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采摘机器人目标识别分类方法研究——基于lm优化算法和BP神经网络

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农机化研究 2022年第8期44卷 25-29页

作者：董珍珍杨云河南工业职业技术学院河南南阳473000

为使采摘机器人更加快速和准确地识别目标和进行等级分类,提出了一种基于lm优化算法的BP神经网络的目标识别分类方法,能够快速对目标水果进行识别和分类。测试结果表明:采摘机器人目标识别分类方法对测试样本的分类正确率在90%以上,图... 详细信息

为使采摘机器人更加快速和准确地识别目标和进行等级分类,提出了一种基于lm优化算法的BP神经网络的目标识别分类方法,能够快速对目标水果进行识别和分类。测试结果表明:采摘机器人目标识别分类方法对测试样本的分类正确率在90%以上,图像识别时间在3.80s以内,能够满足采摘机器人作业需求,证实了该方法的可行性。

关键词：采摘机器人识别分类 lm优化 BP神经网络

局部二值模式耦合双阈值lm优化的火焰图像边缘检测算法

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电子测量与仪器学报 2019年第6期31卷 9-17页

作者：李莉王绪国武汉铁路职业技术学院武汉430205 武汉理工大学信息工程学院武汉430000

为了解决当前火焰图像边缘检测技术易受到近似亮度的影响,使其得到的边缘不够清晰、完整性不强等不足,定义了一种基于局部二值模式(LBP)耦合双阈值(lm)优化的图像边缘检测算法。将彩色图像转换为灰度图像,并根据统计分布调整图像的灰度... 详细信息

为了解决当前火焰图像边缘检测技术易受到近似亮度的影响,使其得到的边缘不够清晰、完整性不强等不足,定义了一种基于局部二值模式(LBP)耦合双阈值(lm)优化的图像边缘检测算法。将彩色图像转换为灰度图像,并根据统计分布调整图像的灰度。采用高斯滤波器平滑图像,消除噪声影响。然后,利用LBP处理图像,并采用全局阈值技术进行计算,获取边缘局部特征。通过非极大值抑制算子来得到更精确的边缘,在非极大值抑制中选择2个阈值来创建2个不同的边缘图像。为了加快这2个非极大值抑制阈值的优化过程,采用lm优化算子,优化了基于均方误差的成本函数,消除了虚假边缘的同时保留了细小边缘。此外,利用火焰图像的面积、平均值、标准差、方差等各种参数对火焰图像进行分析,从而准确得到火焰温度以及预测燃烧的稳定性。通过实验表明,与当前火焰图像边缘检测技术相比,算法能够具有更高的边缘检测质量,火焰边缘完整度更好,可以有效去除噪声和不相关的伪影。

关键词：边缘提取局部二值模式双阈值 lm优化非极大值抑制火焰分析

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基于三维激光雷达和反光柱的机器人定位

组合机床与自动化加工技术 2022年第9期 11-15,19页

作者：陈新宇雷斌蒋林张文俊武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院武汉430081 立得空间信息技术股份有限公司武汉430073

针对机器人在空旷缺少特征信息环境下,二维激光雷达的测距范围有限,且缺少高度信息,机器人定位精度不高的问题。提出了一种三维激光雷达和反光柱耦合定位算法。该算法利用激光雷达的反射强度信息对反光柱进行点云分割,采用ALOAM算法构... 详细信息

针对机器人在空旷缺少特征信息环境下,二维激光雷达的测距范围有限,且缺少高度信息,机器人定位精度不高的问题。提出了一种三维激光雷达和反光柱耦合定位算法。该算法利用激光雷达的反射强度信息对反光柱进行点云分割,采用ALOAM算法构建反光柱地图,利用曲率对每一帧激光进行特征提取,通过构建KD树最近邻域搜索和反光柱点云地图实现帧到地图的匹配,再通过列文伯格非线性优化,求解机器人的位姿。该算法分别在仿真和真实环境中进行了静态和动态定位实验测试,实验结果表明反光柱定位系统定位精度较高,定位稳定性较好。

关键词：三维激光雷达反光柱定位 SLAM KD树最近邻域搜索 lm优化

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基于立体靶标的摄像机标定方法

东南大学学报（自然科学版） 2011年第3期41卷 543-548页

作者：张捷李新德戴先中东南大学自动化学院南京210096

为获取视觉测量系统中二维图像到三维空间位置的变换关系,提出一种基于立体靶标的摄像机标定方法.针对无畸变小孔成像模型,使用最小二乘法求解初始投影矩阵后通过lm准则对其优化;根据多张图像对应的投影矩阵,求解摄像机内参数及各相应... 详细信息

为获取视觉测量系统中二维图像到三维空间位置的变换关系,提出一种基于立体靶标的摄像机标定方法.针对无畸变小孔成像模型,使用最小二乘法求解初始投影矩阵后通过lm准则对其优化;根据多张图像对应的投影矩阵,求解摄像机内参数及各相应外参数;引入二阶径向畸变模型,建立理想图像坐标和实际图像坐标间的方程求解初始畸变系数;使用lm准则全局优化,得到更精确的摄像机内外参数及畸变因子.实验结果表明:仿真图像数据中高斯噪声小于0.5像素时,摄像机等效焦距误差小于0.1%,图像主点误差小于0.5像素;在相同噪声等级下,标定使用图像数越多获得的参数标准差越小;该方法标定参数对应的位置残差小于其他立体靶标标定方法.该标定方法具有较高的标定精度,且增加标定图像数有助于抑制噪声获取稳定的摄像机参数.

关键词：摄像机标定立体靶标透镜畸变投影矩阵 lm优化

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靶丸空间坐标的高精度测定技术

强激光与粒子束 2010年第10期22卷 2358-2362页

作者：范勇张佳成周敬滨唐俊肖德成王传珂董建军西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621010 中国工程物理研究院激光聚变研究中心四川绵阳621900

为在惯性约束聚变系统中开展靶丸空间坐标的高精度测量,针对人工方式瞄准方法在安装调试上存在费力费时、自动化程度不高等缺点,采用基于双目视觉的方法,利用高精度2维标定板,通过迭代方法使角点提取精度达到0.1个亚像素,采用奇异值分... 详细信息

为在惯性约束聚变系统中开展靶丸空间坐标的高精度测量,针对人工方式瞄准方法在安装调试上存在费力费时、自动化程度不高等缺点,采用基于双目视觉的方法,利用高精度2维标定板,通过迭代方法使角点提取精度达到0.1个亚像素,采用奇异值分解法来去除奇异点、改进的张正友标定算法等手段提高了标定精度。实验表明,在坐标测量精度均为25μm,距离测量的系统最大误差小于100μm,指标能满足系统要求。

关键词：视觉测量摄像机标定 lm优化靶丸坐标

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选煤厂振动筛自动寻优方案设计与应用

机械研究与应用 2022年第6期35卷 197-199页

作者：魏恩峰西山煤电镇城底选煤厂山西古交030203

针对选煤厂用重型直线振动筛控制系统存在的实时性差、考虑因素单一的问题,提出一种基于遗传与BP神经网络lm优化混合的自动寻优设计方案,以实现振动筛筛分效率最优的目的。首先重点分析了振动筛模型以及算法实现,然后将遗传算法与BP神... 详细信息

针对选煤厂用重型直线振动筛控制系统存在的实时性差、考虑因素单一的问题,提出一种基于遗传与BP神经网络lm优化混合的自动寻优设计方案,以实现振动筛筛分效率最优的目的。首先重点分析了振动筛模型以及算法实现,然后将遗传算法与BP神经网络相结合,用这种方式克服局部最优解存在的缺点,同时采用lm优化方法加快网络训练速度,最后完成系统仿真测试。仿真和测试结果表明:该振动筛自动寻优方案满足设计要求,是一种有效的振动筛控制方法。

关键词：遗传算法 BP神经网络 lm优化自动寻优振动筛

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一种实用的平板高精度摄像机标定方法

计算机测量与控制 2010年第1期18卷 172-174,178页

作者：范勇周敬滨王传珂董建军西南科技大学计算机学院四川绵阳621010 中国工程物理研究院激光聚变研究中心四川绵阳621900

在分析现有平板标定法所存在问题及完整摄像机模型的基础上,提出了一种实用的平板标定方法;首先,针对方格在进行亚像素角点提取时可能出现奇异点的问题对所有角点进行SVD分解;在未考虑畸变的情况下通过最小二乘法求取相机的初始内外参数... 详细信息

在分析现有平板标定法所存在问题及完整摄像机模型的基础上,提出了一种实用的平板标定方法;首先,针对方格在进行亚像素角点提取时可能出现奇异点的问题对所有角点进行SVD分解;在未考虑畸变的情况下通过最小二乘法求取相机的初始内外参数;然后使用求取出来的初始内外参数及世界坐标求出理想图像坐标,根据畸变模型建立理想图像坐标和实际图像坐标之间的方程,解出畸变系数;最后采用lm算法作全局非线性优化,并根据反投影误差来控制角点校正及迭代运算,得到视觉系统更精确的内外参数;实验表明,该方法在对图像中心领域附近空间距离测量精度能到达0.0526mm,能满足高精度视觉测量及其它方面应用,迭代一次的情况下精度优于张正友方法。

关键词：视觉测量摄像机标定高精度最小二乘法 lm优化

基于3D人脸模型的驾驶员头部姿态鲁棒跟踪算法

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计算机测量与控制 2011年第12期19卷 3031-3034页

作者：邹奇敏辛乐陈阳舟北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124

驾驶员头部姿态跟踪是车辆辅助驾驶系统中的关键问题之一,文中提出了一种基于3D人脸模型的驾驶员头部姿态鲁棒跟踪算法;首先,将3D人脸模型映射到第一帧图像中,获取到脸部区域及估计出初始姿态;然后,在脸部区域中跟踪并检测特征点,并把... 详细信息

驾驶员头部姿态跟踪是车辆辅助驾驶系统中的关键问题之一,文中提出了一种基于3D人脸模型的驾驶员头部姿态鲁棒跟踪算法;首先,将3D人脸模型映射到第一帧图像中,获取到脸部区域及估计出初始姿态;然后,在脸部区域中跟踪并检测特征点,并把匹配结果作为基于模型的光束法平差机制的输入来恢复出3D人脸模型的头部姿态;为提高检测精度,在每帧脸部区域内重新提取特征点用于跟踪;实验结果表明,该算法在部分遮挡及大幅转动时是有效的。

关键词： 3D人脸模型 KLT 头部姿态跟踪 lm优化

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小视场双目视觉系统关键技术研究

小视场双目视觉系统关键技术研究

作者：陆文娟中国海洋大学

学位级别：硕士

为便于对工件进行现场手持测量,构建一种小视场双目视觉系统,该系统所用的摄像机视场较小,有效工作范围为200mm～400mm。为获得精度较高的测量结果,对该系统的关键技术进行了研究：双目视觉系统的结构、双目系统建模与标定、双目立体匹... 详细信息

为便于对工件进行现场手持测量,构建一种小视场双目视觉系统,该系统所用的摄像机视场较小,有效工作范围为200mm～400mm。为获得精度较高的测量结果,对该系统的关键技术进行了研究：双目视觉系统的结构、双目系统建模与标定、双目立体匹配、空间点三维重建和空间点的流动式测量。通过理论分析与实验验证,本文针对各关键技术提出的方法具有较高的稳定性、精度和实用价值。本文的主要工作和创新点如下：1、建立摄像机成像模型,分析了系统的结构设计原则并对本系统结构进行了设计。2、实现了双目视觉系统的标定。针对六畸变模型,分析每个参数对图像的影响。提出一种标定优化方法,首先基于OpenCV的标定方法确定初始标定参数,进而利用直线法对六个畸变参数进行优化,最后使用优化后的畸变参数和OpenCV标定的主点,以反投影误差为目标函数,利用lm法进行其余参数优化。为提高标定精度和稳定性,推导出关于单应性矩阵的两个约束,确定如何选择标定姿态的三个性质,提出一种五姿态集标定方法。3、进行双目立体匹配,提出一种基于图像相似几何特征的双目立体匹配算法。首先利用外极线几何约束算法获得不共外极线和共外极线的初始匹配点。根据左右图像正确的匹配点具有相似的几何位置关系,引出最大向量角和最大角度差准则。对于不共外极线的初始匹配点和共外极线的匹配点,分别利用基于更新策略的视差梯度约束与最大向量角准则相结合的误匹配剔除算法和最大角度差与最大向量角准则筛选正确的匹配点,然后进一步检验筛选的匹配点,有效降低了传统外极线约束匹配算法的误匹配率、漏匹配率。4、流动式空间点测量,测量粘贴在工件上的标记点的三维坐标。在进行了特征点提取、双目系统标定、立体匹配后,对每次获取的空间点进行三维重建,获得该空间点在双目视觉系统下的坐标。首先建立基准坐标系,利用距离网络对系统各个位置下获得的空间点进行标记点匹配,进而可以通过手动添加新点的方法求解较准的转换矩阵,将空间点转换到基准坐标系下。在转换到基准坐标系后,更新已有的空间点坐标,并添加新的空间点。最后以平均距离为基准,用lm法对所有的空间点进行优化,提高了测量精度。

关键词：小视场双目视觉系统双目标定立体匹配空间点测量五姿态集标定法图像几何相似性 lm优化