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公开(公告)号：CN105654476A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201510998165.7
申请日：2015-12-25
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/30244
Abstract: 本发明提供了一种基于混沌粒子群优化算法的双目标定方法，通过两台摄像机同时拍摄多组不同位姿的圆点阵列平面标定板图像对，在未考虑畸变的情况下，利用张正友平面模板线性标定法得到左右两摄像机内外参数初始值；然后在考虑二阶径向畸变和二阶切向畸变的情况下，利用混沌粒子群优化算法迭代极小化三维重投影误差，得到两摄像机最终的内外参数。迭代优化过程中，引入全局自适应动态惯性权重(GAIW)，通过利用动态环形拓扑关系构造粒子局部邻域，根据粒子局部邻域内的最优适应度值更新速度及当前位置，并对粒子局部邻域内最优适应度值对应的最优位置进行混沌优化，有效解决了原粒子群优化算法容易陷入局部极值导致标定精度不高的问题，从而提高了双目标定精度，保证后续双目三维重构的精度。
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公开(公告)号：CN102680494B
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201210163710.7
申请日：2012-05-24
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/952
Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉的抛光金属弧状面瑕疵实时检测方法，其包括如下步骤：步骤1、离线情况下，获取N张第一样本图像及M张第二样本图像，并进行数据融合；步骤2、建立融合后图像直方图，得到图像背景与对应的灰度值间的线性关系式；步骤3、计算所选第一样本图像、第二样本图像的反射分量；步骤4、建立合格工件反射分量标准差与对应的灰度值间的对应关系式；步骤5、在线实时获取抛光金属弧状面工件的检测图像，计算得到第一标准差及第二标准差；步骤6、进行阈值分割，得到对应的二值图像；步骤7、将二值图像内连通区域面积与预设判断阈值比较，判断抛光金属弧状面的瑕疵。本发明操作方便，检测精度高，检测适应性好，稳定可靠。
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公开(公告)号：CN103604809A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310512190.0
申请日：2013-10-22
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/892 , G01N21/898
Abstract: 本发明提供了一种织机图案布匹瑕疵的在线视觉检测方法，包括纹理基元周期精确求取，构建无瑕疵基元图像偏移序列提取图案布匹特征，可以实现织机图案布匹织布过程中的实时监控以及瑕疵停机；优化了纹理基元周期提取方案，通过极值权重分析去除干扰的极值点提高周期提取精度；配合离线对标准无瑕疵图像训练，建立在线检测过程中双层分类机制，在保证实时性的同时极大提高检测精度；完全可以满足织机图案布匹在线检测过程中实时性高、准确性高的要求。
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公开(公告)号：CN102794767A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210319744.0
申请日：2012-08-31
Applicant: 江南大学 , 无锡信捷电气有限公司
Abstract: 本发明涉及一种视觉引导的机器人关节空间B样条轨迹规划方法，其包括如下步骤：第一步、在立体支架内安装二自由度机器人，在前端安装工业相机，传送带的运动方向垂直于二自由度机器人的运动平面；第二步、在工业相机获取到传送带上第一个轨迹点后，并在二自由度机器人运动到第一个轨迹点的时间内，根据得到若干关节时间节点序列，以构造B样条曲线；第三步、采用增加节点向量和控制顶点的方式来延长上述构造的B样条曲线，以使得B样条曲线经过增加的关节位置点；第四步、采用德布尔递推算法计算B样条曲线上的位置点，以驱动二自由度机器人运动。本发明实现机器人在视觉引导下的平滑运动，提高机器人轨迹跟踪的精度。
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公开(公告)号：CN102063718B
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201010604003.8
申请日：2010-12-24
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明针对传统的点激光-相机测量系统标定条件苛刻、标定步骤繁琐的缺点；通过分析相机的成像原理，建立相机成像模型，引入了基线距和基准角这两个结构参数的概念，设计了一种简单灵活的点激光测量系统的现场标定和精密测量方法。该方法只需要两个标准的平面高度H1和H2即可精确完成系统结构的标定任务，并且利用该算法的点激光-相机测量系统有较高的测量精度，可以达到精密测量的要求。该算法使得点激光-相机的结构可调，以及系统结构参数的现场标定成为可能；大大增加了激光测距系统的灵活性，对实际的视觉测量具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102708351A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210163706.0
申请日：2012-05-24
Applicant: 江南大学 , 无锡信捷电气有限公司
IPC: G06K7/10
Abstract: 本发明提出一种复杂工况背景下的Data Matrix二维条码快速识别方法，其首先采用基于链码跟踪技术提取边缘链码，然后利用直线段合并技术提取直线段，即将链码分割成子链码，根据直线段相似度合并子链码构成直线段；接着利用最小二乘法技术拟合直线段，精确角度；最后利用向量外积技术计算二维条码旋转角度。采用基于链码跟踪的方法，对每条链码进行直线段提取，克服以往计算量大、识别速度慢、容易受背景干扰、极性不同时而无法识别的缺点。该方法计算量小，只需遍历图像两次，不受条码极性的影响，黑色条码或白色条码均可识别，可识别的最小条码可以达到3个像素单位模块的二维条码，不容易受背景干扰。
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公开(公告)号：CN102680494A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210163710.7
申请日：2012-05-24
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/952
Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉的抛光金属弧状面瑕疵实时检测方法，其包括如下步骤：步骤1、离线情况下，获取N张第一样本图像及M张第二样本图像，并进行数据融合；步骤2、建立融合后图像直方图，得到图像背景与对应的灰度值间的线性关系式；步骤3、计算所选第一样本图像、第二样本图像的反射分量；步骤4、建立合格工件反射分量标准差与对应的灰度值间的对应关系式；步骤5、在线实时获取抛光金属弧状面工件的检测图像，计算得到第一标准差及第二标准差；步骤6、进行阈值分割，得到对应的二值图像；步骤7、将二值图像内连通区域面积与预设判断阈值比较，判断抛光金属弧状面的瑕疵。本发明操作方便，检测精度高，检测适应性好，稳定可靠。
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公开(公告)号：CN102663337A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210069350.4
申请日：2012-03-16
Applicant: 江南大学
IPC: G06K7/10
Abstract: 本发明提出一种简单工况背景下的Data Matrix二维条码快速识别方法；满足工业现场对条码实用性的要求，跳出传统方法中对Data Matrix定位图形的检测，将条码2-D的“L”形边界用1-D的距离为角度的函数来表达，避免了直线检测的相关问题；根据Data Matrix条码边界特性在边界函数中求取出边界的直线方程以及旋转的角度，避免传统方法中的计算量大以及时间的复杂性问题；并用圆搜索的方法减弱断裂直线对条码边界定位的影响，解决条码定位不准确和不完整的问题；联立虚线边直线方程来确定虚线边的交点，达到对条码区域准确定位的目的。跳出了传统的条码定位思路，仅仅根据边界的标记曲线来对条码进行准确定位，不仅计算量小，还提高了Data Matrix的识别效率。
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公开(公告)号：CN101477341B
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN200910028931.1
申请日：2009-01-21
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/048 , H04N5/225
Abstract: 本发明涉及一种嵌入式机器视觉测控系统，其包括DSP、控制图像采集的FPGA、CCD采集模块、存储图像用的SDRAM存储器、存储操作系统以及配置信息和应用程序的FLASH存储器和以太网接口。所述CCD采集模块与FPGA相连接；所述FPGA通过EMIF总线分别与SDRAM存储器和DSP相连接；所述DSP通过EMIF总线分别与SDRAM存储器、FLASH存储器相连接，并通过EMAC与以太网接口相连接；所述以太网接口通过路由器连接PC机或智能终端。其优点是：采用DSP与FPGA的处理器组合模式，能平衡处理负担，提高处理效率；低成本、高性能、体积小、耗电少、噪音小、部署方便。
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公开(公告)号：CN101713991A
公开(公告)日：2010-05-26
申请号：CN200910234422.4
申请日：2009-11-13
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提出了一种嵌入式机器视觉智能终端，它与嵌入式机器视觉测控一体机通过以太网相连，将自身的灵活性、PLC的可靠性、分布式网络技术结合在一起，可以快速的组成机器视觉检测系统。它可以通过以太网与一个或多个嵌入式机器视觉测控一体机相连，可以同时显示最多4个嵌入式机器视觉测控一体机的实时画面、可以显示实时状态、可以修改作业文件和工具参数、能自动保存错误工件图像、可以浏览保存的错误工件图像或将其转存。它采用嵌入式ARM的硬件架构，以WinCE5.0为操作系统，具有成本低、体积小、无噪声、功耗小、安装灵活方便的特点，具有非常广阔的应用前景。
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