一种基于改进型LwIP的多嵌入式视觉系统以太网防拥塞方法

    公开(公告)号:CN103973416A

    公开(公告)日:2014-08-06

    申请号:CN201410209603.2

    申请日:2014-05-15

    Abstract: 一种基于改进型LwIP的多嵌入式视觉系统以太网防拥塞方法,搭建Cortex-A8处理器、硬实时操作系统μC/OS-III和轻型协议栈LwIP的平台来实现机器视觉系统与外部装置的实时通信;采用NewReno算法优化LwIP中TCP拥塞控制机制的快速重传和快速恢复阶段,避免多个数据包丢失引起的多次快速恢复或慢启动,提高网络数据传输的可靠性和稳定性;采用归一化最小均方误差算法优化LwIP中TCP超时重传机制,准确估计RTO值,减少TCP数据传输中的伪重传,以提升TCP协议在工业环境下的数据吞吐量。

    一种基于激光视觉的角焊缝自动跟踪方法

    公开(公告)号:CN103955927A

    公开(公告)日:2014-07-30

    申请号:CN201410173966.5

    申请日:2014-04-26

    Abstract: 一种基于激光视觉的角焊缝自动跟踪方法,用于从角焊缝检测图像中提取特征点,属于机器视觉在线检测技术研究领域。从局部图像的灰度统计量入手,计算初始图像中每点灰度对比度以区分反光形成的干扰条纹与实际条纹,再通过图像形态学方法修复二值图像中包含实际光条的区域并进一步去除残留干扰条纹。在初始图像的感兴趣区域中将各点灰度在光条截面方向泰勒展开,根据泰勒展开式确定光条中心点。自动确定条件成立的参数区间因此对不同反射率的角焊缝表面以及任意方向的光条均适用。用改进的迭代最小二乘法精确地拟合出光条在角焊缝表面的两段直线方程从而得到角焊缝特征点。该角焊缝特征点提取方法无论鲁棒性还是精确度都有很大提高。

    串联机器人高精度位置控制方法

    公开(公告)号:CN103433924A

    公开(公告)日:2013-12-11

    申请号:CN201310321980.0

    申请日:2013-07-26

    Abstract: 提供一种改进的串联机器人控制方法:无需知道被控对象的具体数学模型;具有强鲁棒性、高跟踪精度;并且改善由于大范围的初始位姿偏差而引起的力矩跳变和速度跳变问题。采用基于计算力矩法的滑模方法,来保证控制中的强鲁棒性;引入指数趋近律,来消除滑模控制中的抖振问题;采用一个自适应模糊控制器,根据滑模到达条件对滑模切换增益进行估算,增强其对不确定性因素的适应能力,消除在滑模控制中输出力矩的抖振现象;采用另一个模糊自适应控制器对指数趋近律的系数进行修正,来改善由于大范围的初始位姿偏差而引起的大力矩和速度跳变问题。

    一种具有圆弧几何基元的实时定位与匹配方法

    公开(公告)号:CN103425988A

    公开(公告)日:2013-12-04

    申请号:CN201310281987.4

    申请日:2013-07-03

    Inventor: 白瑞林 周晴 李新

    Abstract: 本发明是一种具有圆弧几何基元的实时定位与匹配方法,通过几何基元本身在实测图像中搜索模板实例。离线模板制作过程中,采用迭代多边形逼近的方法将边缘轮廓图像快速分割成直线段的形式,并检查相邻线段能否用一个圆弧更好的近似,从而实现了图像轮廓中线段、圆弧的分离。同时,通过最小二乘法拟合线段与圆弧,得到几何基元的几何参数。在线模板匹配过程中,以最长圆弧基元计算模板的刚性变换,通过计算在线实测图像中几何基元与变换后的模板中对应的几何基元之间的距离来实现匹配定位。本发明对于具有简单几何形状的工件,在部分遮挡情况下,能快速、准确的完成实时匹配定位。

    基于灰度-梯度二维对称Tsallis交叉熵的快速阈值分割方法

    公开(公告)号:CN103390280A

    公开(公告)日:2013-11-13

    申请号:CN201310322094.X

    申请日:2013-07-26

    Abstract: 一种基于灰度-梯度二维对称Tsallis交叉熵的快速阈值分割方法,该方法针对传统灰度级-平均灰度级直方图存在着近似假设和计算需要搜索整个解空间而导致分割不准确和效率不高问题,提出改进的二维对称Tsallis交叉熵阈值分割及其快速递推方法,该阈值分割法普适性较强、分割精确;为了实现灰度图像准确的分割,本发明采取新的灰度-梯度二维直方图,并结合分割效果优越的二维对称Tsallis交叉熵理论,有效地提高了灰度图像分割的精度;同时为了满足工业流水线在线实时性,本发明采用了新型快速递推算法,减少冗余计算;利用本发明对工业流水线灰度图像进行处理后,图像区域内部均匀、轮廓边界准确、纹理细节清晰,同时具有很好的普适性。

    基于Gabor变换的经编机布匹瑕疵在线视觉检测方法

    公开(公告)号:CN103234976A

    公开(公告)日:2013-08-07

    申请号:CN201310119567.6

    申请日:2013-04-03

    Abstract: 本发明提供了一种经编机布匹瑕疵在线视觉检测方法,包括Gabor变换、特征提取和瑕疵识别,可以实现经编机布匹实时监控以及瑕疵停机;改进了传统Gabor多尺度分解融合用于瑕疵检测领域数据计算量大、信息冗余的缺点;自动找寻纹理基元周期使得系统可以自动分割窗口用于特征提取,避免了不同对象手动窗口大小输入的不精确性;离线检测算法在离线数据指引下实现快速Gabor变换、快速特征提取和瑕疵识别,完全可以满足经编机布匹瑕疵在线检测实时性高、准确性高的要求。

    基于改进型形状上下文的工件图像稀疏立体匹配方法

    公开(公告)号:CN104851095B

    公开(公告)日:2017-12-26

    申请号:CN201510253385.7

    申请日:2015-05-14

    Abstract: 本发明提供了一种基于改进型形状上下文的工件图像稀疏立体匹配方法,该方法融合了能反映点位置分布关系的形状上下文和能反映点梯度属性的梯度方向直方图特征,主要包括:对包含工件的左右图像对进行预处理,包括灰度归一化和大津法(Otsu)二值化;对二值图像对进行Canny边缘提取,均匀采样得到离散边缘点;根据形状上下文的直方图分布确定候选匹配点集,并改进相似性度量计算公式,进行形状上下文粗匹配;根据梯度方向直方图特征进行梯度方向直方图细匹配;引入左右一致性校验去除误匹配点对。本发明在满足实时性要求的情况下,提高了原始形状上下文匹配精度和匹配鲁棒性,为后续实现快速、精确的工件3D定位提供基础。

    一种激光视觉引导的焊接机器人全自动运动自标定方法

    公开(公告)号:CN103558850B

    公开(公告)日:2017-10-24

    申请号:CN201310322092.0

    申请日:2013-07-26

    Abstract: 本发明通过深入分析相机的成像原理、激光结构光测量原理和手眼系统工作原理,设计了一种简单灵活的激光结构光引导的焊接机器人系统的全自动标定方法,其中包括传感器参数标定(包括相机内参数和线激光平面参数方程标定)和手眼关系矩阵标定,并进行了工件偏移修正。该标定方法克服了传统内参标定、激光平面方程和手眼矩阵标定需要专业人员参与、标定步骤繁琐的缺点。该方法只需要4个给定位姿和机器人自动进行的6组平移运动,即可实现激光结构光引导的焊接机器人系统的全自动标定。

    一种基于机器视觉的表面瑕疵检测的纹理特征降维方法

    公开(公告)号:CN103544499B

    公开(公告)日:2017-04-05

    申请号:CN201310485150.1

    申请日:2013-10-12

    Abstract: 一种基于机器视觉的表面瑕疵检测的纹理特征降维方法,去除训练样本中的噪声样本和安全样本,以边界样本代替随机选取样本作为特征权值迭代时所用的样本集合,特征权值计算时,根据重要程度的差异赋予三个最近邻样本不同的样本权值,增强了对类别相关性强的特征选择的针对性,降低噪声的干扰程度,具有更强的适应性;求取相关系数矩阵,设定自适应阈值,剔除冗余特征,提取了与类别相关性强的特征,在保证分类识别准确率的同时,降低了特征维数,大大提高了在线特征提取及分类识别的速度,解决了高维特征可能含有冗余特征,甚至是噪声特征,从而导致的在线特征提取时间长、预测准确率降低的问题。

    一种基于直线基元的几何哈希法实时定位与匹配方法

    公开(公告)号:CN103871048B

    公开(公告)日:2017-01-11

    申请号:CN201310754571.X

    申请日:2013-12-31

    Inventor: 白瑞林 周晴 李新

    Abstract: 本发明是一种基于直线基元的几何哈希法实时定位与匹配方法,通过几何基元之间的相对关系来实现匹配定位。离线模板制作过程中,采用迭代多边形逼近的方法将边缘轮廓图像快速分割成直线段的形式,通过拟合算法得到基元的几何参数,并合并过度分割的基元。坐标表示几何基元向量,通过构建基元基底,量化表示剩余基元向量,建立几何哈希表。在线模板匹配过程中,在实测图像中任意构建一组基底,量化剩余基元的坐标,然后通过坐标在几何哈希表中查询对应的基底,来实现匹配定位。本发明对于具有简单几何形状的工件,在部分遮挡情况下,能快速、准确的完成实时匹配定位。

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