮位移检测新方法

提出了一种车载式双相机的车轨位移检测方法。该方法将相机安装在车轮内外两侧,通过相机从图像中获取车轮内外信息,结合计算机视觉技术从图像中获取车轮中心轴线两端点,进一步确定车轮中心轴线的空间位置以得到轮轨位移量。实验结果表明,该方法实现了列车车轮位移的非接触检测,且精度高、实现简单,该方法的提出为后续进一步开展列车运行安全状态监测与评价研究奠定了基础。     

基于图像边缘与Hough变换的振动位移测量方法

为了解决振动位移测量场合受限于传感器的安装空间，以及其本身质量对测量精度的影响，课题组提出了一种基于视频图像的振动测量方法，建立了图像边缘检测结果与目标物体位移之间的联系。由于使用经典Canny算法进行图像测量时，其图像边缘会出现不连续或虚假的情况，因此采用图像灰度与Hough变换相结合的方法，提高其测量精度。为验证该方法的有效性，搭建了箱体模型（目标物体）进行振动实验；并将经典Canny算法得出的结果及文中提出的视频图像测量的结果与传感器测得结果进行比较。实验结果表明，提出的方法相比使用经典Canny算法进行图像测量时精度提高了大约12%，且具有测量简单和测量范围灵活等优点。该方法为测量环境受限的场地提供了一种新的思路。