机器人立体视觉中三维重建的研究

如何更好地实现智能化一直是机器人领域的研究前沿,如果它们像人一样有自己的眼睛,那么,机器人就更接近智能化了。在三维重建阶段,文章通过三维重建的基本原理和基本方法,结合摄像机的内、外参数计算出空间点的三维坐标,提出一种改进的直接对三维空间点进行剖分的三角网格剖分法。     

浅谈图像匹配研究

图像匹配是计算机视觉和图像处理中研究的热点和难点。该文分析了图像匹配研究中的问题及其关键因素,对常见的匹配方法进行了综述,介绍了近年来出现的新思路和新方法。     

基于DKC值的K-means改进聚类算法的研究

由于K-means算法的中心点是随机选择的,这样会导致聚类结果很不稳定,同时,孤立点的存在也会影响到聚类的精度,为解决这些问题及二者之间互相牵制,文章基于DCK值来对初始聚类中心进行选择,同时去除数据中的孤立点,使得聚类中心相对稳定,再利用改进的k-means算法对数据进行聚类,改进后的算法较原始算法更准确。     

眼底血管识别之图像细节特征点的提取

随着时代与信息化技术的迅速发展，对人的身份的鉴别要求也越来越高。社会需要越来越可靠、高效的身份识别系统。特征点的提取是匹配识别的基础。本文重点探索研究了Harris算子和8邻域滤波两种方法对细节特征点的提取。     

基于特征点匹配的双面碎纸片自动拼接复原

本文以2013年全国数学建模竞赛B题为背景,主要研究双面打印碎纸片的拼接复原问题。利用特征点匹配的图像拼接算法,绘出了基于特征点的图像拼接流程图：根据图像拼接流程图建立了特征点检测算法Moravec角点检测算法模型,通过计算各像素的兴趣值、选择恰当的特征点、候选点,分析运算得到了附件5的碎纸片拼接复原结果。     

一般位置上的双摄像头立体视觉测距

本文基于一般位置上的双普通摄像头通过立体视觉的方法进行测距研究。为了减少错误匹配点对的个数,先采用Harris角点检测法对双摄像头捕获的两幅图像进行角点检测,然后将检测出的角点作为候选特征点,结合SIFT立体匹配算法实现对应点的匹配,从而进一步进行测距,该方法提高了测距的精度。     

眼底血管识别之图像细节特征点的提取

随着时代与信息化技术的迅速发展,对人的身份的鉴别要求也越来越高.社会需要越来越可靠、高效的身份识别系统.特征点的提取是匹配识别的基础.本文重点探索研究子Harris算子和8邻域滤波两种方法对细节特征点的提取.     

低空无人机遥感影像高精度自动匹配方法研究

本文针对低空无人机遥感影像的特点,提出一种基于Harris角点和SIFT特征的自动匹配算法,并利用基于单应矩阵和核线几何双重约束的RANSAC相对定向剔除错误匹配。通过一组影像的自动匹配试验,结果具有较高的匹配正确率,验证了算法的有效性,可为区域网平差解算提供良好基础。     

盲道区域中障碍物的视觉检测方法

针对视障人群出行时盲道区域中的静动态障碍物可能对盲人造成困扰,本文提出一种方法。通过构建可穿戴式的单目视觉导盲系统,建立各坐标系的关系。将视觉系统获取的图像由RGB模型转换到Lab颜色空间模型,提取b分量,采用最大类间方差法和Hough变换获得盲道区域信息。对盲道区域中的静动态障碍物采用三帧差法及与运算来提取障碍物轮廓信息,同时对帧差图像融合灰度投影算法,消除背景噪声等干扰,提高障碍物检测精度。实验结果表明,对静态的地面障碍物和悬挂障碍物的检测本文方法有着较好的效果,对动态障碍物的检测也更加可靠。     

基于机器视觉的模板匹配系统的研究

本文根据工程需要,制作出一套完整的模板匹配系统的开发,从日常生活中与人类息息相关的汽车自动驾驶,到医学病灶的图像分析,再到未来的人机智能交互中的人脸识别,图像计算等,基于机器视觉的模板匹配系统发挥了巨大的作用。本论文使用VC++6.0开发工具进行系统代码的编写,最终很好的完成了模板匹配系统的研究,并且在实验室做了大量实验进行稳定性和准确性测试,测试结果表明本系统能够满足实际工程的需要。     

机器人寻路中最短路径算法初探

最短路径问题是机器人寻路中遇到的最常见问题之一,最短路径即寻找指定两节点间总长度最短。文章对最短路径搜索算法——Dijkstra算法、遗传算法、蚂蚁算法进行了分析和比较,总结出三者在寻找最优路径中的优缺点。     

集群升级导向与胜任特征纵向匹配机制研究

结合产业集群的特点,从波特钻石模型的六个维度和产业集群自有的三个维度,建立集群升级导向和高管团队胜任特征纵向匹配程度指标体系,利用熵值法确定各指标的权重,基于集对分析方法构建匹配评价模型,并以河北省某集群企业为例验证该模型的实用性和可行性,实例表明:集对分析方法的评价结果较为合理,且具有模型涵义明确、计算方法简洁的优点,对其他研究的评价具有一定的推广和应用价值。     

基于神经网络理论研究生综合素质测评方法的研究

本文首先对研究研究生综合素质评测方法的意义目的进行了阐述,然后对神经网络理论进行了相应分析,将其引入研究生综合素质评测方法,设计了神经网络识别分类器,并对其进行了校验,试验表明:基于神经网络理论研究生综合素质测评方法具有较高的识别精度和实用价值。     

关于并联机器人误差补偿方法的研究

由于在制造和装配过程中往往会存在一定误差,对并联机器人的位姿精度造成很大的影响。位姿精度作为并联机器人的重要性能指标,如何有效补偿其位姿误差尤为关键。本文通过介绍蚁群算法和粒子算法两种误差补偿方法,为消除或降低并联机器的位姿误差提供了有效途径。     

基于Harris和SIFT的特征匹配算法

为了克服传统的局部特征匹配算法对图像的尺寸和旋转比较敏感的缺点,文章提出了一种基于Harris和SIFT的特征匹配算法。该算法首先进行Harris角点提取,利用圆的旋转不变性和多维向量来构造SIFT特征描述子,然后利用极线约束降低对匹配点的搜索空间,最后度量特征描述子之间的欧氏距离,运用双向匹配技术得到最终的匹配结果。实验结果表明,该算法能提高匹配精度,减少匹配时间。     

3D视觉引导的多品规物料机器人拆垛系统设计

在工业制造和物流领域,通过机器人实现物料的拆垛是常见的应用之一,物料拆垛时存在将不同品规的货物(即不同尺寸、重量或纹理的商品)装在托盘上进行交付的场景.早期的机器人拆垛只适用于单一货物的卸载,且要求货物按照固定顺序排列,机器人并不具备感知能力;本文所述基于视觉引导的机器人拆垛系统,具备实时的环境感知能力以引导抓取动作,...     

论文相似度匹配算法的研究与实现

针对近年来社会上出现的一些专业论文的抄袭现象,设计并实现一种高效的论文相似匹配算法,以有效地帮助审查人员对专业论文进行核查,从而尽可能减少或避免在专业论文领域中的抄袭现象。     

基于视觉的焊接工件在线识别与分类算法研究

为提高焊接机器人的生产效率,设计了eye-in-hand焊接机器人视觉系统,提出了基于机器视觉的焊接工件自动化识别与分类算法。根据工件特征,提取区域面积、凸性、圆度、小孔数目、外接圆面积比等几何特征和几何距作为分类器的训练数据输入量,完成分类器的训练。设计高斯混合模型、多层感知神经网络和支持向量机分类器,完成对不同焊接工件的分类和识别。实验结果表明,该算法响应速度快,且当工件位置、大小、角度都存在变化时,仍能快速准确地对工件进行分类,满足生产线上对实时性的要求。