基于单目视觉的目标测距

硕士学位论文

目 录

摘 要 ······························································································································································· I ABSTRACT ·················································································································································· Ⅱ 插图索引 ························································································································································ Ⅳ 第1章 绪 论 ·······················

硕士学位论文

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摘 要 ······························································································································································· I ABSTRACT ·················································································································································· Ⅱ 插图索引 ························································································································································ Ⅳ 第1章 绪 论 ·······················

针对工业装配生产线的自动装配问题,设计了一种基于单目视觉技术的机器人自动识别与智能抓取的结构。运用最大隶属度规则建立匹配关系矩阵,构建决策矩阵达到工件的模糊自主识别目的,并采用基于二阶惯性矩的轴向确定方法。在机器人装配作业平台上进行了工件识别与抓取的实验研究,实验结果表明,该方法能够获得很好的识别效果和实时性,为工业机器人智能抓取目标提供了必要的信息。

第 5期 2 1年 5月 01文章编号：0 1 3 9 (0 )5 0 3— 2 10— 9 7 2 1 0— 15 0 1

机械设计与制造Ma h n r De in c iey sg& Ma u a t r n fcue 15 3

基于单目视觉的工业机器人智能抓取研究米:画：一~

王修岩程 婷婷(中国民航大学航空自动化学院，天津 3 00 ) 030Re e r h o n u ti I o o n e l e t a p b s d o o o u a iin s a c n j d s r b tit lg n s a e n m n c l r so a r i gr vW ANG u a CHENG n— i g Xi -y n, Ti g tn

( eo tt a

针对工业装配生产线的自动装配问题,设计了一种基于单目视觉技术的机器人自动识别与智能抓取的结构。运用最大隶属度规则建立匹配关系矩阵,构建决策矩阵达到工件的模糊自主识别目的,并采用基于二阶惯性矩的轴向确定方法。在机器人装配作业平台上进行了工件识别与抓取的实验研究,实验结果表明,该方法能够获得很好的识别效果和实时性,为工业机器人智能抓取目标提供了必要的信息。

第 5期 2 1年 5月 01文章编号：0 1 3 9 (0 )5 0 3— 2 10— 9 7 2 1 0— 15 0 1

机械设计与制造Ma h n r De in c iey sg& Ma u a t r n fcue 15 3

基于单目视觉的工业机器人智能抓取研究米:画：一~

王修岩程 婷婷(中国民航大学航空自动化学院，天津 3 00 ) 030Re e r h o n u ti I o o n e l e t a p b s d o o o u a iin s a c n j d s r b tit lg n s a e n m n c l r so a r i gr vW ANG u a CHENG n— i g Xi -y n, Ti g tn

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基于双目视觉的深度图立体匹配算法研究改进

２３３１）９（６１’譬。２ 制控与量测机算计

．．

Ｃｏｍｐｕｔｅｒ

Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ

＆

ＣｏｎｔｒｏＩＩ

ｒ磊ｉ手ＦＩ三丽

Ｉ瞒，．１似， ｏ

文献标识码：Ｂ

Ｉ

文章编号：１６７１—４５９８Ｃ２００８１０９—１３３２—０３中圈分类号：ＴＰ３０１．６

基于双目视觉的深度图立体匹配算法研究改进

周亦鹏

（西北工业大学自动化学院，陕西西安７１００６８）

摘要：双目立体视觉可以直接模仿人眼与人类视觉的立体感知过程，是计算机视觉研究的核心课题之一。文章主要针对图像的立体匹配算法研究，对区域相关算法进行了分析。在传统的ＮＣＣ基本灰度相关度测度函数的基础上，将动态规划优化理论引入到匹配中，提高了匹配的速度和准确度。实验表明．本文算法能够满足目标跟踪试验要求，具有重要的理论意义和较高的实用价值。

关键词：双目视觉ｔ立体匹配算法Ｉ相关匹配优化；视差范围

ＩｍｐｒｏｖｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄ

ｏｎ

ｔｈｅＤｅｐｔｈＭａｐ

ＢｉｎｏｃｕｌａｒＳｔｅｒｅｏ

Ｍａｔｃｈｉｎｇ

ＺｈｏｕＹｉｐｅｎｇ

（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ＇ａｎ

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｉｎ

基于双目视觉的深度图立体匹配算法研究改进

２３３１）９（６１’譬。２ 制控与量测机算计

．．

Ｃｏｍｐｕｔｅｒ

Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ

＆

ＣｏｎｔｒｏＩＩ

ｒ磊ｉ手ＦＩ三丽

Ｉ瞒，．１似， ｏ

文献标识码：Ｂ

Ｉ

文章编号：１６７１—４５９８Ｃ２００８１０９—１３３２—０３中圈分类号：ＴＰ３０１．６

基于双目视觉的深度图立体匹配算法研究改进

周亦鹏

（西北工业大学自动化学院，陕西西安７１００６８）

摘要：双目立体视觉可以直接模仿人眼与人类视觉的立体感知过程，是计算机视觉研究的核心课题之一。文章主要针对图像的立体匹配算法研究，对区域相关算法进行了分析。在传统的ＮＣＣ基本灰度相关度测度函数的基础上，将动态规划优化理论引入到匹配中，提高了匹配的速度和准确度。实验表明．本文算法能够满足目标跟踪试验要求，具有重要的理论意义和较高的实用价值。

关键词：双目视觉ｔ立体匹配算法Ｉ相关匹配优化；视差范围

ＩｍｐｒｏｖｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄ

ｏｎ

ｔｈｅＤｅｐｔｈＭａｐ

ＢｉｎｏｃｕｌａｒＳｔｅｒｅｏ

Ｍａｔｃｈｉｎｇ

ＺｈｏｕＹｉｐｅｎｇ

（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ＇ａｎ

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｉｎ

打造单店销量提高的视觉营销

2010-6-23 13:08:20 评2 我要评论

视觉营销更直观的说就是视觉冲击，会激发购物者的购买欲，增加销售额。让消费者看到，多次看到，记住，影响，传播，最终因为良好的视觉冲击和美观带动产品销量提高的营销行为方法，视觉营销体现细致负责的市场态度和建立市场大格局的表现。同时也是当前市场白热化竞争，销售压力加大的拓展之举。视觉营销是渠道补强的行为，笔者认为是渠道的进一步巩固和强化，重点是放在强化上，将原来很牛的、有潜力的的渠道网点提起来做成样板的门店和更具竞争性的门店。将原来生动化弱，视觉营销空泛的门店加强投入，最终打造出样板。拉动销量的攀升。视觉营销真正意义是什么?是渠道的强化、设立自己的渠道壁垒，标准，稳住铁军，进军新军，一点点蚕食市场这块大餐，最终实现渠道的稳固和强大控制力，打造一流的销售渠道、氛围、习惯、管控、保证市场的绝对优势和地位。视觉营销是一线企业都在做，二三线企业也在运作的事情，是新时期竞争白热化，渠道精耕发展的必然产物。如何做好渠道补强各大厂家策略不一，多根据自身的实力和费用支持力度有选择的去做，主打乡镇市场的产品把渠道补强计划集中在区域的重点乡镇市场，进行区域强化和周边市场的复制。主打

第5章基于机器视觉的测控技术主要内容机器视觉测控系统数字图像处理图像融合技术典型应用 HALCON简介1

第5章基于机器视觉的测控技术在人类感知外部信息的过程中，通过视觉获得的信息占全部获取信息的75%。随着计算机技术和自动化技术突飞猛进的发展，机器视觉取得了长足的进步，在现代工业、农业、国防以及科学研究等众多领域取得了广泛应用。

2

第5章基于机器视觉的测控技术介绍机器视觉测控系统、数字图像处理方法以及图像信息融合术，简要介绍应用作者研制的 ZM-VS1300视觉智能测控系统平台研制开发自己专用视觉测控系统方案，最后给出了作者研制的机器视觉测控系统典型应用案例。3

5.1机器视觉测控系统概念：机器视觉测控就是将被测对象的视觉图像信息检测传递给图像处理装置，图像处理装置经过一系列处理后给出决策结果，根据决策结果实施对测控系统的相应控制。应用：广泛应用于有形物体的检测、识别和跟踪。如工业产品的尺寸测量、缺陷识别、分类判定等；微电子器件的焊点自动检测；软质、易脆零部件的检验；各种模具二维形状检测；大型工具三维自动检测等。4

5.1机器视觉测控系统原理：机器视觉测控系统一般由获取图像信息的图像测量系统、决策分类或跟踪对象的控制系统组成。可分为图像获取和图像处

第5章基于机器视觉的测控技术主要内容机器视觉测控系统数字图像处理图像融合技术典型应用 HALCON简介1

第5章基于机器视觉的测控技术在人类感知外部信息的过程中，通过视觉获得的信息占全部获取信息的75%。随着计算机技术和自动化技术突飞猛进的发展，机器视觉取得了长足的进步，在现代工业、农业、国防以及科学研究等众多领域取得了广泛应用。

2

第5章基于机器视觉的测控技术介绍机器视觉测控系统、数字图像处理方法以及图像信息融合术，简要介绍应用作者研制的 ZM-VS1300视觉智能测控系统平台研制开发自己专用视觉测控系统方案，最后给出了作者研制的机器视觉测控系统典型应用案例。3

5.1机器视觉测控系统概念：机器视觉测控就是将被测对象的视觉图像信息检测传递给图像处理装置，图像处理装置经过一系列处理后给出决策结果，根据决策结果实施对测控系统的相应控制。应用：广泛应用于有形物体的检测、识别和跟踪。如工业产品的尺寸测量、缺陷识别、分类判定等；微电子器件的焊点自动检测；软质、易脆零部件的检验；各种模具二维形状检测；大型工具三维自动检测等。4

5.1机器视觉测控系统原理：机器视觉测控系统一般由获取图像信息的图像测量系统、决策分类或跟踪对象的控制系统组成。可分为图像获取和图像处

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基于视觉注意机制的带钢检测研究

作者：张淑艳

来源：《科技与创新》2016年第18期

摘 要：为了准确检测带钢缺陷，提出了基于视觉注意机制的检测方法。该方法通过高斯函数的二阶导数和Hibert变换构造多方向能量函数，用于提取带钢图像的方向特征图。根据Itti算法将方向特征图、颜色特征图和亮度特征图进行线性组合，得到带钢图像的显著图。然后应用胜者为王神经网络方法和区域生长法在显著图上获得带钢图像的缺陷区域，最后在带钢缺陷图像上验证所提方法。实验结果表明，所提方法能准确检测出带钢图像的缺陷区域。 关键词：视觉注意机制；带钢缺陷；方向能量图；能量函数

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.18.009

带钢表面缺陷检测对于提高带钢质量有非常重要的作用。目前，国内外对基于视觉注意机制的带钢缺陷检测技术的研究比较多，也取得了一些成功。视觉注意机制有利于解决数据筛选问题，能够提高机器视觉系统的处理效率。将视觉注意机制引入带钢缺陷检测系统中，能够有效减少噪声的影响，