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利用轮廓特征的多视点几何数据配准

系统仿真学报 2007年第6期19卷 1307-1311页

作者：胡少兴查红彬北京航空航天大学机械工程及自动化学院706教研室北京100083 北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室北京100871

以三维激光扫描仪为获取数据平台,针对扫描过程中存在的数据配准问题,提出了利用轮廓特征的大规模三维场景多视点几何数据自动配准算法。首先采用自适应曲线拟合技术提取三维轮廓特征,在此基础上建立八叉树数据检索结构。引入马氏距离,... 详细信息

以三维激光扫描仪为获取数据平台,针对扫描过程中存在的数据配准问题,提出了利用轮廓特征的大规模三维场景多视点几何数据自动配准算法。首先采用自适应曲线拟合技术提取三维轮廓特征,在此基础上建立八叉树数据检索结构。引入马氏距离,以八叉树叶结点为匹配单元计算初始转换矩阵,并经ICRP算法逐步优化直至获得两视点的最佳配准。最后,采用就近原则,给出大规模三维场景多视点全局配准策略。并通过对室内、室外和古建等场景的三维配准实验,证明算法的鲁棒性。

关键词：激光扫描轮廓特征马氏距离匹配配准

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基于序列图像的排种器性能检测方法

农业机械学报 2004年第1期35卷 52-55,64页

作者：胡少兴查红彬马成林北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室博士后100871北京市北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室教授吉林大学机械科学与工程学院教授130025长春市

通过分析序列图像的特点和种子目标的运动规律 ,提出了基于序列图像的排种器性能检测方法。包括种子的初速度确定、空间位置坐标变换、离开排种口的时间、图像采集间隔的求取、序列图像空间点的递推拼合、种子水平间距的确定 ,进而获得... 详细信息

通过分析序列图像的特点和种子目标的运动规律 ,提出了基于序列图像的排种器性能检测方法。包括种子的初速度确定、空间位置坐标变换、离开排种口的时间、图像采集间隔的求取、序列图像空间点的递推拼合、种子水平间距的确定 ,进而获得表征排种均匀度的各种特征量。实验证明 ,基于计算机视觉的排种器性能检测系统的结果可靠。

关键词：序列图像排种器性能检测匀速直线运动传输带

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基于小波变换的视觉工件检测技术

哈尔滨工业大学学报 2000年第4期32卷 4-6,9页

作者：张爱武李明哲胡少兴吉林工业大学辊锻工艺研究所吉林长春130025 吉林工业大学机械学院吉林长春130025

在小波变换的基础上 ,研制了视觉工件检测系统 ,并做了详细阐述和试验 .结果证明该系统检测速度快 ,结构简单 ,精度高 ,便于实时化处理 ,具有广泛的应用前景 .

关键词：计算机视觉小波变换图象处理工件检测

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三维重建中特征点提取与匹配算法研究

系统仿真学报 2008年第S1期20卷 400-403页

作者：乔警卫胡少兴北京航空航天大学机械工程及自动化学院北京100083

提取图像的特征点并进行匹配,是三维重建中的关键技术之一,也是计算机视觉的一个瓶颈,至今仍未得到彻底解决。本文研究了Harris和SIFT两种应用广泛的特征点提取算法,对提取的特征点采用欧式距离度量点对的相似性,利用最近邻法搜索策略... 详细信息

提取图像的特征点并进行匹配,是三维重建中的关键技术之一,也是计算机视觉的一个瓶颈,至今仍未得到彻底解决。本文研究了Harris和SIFT两种应用广泛的特征点提取算法,对提取的特征点采用欧式距离度量点对的相似性,利用最近邻法搜索策略进行特征匹配。通过实验比较了两种算法的特征点提取结果,Harris算法对特征点进行了非最大抑制,特征点比较分散,SIFT特征点具有尺度不变特性,定位精度达到子像素级。最后,对SIFT特征点进行了宽基线下的匹配。

关键词：特征点提取匹配 Harris 尺度不变 SIFT

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双对位翻板贴合机的关键技术研究与开发

双对位翻板贴合机的关键技术研究与开发

作者：胡少兴广东工业大学

学位级别：硕士

在智能手机大范围普及的情况下,生产者有生产出具有更高的控制精度,更优秀的抗干扰能力等性能的电容式触控屏的需求。在电容式触控屏自动化生产的前提下提高触摸屏性能,除了制造新的高性能材料外,另一个途径就是提高专门的贴合机器的性... 详细信息

在智能手机大范围普及的情况下,生产者有生产出具有更高的控制精度,更优秀的抗干扰能力等性能的电容式触控屏的需求。在电容式触控屏自动化生产的前提下提高触摸屏性能,除了制造新的高性能材料外,另一个途径就是提高专门的贴合机器的性能。目前触摸屏贴合机的对位工序大部分采用机械式定位,手动添置触摸屏贴合材料。在对位过程中较易产生褶皱导致产品不良,在对位速度和对位精度方面也越发无法满足触摸屏的生产要求。本文针对翻板贴合机中的贴合过程中对位精度问题,结合机器视觉及一种X-Y-0三轴运动对位平台,为实现双对位翻板贴合机自动贴合,提高对位贴合精度提供了一套对位贴合方案。文章主要内容包括下面几个方面：1、通过调研触摸屏翻板贴合机的工作原理和装备现状,提出一种结合自动上料机构、机器视觉检测位置偏差、及X-Y-0对位平台控制的双对位翻板贴合机设计方案,实现对位自动化及对位精度提高的要求。2、对X-Y-θ三轴运动对位平台进行原理设计,通过理论分析该对位平台机构的自由度,建立了对位平台机构运动方程。3、基于SOLIDWORKS建立X-Y-θ对位平台的三维模型,运用ADAMS联合MATLAB建立对位平台运动仿真分析,验证了平台设计原理、结构和运动方程的正确性。4、分析翻板贴合机的对位检测功能要求,设计基于视觉的贴合精度检测系统,研究边缘检测以及基于Hough变换的直线检测方法,设计图像的预处理程序及贴合材料定位的算法程序,并基于MATLAB开发双对位翻板贴合机视觉检测系统。5、分析视觉对位检测系统检测误差及对位平台的运动误差,设计搭建翻板贴合机的对位系统实验测试平台,检验了对位系统的对位精度,研究对位系统的误差补偿及优化方法。

关键词：双对位翻板贴合机对位平台视觉检测系统误差分析

基于多尺度结构自相似性的单幅图像超分辨率算法

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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自动化学报 2014年第4期40卷 594-603页

作者：潘宗序禹晶胡少兴孙卫东清华大学电子工程系北京100084 北京航空航天大学机械工程与自动化学院北京100083

多尺度结构自相似性是指同一幅图像中存在相同尺度或不同尺度的相似结构,这种多尺度图像结构自相似性广泛存在于遥感图像中.本文提出了一种基于多尺度结构自相似性的单幅图像超分辨率(Super resolution,SR)算法,该算法结合了压缩感知框... 详细信息

多尺度结构自相似性是指同一幅图像中存在相同尺度或不同尺度的相似结构,这种多尺度图像结构自相似性广泛存在于遥感图像中.本文提出了一种基于多尺度结构自相似性的单幅图像超分辨率(Super resolution,SR)算法,该算法结合了压缩感知框架与图像结构自相似性,利用非局部方法和基于图像金字塔的K-SVD字典学习方法,将蕴含在相同尺度和不同尺度相似图像块中的附加信息在压缩感知的框架下加入到重构图像中.本文算法的优势在于,它仅借助于单幅低分辨率图像自身所蕴含的信息,实现了空间分辨率的提升.实验表明,与CSSS算法和ASDSAR算法相比,本文算法更有效地提升了遥感图像的空间分辨率.

关键词：超分辨率结构自相似性多尺度压缩感知非局部方法

基于协同训练的低空运动平台动态人物阴影检测

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计算机辅助设计与图形学学报 2014年第6期26卷 903-913页

作者：解志刚胡少兴张爱武孙卫东清华大学电子工程系北京100084 北京航空航天大学机械工程与自动化学院北京100191 首都师范大学三维空间信息获取与应用教育部重点实验室北京100037

针对现有视频监控中人物阴影检测大都采用背景减法,难以实现低空运动平台下的动态检测问题,提出一种针对低空运动平台的动态人物阴影检测方法.在改进现有的3种室外人物阴影像素特征的基础上,提出一种亮度反差区域特征,并通过实验给出了... 详细信息

针对现有视频监控中人物阴影检测大都采用背景减法,难以实现低空运动平台下的动态检测问题,提出一种针对低空运动平台的动态人物阴影检测方法.在改进现有的3种室外人物阴影像素特征的基础上,提出一种亮度反差区域特征,并通过实验给出了其优化组合模式;基于像素与区域特性的独立性构建双视图分类器,设计了与之相适应的半监督协同训练策略;最后针对实时处理需求,提出了通过随机采样改善学习效率、利用支持向量机解决小样本学习问题的加速方案.实际低空运动平台下的实验结果表明,该方法具有较高的人物阴影检测率与较好的算法鲁棒性,可有效地解决低空运动平台下的高质量动态人物阴影检测问题.

关键词：低空运动平台动态人物阴影检测阴影像素和区域特征协同训练

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排种器性能检测中种子位置智能检测方法

农业机械学报 2001年第3期32卷 36-39页

作者：胡少兴马成林张爱武吉林大学研究生院长春市130025 吉林大学机械科学与工程学院

根据基于计算机视觉的排种器性能检测的特点 ,提出了基于神经网络的种子位置智能检测方法。采用两个光轴互相垂直的摄像机监测投种规律 ,并把以矩法求取的质心图像坐标作为输入节点 ,构造检测种子质心实际坐标的两个神经网络 ,并行处理... 详细信息

根据基于计算机视觉的排种器性能检测的特点 ,提出了基于神经网络的种子位置智能检测方法。采用两个光轴互相垂直的摄像机监测投种规律 ,并把以矩法求取的质心图像坐标作为输入节点 ,构造检测种子质心实际坐标的两个神经网络 ,并行处理左右两幅图像 ,从而快速求得种子位置。实践表明 ,此方法不仅能求出种子位置。

关键词：图像处理神经网络多目标质心排种器种子位置智能检测

一种地面移动激光成像系统的视准轴误差自标定方法研究

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中国激光 2014年第11期41卷 227-233页

作者：孟宪刚胡少兴张爱武段乙好张晓首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室北京100048 北京航空航天大学机械工程与自动化学院北京100191

视准轴角度误差直接影响移动激光成像系统(MMS)的点云精度,尤其是在多路线、多角度下扫描同一区域时,不理想的视准轴误差估计会造成重叠区域无法无缝拼合。针对上述问题,提出了一种基于平面特征的地面移动激光成像系统的视准轴误差自标... 详细信息

视准轴角度误差直接影响移动激光成像系统(MMS)的点云精度,尤其是在多路线、多角度下扫描同一区域时,不理想的视准轴误差估计会造成重叠区域无法无缝拼合。针对上述问题,提出了一种基于平面特征的地面移动激光成像系统的视准轴误差自标定方法,给出移动激光成像系统的点云生成模型,依据三维场景中的平面特征,建立Gauss-Helmert平差模型,依据最小二乘法,推导出计算视准轴误差的法方程。实验结果表明,提出的方法不需要特殊的定标场,只需在数据采集过程中以不同方位扫描同一平面特征就可以计算出视准轴误差,且计算结果可靠有效。

关键词：机器视觉移动激光成像系统视准轴误差 Gauss—Helmert模型平面特征自标定