摘要：为有效扩展曲面枕个体适应性,满足大规模个性化定制需求,提出了基于机器视觉的曲面枕个性化定制方法。采用MINet显著性目标检测实现人像的自动分割与轮廓提取。在此基础上,对人像中的4个关键参考点、32个特征点进行提取,实现轮廓曲线的快速拟合与尺寸测量,以此方式构建头部样本数据集。通过数据聚类,将65个样本划分成12类,使用三维建模软件绘制出适合个体头、颈、肩部尺寸需求,满足仰、侧睡姿需求的曲面枕。实验得到12种曲面枕关键尺寸参数,包括侧卧区域高度、仰卧贴合区域曲线峰值和谷值。该方法进一步扩展了曲面枕形态适应性,为曲面枕定制提供分类方法参考。

摘要：对基于机器视觉的薄片零件尺寸检测系统进行研究。针对计算机硬盘弹性臂薄片零件的尺寸检测,采用线阵工业相机扫描获取待检零件图像,根据扫描特性提出了标定算法,同时提出了一种轮廓矢量化算法。将经过滤波、标定、二值化、边缘提取和细化的图像进行轮廓矢量化得到待检零件的尺寸参数,并与从设计图DXF文件中读取的零件的相应尺寸参数进行对比,判断零件制造质量。实测结果表明,检测系统的轮廓矢量化精度达到1 pixel,检测精度达到1μm,平均每个零件的检测时间为1 s,该检测系统是可行的。

摘要：四轮定位参数对于汽车的操控性、安全性以及耗油量等有重大影响。在阐述汽车四轮前束和外倾、主销内倾和后倾等主要定位参数以及3D四轮定位仪结构和测量原理的基础上,针对机器视觉3D四轮定位仪开发过程中的关键技术,基于图像特征点的灰度模型进行棋盘格型角点的亚像素精度提取;基于平面靶标进行相机内部参数的标定;采用旋转向量一致的双平面靶标进行相机外部参数的标定;基于靶标旋转平移过程中的几何关系,采用最小二乘法优化计算轮胎中心点和旋转轴向量。采用1 600像素×1 200像素、像素尺寸3.0μm×3.0μm、USBX.0接口工业相机,940 nm波长LED环形光源,8 mm焦距低畸变工业相机镜头,6×6棋盘格型靶标开发出商品级的3D四轮定位仪,并与硬件档次相当的某国际品牌四轮定位仪进行了对比测试,基本达到设计精度。该商品已投放市场,用户反映良好。

摘要：设计和实现一套基于机器视觉的芒果分拣系统,以提高芒果分拣效率和质量。通过图像采集、预处理、特征提取和品质分类等关键技术,结合现代图像处理算法和机器学习模型,对芒果的颜色、纹理、形状等特征进行分析,实现芒果品质的智能评估和自动分级。系统在实际测试中表现出色,达到了高准确率、高效率和良好稳定性的预期目标。研究表明,该系统能有效提升芒果分拣的自动化和智能化水平,为芒果产业的发展提供有力的技术支撑,具有广阔的应用前景。

摘要：根据机器视觉物镜对复消色差和高分辨率的要求,将光学系统分成四个光组,对每组初始结构分别进行优化后再组合,得到透镜组的初始结构。利用Buchdahl色散矢量分析方法对部分玻璃材料进行针对性替换,通过多次优化得到符合光学性能要求的复消色差机器视觉光学系统。系统的焦距为60 mm,半视场角为11°,F数为5.45,像方视场可匹配1″大靶面CMOS相机,且各视场的调制传递函数值在200 lp/mm处均大于0.2。系统在0.707孔径处的残余色差为0.01665μm,满足系统的色差容限。系统的二级光谱为0.08385μm,基本实现了光学系统的复消色差。实验结果表明,Buchdahl色散矢量分析方法在分组设计和透镜系统的整体优化过程中,可为光学玻璃的选择及系统整体优化提供较大的便利。

摘要：针对空间大柔性结构受到扰动后所产生的低频率、大幅值振动变形难以测量的问题,利用基于机器视觉的结构振动位移测量方法对此类结构的振动位移进行了测量,并识别了结构的动态特性。首先,理论分析了传统的对加速度信号直接积分获得位移的方法存在低频噪声被放大的问题并进行了实验论证;然后,研究了基于机器视觉的结构振动位移测量方法,进行了方法精确度与有效性的实验验证。实验中采用数码相机作为视觉传感器,对采集的结构振动视频进行图像处理,采用数字图像相关方法提取每帧图像特征点的位置信息,应用亚像素定位方法改进测量精度。将视觉位移测量方法获得的结构固有频率与加速度数据求得的结构固有频率进行比较,验证了基于机器视觉的振动位移测量方法在大柔性结构振动位移测量和动态特性识别方面的应用有效性。

摘要：提出一种无需特殊封装结构光源,采用封装类型为表面贴装型,或板上芯片封装型的普通照明用发光二极管光源的照明子系统.为了使新照明系统在切换具有不同光色普通照明用发光二极管光源时使用同一个匀光系统(可保证被照面照度均匀度),根据非成像理论中的边缘光线原理,使用同步多曲面法设计了通用型匀光光学系统。该系统可以在保持光学系统固定的前提下进行多种照明光源的替换,无需经过匀光设计的特殊结构光源,保证了目标面照度均匀度,并扩展了照明子系统的光色范围.多组蒙特卡罗光线追击仿真对比表明,新系统所使用光源只要满足透镜设计针对光源尺寸的需求,满足尺寸要求的普通照明用光源即可集成入系统使用,不会因为被照面照度不均匀导致的辨别度下降,因而适用于对能量利用率要求不太高,但对目标面照度均与度有较高要求的机器视觉照明系统.

摘要：科学合理的种植密度有助于维持生态林场的生物多样性,使土地利用率和植物产出效率得到显著提升,对园林经济效益和生态环境效益产生重要影响。基于此,通过遥感技术采集生态林场园林植物信息,利用机器视觉技术将原始生态林场园林帧图像转换为灰度图像,准确提取出生态林场园林植物轮廓;再引入决策树算法对园林植物进行分类并计算种植密度,结合不同植物种类的生长特性、园林设计要求以及生态功能需求,完成对植物密度的分析预警。结合实际林业试验环境对植物种植密度的设计、管理以及调控措施提出了建议,促进了生态林场的可持续发展。

摘要：马铃薯黑心病是一种难以用肉眼分辨的内部病害。在生产加工中,为了准确检出黑心病个体,该研究基于光在马铃薯块茎组织中的透射特性设计了一种马铃薯黑心病检测机构。机构主要包括马铃薯块茎承托槽、光源单元以及光源位置调节轨道等部分,光源单元包括2个LED面光源,形成多点透射的结构,光源波长为705 nm。文中取50个正常样品和29个黑心样品采集图像分析,经过预处理,分别提取马铃薯目标图像和马铃薯高灰度区域的灰度平均值,以二者的相对比值作为黑心病的判别参数。通过与单点透射模式所采集的正常样品图像的相对比值比较,由该机构所采集的正常图像的相对比值普遍偏小,表明所获得图像的灰度均匀性更好,同时得到光源较佳夹角为45°。在该机构下获得的正常样品和黑心样品的灰度平均值相对比值的分类阈值为0.220,得到2种样品的判断正确率分别为98%和96.6%,且黑心样品的相对比值更大,表明使用该机构可以检测黑心马铃薯样品。该研究为马铃薯黑心病检测机构的设计提供了参考。

摘要：为满足红外瞄具零位走动量数字化、高精度的检测需求,设计了基于电荷耦合器件(CCD)机器视觉技术的红外瞄具零位走动量检测系统。提出一种新的零位走动量检测模型,依据检测系统的技术指标及要求,设计了离轴抛物面反射式准直光学系统及针孔靶。为减小由相机倾斜引入的测量误差,建立了相机姿态自适应校正模型,并首次将其应用于零位走动量测量中。设计了图像判读软件,采用重心法对靶标中的圆斑中心进行定位,利用泽尼克矩的旋转不变性,对边缘像素点进行细分。成功研制了一台样机,加工装调后进行了测试实验,结果表明,系统的不确定度优于0.02mil,能有效避免由相机倾斜引入的测量误差,满足红外瞄具零位走动量数字化、高精度测试要求。