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小型微型计算机系统 2024年第4期45卷 873-878页

作者：滕少华屈政烨霍颖翔广东工业大学计算机学院广州510006 华南理工大学未来技术学院广州510006

现有双目立体视觉算法常常需要双目相机位置固定,在现实应用中,这类算法难以重构空间三维几何关系.为此,本文提出了一种不受位置限制的多视角图像三维重建与形变检测算法.该算法首先采用sift算法获取成对图像的特征点,以获取形变前后比... 详细信息

现有双目立体视觉算法常常需要双目相机位置固定,在现实应用中,这类算法难以重构空间三维几何关系.为此,本文提出了一种不受位置限制的多视角图像三维重建与形变检测算法.该算法首先采用sift算法获取成对图像的特征点,以获取形变前后比对点对图像的特征信息;其次,利用信号博弈方法确定图像拍摄时相机的空间位置与视角,以准确获取图像的空间位置坐标;再次,依据上述信息完成物体的三维点云重建;进而,利用三维数据信息比对实现物体形变识别.最后,本文利用真实物体的实验,验证了三维重建形变识别算法的有效性.

关键词：双目立体视觉形变识别信号博弈三维重建

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信号博弈的三维重建形变识别算法

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小型微型计算机系统 2023年

作者：滕少华屈政烨霍颖翔广东工业大学计算机学院华南理工大学计算机学院

现有双目立体视觉算法常常需要双目相机位置固定，在现实应用中，这类算法难以重构空间三维几何关系。为此，本文提出了一种不受位置限制的多视角图像三维重建与形变检测算法。该算法首先采用sift算法获取成对图像的特征点，以获取形变... 详细信息

现有双目立体视觉算法常常需要双目相机位置固定，在现实应用中，这类算法难以重构空间三维几何关系。为此，本文提出了一种不受位置限制的多视角图像三维重建与形变检测算法。该算法首先采用sift算法获取成对图像的特征点，以获取形变前后比对点对图像的特征信息；其次，利用信号博弈方法确定图像拍摄时相机的空间位置与视角，以准确获取图像的空间位置坐标；再次，依据上述信息完成物体的三维点云重建；进而，利用三维数据信息比对实现物体形变识别。最后，本文利用真实物体的实验，验证了三维重建形变识别算法的有效性。

关键词：双目立体视觉形变识别信号博弈三维重建

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机器视觉智能监测技术在建(构)筑物中的应用

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北方建筑 2024年第1期9卷 15-18页

作者：常娟娟黄彦森武宁波王波化清马振兴贵州联建土木工程质量检测监控中心有限公司贵州贵阳550016 贵阳公共交通建设管理有限公司贵州贵阳550081 贵阳市公共交通投资运营集团有限公司贵州贵阳550081

本文归纳总结了城市防灾减灾智能监测技术的现状及其适用情况,着重介绍机器视觉智能监测技术,近年来,该技术的应用范围越来越广泛,是一种跨专业融合的新技术。本文通过边坡安全监测工程案例详细描述了该技术在建(构)筑物安全监测中的应... 详细信息

本文归纳总结了城市防灾减灾智能监测技术的现状及其适用情况,着重介绍机器视觉智能监测技术,近年来,该技术的应用范围越来越广泛,是一种跨专业融合的新技术。本文通过边坡安全监测工程案例详细描述了该技术在建(构)筑物安全监测中的应用,其能以更低成本取得更多监测数据,是一种安全可靠的监测技术,并证明该技术在建(构)筑物形变监测领域是切实可行的,能实时监测形变数据,在线预警预报,且有较高的经济价值。

关键词：机器视觉监测技术建(构)筑物形变识别

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基于神经网络的形状记忆合金形变识别研究

基于神经网络的形状记忆合金形变识别研究

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作者：李爽武汉理工大学

学位级别：硕士

形状记忆合金（SMA）是一种新型的金属性智能材料，它独特的形状记忆效应，以及其良好的机械性能近年来引起广泛关注，并在很多领域都有广阔的应用前景。形状记忆合金中，铜合金的形变是相当可观的，因为其可能的应变单晶体变形可达到1... 详细信息

形状记忆合金（SMA）是一种新型的金属性智能材料，它独特的形状记忆效应，以及其良好的机械性能近年来引起广泛关注，并在很多领域都有广阔的应用前景。形状记忆合金中，铜合金的形变是相当可观的，因为其可能的应变单晶体变形可达到12％。此外，一旦将形状记忆合金小型化，其形变时间系数可以减少到满足实际工程应用的要求。可用于如人工肌肉、位置调节器等。然而，这种材料呈现出迟滞现象，严重影响了形状记忆合金驱动器的推广和使用，并使控制变得复杂。更糟的是，材料的老化特性严重能影响了记忆合金的性能。本文以形状记忆合金中存在的迟滞现象作为研究对象，建立了数学模型，设计神经网络结构及其学习算法，并构建了基于神经网络的非线性迟滞环的逼近插值仿真系统。介绍了形状记忆合金中形变迟滞模型的选择，简单描述了每个模型的特点和优缺点，采用了Preisach模型捕捉材料的形变迟滞行为。详细介绍了Preisach模型的特性，对本文研究的适用性。给出了此模型的几何表达方式和数字表达式。引入了记忆距阵解决系统多变量系统的输入问题。分析了Preisach模型中第一下降曲线（FODs）测量和计算的问题，提出了本文解决问题的方案。采用高斯径向基神经网络，并选取相应的学习算法自动调整神经网络中神经元的数量和分布，分离了非线型部分的计算，确定一个基于神经网络非线性模型，结合Preisach模型仿真形状记忆合金的迟滞特性。提出了用Everett函数解决Preisach平面三角形计算和插值问题。降低了问题的复杂性，减少了双积分计算难度，解决了非线性插值问题和曲线拟合问题。使用神经网络实现开环控制，使形变迟滞的识别得到顺利的求解。通过计算机仿真实验验证了这一方法的可行性，并节省了大量现场实验测试时间，实现了良好的识别效果。仿真系统和模型于2007年4月通过了法国高等工程师院校LPMM实验室的验收，得到了实验室工程人员的一致好评。

关键词：形状记忆合金迟滞 Preisach模型神经网络形变识别

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机器视觉技术估算边坡连续形变体积

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金属矿山 2021年第9期50卷 60-64页

作者：叶春阳许传华孙国权聂闻中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所福建泉州362000 中北大学电气与控制工程学院山西太原030000 中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司安徽马鞍山243000 江西理工大学资源与环境工程学院江西赣州341000

"自动化"是实现矿山数字化、智能化的关键一步,同时也是矿山生产安全的重要保障。由于矿区环境复杂,造成边坡发生形变产生的原因、形变持续时间存在差异,使得准确提取边坡连续形变信息变得极为困难。为提升该类信息提取的准确度,提出一... 详细信息

"自动化"是实现矿山数字化、智能化的关键一步,同时也是矿山生产安全的重要保障。由于矿区环境复杂,造成边坡发生形变产生的原因、形变持续时间存在差异,使得准确提取边坡连续形变信息变得极为困难。为提升该类信息提取的准确度,提出一种基于深度信息的边坡连续形变信息提取方法。首先通过试验模拟矿山边坡,利用深度相机记录边坡在降雨条件下的破坏过程以获取图像数据和三维点云数据;然后采用相机标定建立图像数据和三维点云数据之间的关系并基于坐标变换和最近邻插值技术实现点云缺失值的补充;最后利用背景差分算法和去噪算法识别边坡形变区域,根据边坡形变前后点云的坐标变化估算边坡形变产生的体积。研究表明:该方法能够精确识别边坡形变区域,平均识别精度达92.39%。通过机器视觉技术能够以较高精度实现边坡形变区域自动识别与边坡形变体积信息提取,减少人工参与。

关键词：矿山边坡机器视觉形变识别体积估算

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