基于机器视觉的抄表系统研究

研究了一种基于机器视觉的电表抄表系统.采用数字图像传感器OV7640完成电表号码图像的采集,通过数字信号处理器TMS320VC5402将OV7640输出的图像数据进行处理和识别,并将处理后的结果通过液晶显示器显示出来.     

木板智能涂腻设备关键技术

为了实现木板表面缺陷的自动检测与修复,设计了一种可以自动控制的涂腻头结构和基于OPC的控制系统,构建了针对涂腻设备的计算机视觉系统。基于视觉系统获得的三维缺陷信息,研究了板材表面缺陷图像数据的提取和处理方法。介绍了如何将图像处理程序内置在VB编写的上位机控制程序中。分析了板材表面分区涂抹腻子的修复工艺。     

视觉环境的保护与管理

建设活动不当与管理不善造成的环境视觉污染已成为一种十分普遍的现象。随着社会文明程度的提高 ,环境的视觉质量将日益受到人们的关注 ,保护与管理将是一种不容忽视的工作。认识到视觉环境质量的重要性、逐步健全有关法律法规、研制适合国情的视觉管理方法与技术、重视环境影响评估中的视觉影响评估是我国开展视觉环境管理的几项重要任务。     

基于高斯混合模型的青梅表面缺陷检测识别技术

目前青梅的缺陷识别检测仍然依靠人工挑选方式来完成,但人工挑选方式受工作经验、劳动强度等因素制约,已经难以适应产业的发展。为有效提高青梅表面缺陷检测的自动化程度和检测精度,本试验应用机器视觉技术针对青梅表面的缺陷检测展开研究。通过搭建青梅表面图像静态采集系统,采用图像处理软件HALCON对青梅表面进行了单通道灰度图像提取、图像滤波、灰度二值化及特征提取等预处理操作,实现了对青梅表面图像的去背景化,并利用去边缘法在青梅H通道分量图像中成功提取到青梅表面缺陷。最后采用高斯混合模型构建青梅表面缺陷检测分类器,并创建了一套基于机器视觉的青梅表面缺陷检测系统。具体选取了348张青梅缺陷图像作为训练测试样本,其中78%的图像作为训练集,22%的图像作为测试集,结果表明:该分类器对青梅溃烂、伤疤、雨斑缺陷的检测准确率分别为100%,97.22%,92.31%,对完好青梅检测准确率为94.44%,验证了将高斯混合模型应用在青梅缺陷检测方面的有效性。     

基于对比度金字塔的图像融合算法研究

本文将对比度塔式分解方法应用到图像融合实验中。实验结果表明：基于对比度塔式融合方法较好地保留了图像细节信息，符合人的视觉观察，融合效果较好。     

木材表面视觉环境学特性分析Ⅰ．木材表面视觉物理量与视觉心理量的关系

在对我国１１０个商品材木材表面视觉物理量系统性分析的基础上，选出有代表性的４１个树种进行视觉心理感觉测验，分析木材表面视觉物理量与视觉心理量之间的关系，讨论了木材视觉物理量的主要参数的视觉环境学特性。结果表明：木材视觉物理量参数与视觉心理量之间具有相关性和内在的联系。综合视觉物理量１～３与视觉心理量之间具有相关性。     

基于计算机视觉的嵌入式数字IC芯片引脚缺陷检测方法

针对芯片引脚缺陷故障难以精准检测的现状，提出基于计算机视觉的嵌入式数字IC芯片引脚缺陷检测方法。采用计算机视觉技术计算相机水平方向的像素，采集嵌入式数字IC芯片引脚图像；对引脚图像进行图像预处理、引脚缺陷特征提取及缺陷定位处理；计算芯片引脚长度均值，以引脚长度均值为依据进行缺陷检测。试验结果表明：该检测方法在芯片引脚缺失、歪脚、不合格等方面检测结果的准确率得到了显著提高。     

鸟类能闻香识臭吗

过去,鸟类学家一直认为气味对鸟类没有多大作用,鸟儿的鼻子也好像不能闻香识臭。如今,一项有关冠毛海雀的新研究表明,和其他动物一样,气味对鸟类来说也是生活中必不可少的。冠毛海雀是一种生活在北太平洋海岸及附近水域的海鸟。科学家最近发现,它们在求偶季节里会发出一种浓烈的像橘子一样的芳香气味,以吸引同类异性,这说明鸟类能用化学信号传达信息。报告说,芳香信号可能是一大块未知领域,对鸟类来说可能是传达信息的普遍手段。宾夕法尼亚州的动物行为学家朱利·黑格林说,19世纪的鸟类学家兼画家约翰·詹姆士·奥特朋可能对散布气味不重要…     

调音台输入通道的标识

调音台是音响系统的大脑，我们所听到的从音响系统中还原出来的音乐以及其它各种声音的效果、质量的好坏直接取决于调音台。调音台是收集、集中多个相同或不同种类信号接收站、管理所。它将所收集的信号按人们的意愿进行再加工，艺术创作后输出到下级设备。调音台对声音的艺术创作包括：调整修饰声音的深沉、浑厚、丰满、活波、圆润、明亮、透澈、层次及细腻亲切感等。调音台对声音的再加工包括：运用辅助旋钮可以任意进行各路声音信号的混合，且混合比例可调，把混合后的声音信号送出去作各种安排或控制，通过声像旋钮将该路声源设定在左右分布线的任一点上，调音台还可对该路声源作远近分布的安排，还可根据需要将各路声源进行编组处理等。     

机器视觉在单板缺陷检测中的应用

单板是胶合板制造的主要原料。为了实现单板表面缺陷检测技术的智能化,降低人力成本,提高检测合格率,现已将机器视觉技术应用于缺陷检测中。在机器视觉系统中,图像处理和分析算法尤为重要。如何提高算法的准确性和鲁棒性一直是研究的重点。文中基于对大量文献和实验结果的分析,介绍机器视觉的应用现状,并对单板表面缺陷检测过程中的图像去噪、图像分割、特征提取等方法进行总结,概括相关方法的原理、特点、局限性以及适用范围,并对未来技术发展趋势进行展望。     

景观视觉廊道评价初探——以惠州西湖风景名胜区为例

景观视觉廊道评价是一种评价景区景观质量的方法。景观规划师可根据评价结果有的放矢保留景区优良景观地段,改善差劣景观地段。文章中探讨的景观视觉廊道评价方法有两种:双要素叠加法和相关因子加减法。双要素叠加法是将景观要素分为自然景观和非自然景观两个要素进行综合评价,多用于背景开阔的景区。相关因子加减法是将景区景观和背景景观相剥离,在景区景观评价的基础上,再进行背景相关因子修正。这种方法适用于背景复杂,建筑物密集的景区。以惠州西湖风景名胜区为例,用相关因子加减法进行景观视觉廊道评价,并将结果绘制成图,形成与景区地图相对应的景观视觉廊道分级图。     

木材树种计算机视觉识别技术发展与应用

我国是全球林产品生产、贸易和消费第一大国,因此受到国际社会的广泛关注。在木材和木制品贸易流通环节经常出现以假乱真、以次充好的现象,为国际履约执法和林产品产业监管带来严峻挑战。基于木材解剖的传统木材树种识别方法,一般只能识别木材到"属"或"类"。近年来发展的DNA条形码、近红外光谱等木材树种识别新技术虽然可以实现木材"种"的识别,但难以在口岸、现场等多场景下对大批量样本进行自动精准识别。随着计算机技术的快速发展,计算机视觉识别技术可以从不同类别图像中提取关键特征,从而对图像进行分类,为木材树种分类带来新的途径。笔者首先介绍了基于图像采集、特征提取和树种分类的传统木材树种计算机视觉识别技术研究概况,然后从图像数据集构建、模型构建训练与测试以及系统开发等应用等方面介绍了基于深度学习的木材树种计算机视觉识别技术研究应用现状,并结合国内外研究进展对基于深度学习的计算机视觉识别技术在木材树种识别领域的应用进行了展望和提出建议,以期为木材树种自动精准识别研究提供新的思路。     

CNC技术在木材加工中的应用

CNC为Cornputerized Numerical Control(计算机数字控制)的缩写。所谓CNC机床即通过计算机用数字化信号对工件或刀具的运动和加工过程进行控制的机床。CNC加工中心是在CNC机床基础上发展而来,一般有多套加工装置、刀具库和自动换刀装置等．能在工件一次装夹情况下将多道工序(铣削、锯切、钻削等)集中于其上进行。     

计算机视觉技术在林业生产中的应用分析

简要阐述了我国林业生产的现状，提出计算机视觉技术的应用将加速我国林业生产机械化的进程，详细介绍了计算机视觉技术在林业生产应用中的前景，对存在的问题做了分析，并提出了解决的方案。计算机视觉技术应用于林业生产将改变林业生产的模式，并带来巨大的社会经济效益。     

隐式球形工业电视摄像机

隐式球形工业电视摄像机该产品是将光学镜头摄入的光信号，通过摄像器件转换为相应的电信号。通过传输系统将电信号传送到监视器，由于一个系统所采集的信号很多。运用计算机技术。可以实现可编程自动有序显示图像、多级切换，全自动遥控伺服控制等。采用代表光电转换领域...     

基于风力发电机桨叶避雷线断线检测系统研究

指出了当风电机桨叶在正常工作运行中,遭受到极端天气如冰雹、雷击等,会使桨叶中的机械系统或者电气系统造成损害,严重的时候还会引起叶片爆炸、起火等事故,同时导致较长时间的停工,损失大量的发电量。故风电机桨叶中避雷线的检测很重要。为此,提出了一种风力发电机桨叶避雷线断线测试系统,该系统主要根据行波法原理,结合信号发生器,高频电流传感器等部分将测得的信号数据进行处理,最后判断断线的具体位置。实验结果表明:与传统的欧姆法测断线相比,系统采用改进的测量断线测试装置轻质小巧,无需人工提升装置,同时可以精确判断断线位置,准确度在0.5m以内。具有明显技术优势。     

基于Halcon的相机标定方法研究与精度验证全文替换

机器视觉已经在现代工业测量领域中得到了广泛应用，而相机标定直接影响机器视觉的测量精度。通过搭建相机视觉实验平台，在分析了单目相机标定原理基础上，以GB050-2-7×7型圆点标定板为实验对象，利用Halcon软件对圆点标定板进行相机标定实验并验证测量精度。当采集的标定板图像数量为16时相机标定精度最优，此时相机的平均偏差为0.0707mm。在进一步测量实验中测量出标定板上7个特征圆点的直径平均值为1.9491mm,6个特征圆点之间的间距的平均值为2.0632mm，测量精度都高于0.1mm，验证了Halcon软件标定结果的测量准确性。     

基于视觉变换网络的自监督森林火灾识别

【目的】森林火灾识别是避免森林火灾大面积蔓延的一项重要研究。随着深度学习的快速发展,基于卷积神经网络的模型因其在图像识别领域的优异表现,被广泛应用到森林火灾识别任务当中。然而,基于卷积神经网络的方法通常在标签数据不充分时,难以取得令人满意的森林火灾识别结果。【方法】本研究提出了一种基于视觉变换网络的自监督森林火灾识别模型（Self supervised forest fire identification model based on visual transformation network）,来提高模型在标签稀缺情况下的森林火灾识别精度。具体来说,该模型采用视觉变换网络作为主干网络,通过视觉变换网络中的多头自注意力机制来捕获森林火灾图像的全局信息特征。并且引入自监督学习中的图像重建任务来辅助模型训练,从而减少模型对标签数据的依赖。模型通过对掩盖图像的特征恢复和重建学习相关语义信息。同时,本研究还提出了一种基于傅里叶低频混合变换的数据增强方法来提高模型的泛化性和鲁棒性。【结果】通过开展详细的试验来验证模型的有效性,结果表明,与其他常见的网络模型相比,FFDM模型在森林火灾识别任务中取...     

木材表面视觉环境学特性分析Ⅱ．木材视觉心理量的解析

以６２人（４个组别）观察４１个代表性树种的木材样品，对１４个视觉心理变量进行评分的心理测验结果为基本数据，探讨了木材视觉心理量变量之间的联系、因子类别划分及其受验者不同组别的视觉心理特点。研究表明：木材视觉心理量的某些变量之间有着内在的联系，可用主成分分析的方法归类，得到综合视觉心理量；不同受验者身份组别的结果具有一些相似性，但某些方面亦表现出不同性别、不同学习经历的受验者的心理特点。     

盲人安全避障仪

墨西哥研制成功一种盲人电子避障仪,可以帮助盲人或弱视者及时避开两米以内的障碍物,成为盲人的安全引路人。这种电子避障装置由电子信号发生器、变频器、放大器、电子处理器等构件组成,模拟蝙蝠避障的机能,利用超声波反射原理来探测障碍物,并通过变频器将反射回来的超声波信号转换成机械振动和声音,及时给盲人发送避障信号。