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不均匀光照下的合作目标图像分割方法

计算机应用 2024年第S01期44卷 229-234页

作者：黄亮郝颖明中国科学院光电信息处理重点实验室沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

针对复杂光照条件下目标测量中,合作目标图像很难被快速、准确分割这一难题,将模糊积分引入图像分割领域,改进传统的局部自适应阈值算法。首先,采用面积求和表(SAT)算法求出合作目标图像的积分图像;其次,根据模糊测度和所选择的离散模... 详细信息

针对复杂光照条件下目标测量中,合作目标图像很难被快速、准确分割这一难题,将模糊积分引入图像分割领域,改进传统的局部自适应阈值算法。首先,采用面积求和表(SAT)算法求出合作目标图像的积分图像;其次,根据模糊测度和所选择的离散模糊积分公式计算模糊积分图像;最后,根据模糊积分图像计算每个像素点的阈值,对原图像进行二值化。实验结果表明,改进后的基于模糊积分的局部自适应阈值算法分割的平均结构相似性(SSIM)指标相较于改进前普遍提升了10%~30%,分割效率大幅提升,最终成功地分割合作目标图像。

关键词：合作目标图像阈值分割局部自适应阈值分割模糊测度模糊积分

基于视觉自注意力模型的苗期玉米与杂草检测方法

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南京农业大学学报 2024年第4期47卷 772-781页

作者：唐伯青赵大勇熊锋李德强中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

[目的]识别作物和杂草是农业智能化中自动除草的关键步骤。本文旨在解决作物与杂草识别精度低、检测模型实时性和鲁棒性差等问题。[方法]以叶龄处于3~8叶期的玉米及其伴生杂草为研究对象,提出一种高效准确的玉米苗与杂草的检测方法。该... 详细信息

[目的]识别作物和杂草是农业智能化中自动除草的关键步骤。本文旨在解决作物与杂草识别精度低、检测模型实时性和鲁棒性差等问题。[方法]以叶龄处于3~8叶期的玉米及其伴生杂草为研究对象,提出一种高效准确的玉米苗与杂草的检测方法。该方法以实时端到端目标检测视觉自注意力模型为基础框架,用小尺度卷积等效替代大尺度深度卷积的思想,以较小的精度损失降低推理耗时。引入一种包含上下文信息的自顶向下注意力机制,强化模型对小目标的检测效果。应用组合图像增强策略,提升模型精度与泛化能力。[结果]改进后模型的平均检测精度为90.11%,推理阶段单张图片耗时33.67 ms,模型参数量44.86 MB。改进后的模型比主流目标检测模型总体精度更高,且推理速度快。[结论]所提方法对于玉米苗与伴生杂草的整体检测性能优秀,能够提高杂草识别的准确性和效率。

关键词：玉米杂草检测实时视觉自注意力模型等效卷积图像增强

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基于聚类分析的扑翼飞行机器人视觉图像处理和图像拼接方法

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信息与控制 2024年第3期53卷 416-432页

作者：丁伟张峰崔龙宋敏刘钊铭王宏伟缪磊沈阳工程学院自动化学院中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室

为了解决扑翼飞行机器人实时控制过程中视觉图像自主识别和宽视野导航规划的难题，实现基于视觉的扑翼飞行机器人的宽视野规划导航控制，提出了基于聚类分析的扑翼飞行机器人视觉图像处理方法和边缘检测方法，并且基于块匹配的图像拼接... 详细信息

为了解决扑翼飞行机器人实时控制过程中视觉图像自主识别和宽视野导航规划的难题，实现基于视觉的扑翼飞行机器人的宽视野规划导航控制，提出了基于聚类分析的扑翼飞行机器人视觉图像处理方法和边缘检测方法，并且基于块匹配的图像拼接方法，构建了基于遥操作的扑翼飞行机器人视觉感知构架。利用聚类分析方法对扑翼飞行机器人视觉图像数据进行分类，并利用典型的边缘检测算法对聚类分析处理后的机器人图像进行图像边缘检测，合理提取了扑翼飞行机器人视觉目标轮廓特征和环境边缘特征。利用块匹配对扑翼飞行机器人视觉图像数据进行图像配准，并利用图像融合算法提高了图像清晰度。以扑翼飞行机器人和视觉相机搭建了扑翼飞行机器人实验平台。对基于聚类分析的飞行机器人视觉图像处理方法和图像拼接方法进行了实验验证，系列实验结果验证了所提算法的有效性。

关键词：扑翼飞行机器人视觉图像处理聚类分析边缘检测图像拼接

基于多模态信息融合的仓储AGV的激光惯性导航方法

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光学学报 2024年第9期44卷 169-181页

作者：张博张吟龙梁炜王鑫杨雨沱沈阳建筑大学电气与控制工程学院辽宁沈阳110168 中国科学院网络化控制系统重点实验室辽宁沈阳110169 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110169

提出一种基于激光惯性二维码融合的自动导引运输车(AGV)导航方法。针对惯性偏差漂移的问题,提出融合二维码的惯性测量单元(IMU)预积分模型,利用二维码约束信息优化惯性残差,估计和校正惯性偏差。针对实时性差的问题,提出一种具有全局一... 详细信息

提出一种基于激光惯性二维码融合的自动导引运输车(AGV)导航方法。针对惯性偏差漂移的问题,提出融合二维码的惯性测量单元(IMU)预积分模型,利用二维码约束信息优化惯性残差,估计和校正惯性偏差。针对实时性差的问题,提出一种具有全局一致性的优化模型,通过选择性地引入关键帧和二维码,执行融合二维码的分层局部捆绑约束(BA)优化,以有效缩短优化时间;提出激光雷达/IMU/二维码紧耦合优化方法,通过将预积分因子、回环因子、二维码因子、跟踪因子纳入因子图系统,实现多层次的数据融合,以有效提高定位精度与鲁棒性。在搭建的仓储AGV导航平台上进行了大量的实验和分析,并与几种代表性开源方法进行对比。结果表明,本文方法的导航精度优于传统方法,其中定位精度误差小于0.02 m,角度误差小于2°。

关键词：激光雷达同时定位和建图惯性测量单元预积分二维码因子图优化

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双Gabor滤波器手掌静脉识别网络

中国图象图形学报 2024年第9期29卷 2753-2763页

作者：吴微张源林森陈希爱李云鹏沈阳大学信息工程学院沈阳110044 沈阳理工大学自动化与电气工程学院沈阳110159 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016

目的基于手掌静脉的身份识别需要在近红外光下采集手掌血管图像,安全性高。开放环境下的非接触式采集,相对于传统的将手掌放到采集箱体内固定栓上的采集方式更受用户欢迎。但开放环境带来的可见光干扰和非接触拍摄带来的图像旋转、平移... 详细信息

目的基于手掌静脉的身份识别需要在近红外光下采集手掌血管图像,安全性高。开放环境下的非接触式采集,相对于传统的将手掌放到采集箱体内固定栓上的采集方式更受用户欢迎。但开放环境带来的可见光干扰和非接触拍摄带来的图像旋转、平移、比例缩放、光照改变使得识别具有挑战性。针对以上两个难点,研究了一种基于非监督卷积神经网络的方法。方法在卷积层中结合主成分分析(principal component analysis,PCA)滤波器提取主元信息,减少由于可见光引起的噪声影响;以固定尺寸Gabor滤波器为多尺度自适应Gabor滤波器提供先验知识,克服图像因几何与光照改变对识别产生的干扰,用以增强掌脉稳定特征,提升识别性能,再以二值化方式降低数据量,最后使用自适应K近邻(K-nearest neighbors,KNN)的变体分类器进行分类识别。结果采用自建图库、同济图库和PolyU-NIR图库进行实验分析,在3个图库中的等误率分别为0.2899%、0.2113%和0.1586%,误拒率和误识率分别为0.0027和2.3188、0.0023和1.2821、0.0000和1.5962。结论与传统方法以及经典网络方法相比,该方法能有效提高识别准确率,适用于对安全性要求较高的场合进行身份识别,具有实用价值。

关键词：生物特征识别手掌静脉识别非接触近红外光图像卷积神经网络(CNN)

运行时间周期化工业机器人模型迭代寻优NURBS轨迹插补

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控制理论与应用 2024年第2期41卷 331-341页

作者：杨博涵邢燕好张佳张华良张建鹏沈阳工业大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110870 中国科学院网络化控制系统重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 西北工业集团有限公司陕西西安710043

为满足工业机器人高精度复杂曲线运动的需求,本文提出运行时间周期化工业机器人模型迭代寻优NURBS轨迹插补算法.首先,根据轨迹最大轮廓误差和机器人动力学特性对曲线分段.随后,提出优化回溯算法,使各子曲线段均可用S曲线加减速规划.之后... 详细信息

为满足工业机器人高精度复杂曲线运动的需求,本文提出运行时间周期化工业机器人模型迭代寻优NURBS轨迹插补算法.首先,根据轨迹最大轮廓误差和机器人动力学特性对曲线分段.随后,提出优化回溯算法,使各子曲线段均可用S曲线加减速规划.之后,为保证机器人在进给速度极小值处不超速,将各加减速阶段运行时间调整为插补周期的整数倍,并对子曲线段衔接处速度平滑处理.最后,提出模型迭代寻优曲线插补,大大降低了速度波动率.仿真试验表明,该方法插补轨迹的各项指标均满足要求且最大速度波动率仅为0.000099%.真机试验也验证了该方法可有效减小轨迹误差.

关键词：工业机器人 NURBS曲线运行时间周期化优化回溯算法模型迭代寻优

FCDN：一种新的多重注意力机制的轻量化红外弱小目标检测算法

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信息与控制 2024年

作者：王国刚肖峰刘云鹏沈阳化工大学信息工程学院中国科学院沈阳自动化研究所

针对传统目标检测框架对红外弱小目标检测能力不足、召回率低、模型参数量大的问题，提出了一种新的多重注意力机制的轻量级红外弱小目标检测算法—FCDN（Feature-Carafe-Dyhead-Nwd）。首先，提出了轻量级网络结构，减少目标信息在信... 详细信息

针对传统目标检测框架对红外弱小目标检测能力不足、召回率低、模型参数量大的问题，提出了一种新的多重注意力机制的轻量级红外弱小目标检测算法—FCDN（Feature-Carafe-Dyhead-Nwd）。首先，提出了轻量级网络结构，减少目标信息在信息流传递过程中的丢失；其次，在上采样过程中采用轻量化的上采样算子来获取更大的感受野，提升召回率；再次，采用带有多重注意力机制的检测头从不同层次来更多关注小目标信息用于目标的回归和识别；最后，采用一种新的损失函数，使用最大相似包围框度量来表征真实框和预测框的相似度。实验结果表明，在复杂背景下的红外弱小目标检测数据集上，相比于基准模型YOLOv5（You Only Look Once version 5），精确率达到99.4%，召回率提高了5%，达到94.7%，mAP50提高了4.3%，达到97.8%，参数量相比原基础模型下降约42%，模型大小被压缩至8.66Mb。检测结果表明该算法可以满足未来对于红外弱小目标的检测需求，对于红外跟踪、预警侦察、导弹制导等实际应用中具有重要价值和参考意义。

关键词：目标检测注意力机制 YOLOv5 红外跟踪

采用模糊补偿滑模控制器的空间柔性机械臂振动抑制方法

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振动与冲击 2024年第7期43卷 175-185,204页

作者：尚东阳李小彭尹猛李凡杰周赛男东北大学机械工程与自动化学院沈阳110819 中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055

空间柔性机械臂可以安装于空间站协助宇航员开展在轨维修、航天器交会对接和太空垃圾捕获等任务。空间柔性机械臂因其细长的结构在运动过程中会出现振动现象,进而影响操作精度和飞行安全。为了减弱空间柔性机械臂的振动,采用模糊补偿滑... 详细信息

空间柔性机械臂可以安装于空间站协助宇航员开展在轨维修、航天器交会对接和太空垃圾捕获等任务。空间柔性机械臂因其细长的结构在运动过程中会出现振动现象,进而影响操作精度和飞行安全。为了减弱空间柔性机械臂的振动,采用模糊补偿滑模控制策略对空间柔性机械臂的旋转运动进行控制。通过提高空间柔性机械臂的转动控制精度间接地减弱振动。首先根据假设模态法描述空间柔性机械臂的变形,使用拉格朗日原理建立了考虑了二维变形的模态和转角耦合的动力学方程。然后,利用模糊规则的万能逼近特性辨识、补偿包括柔性非线性项和外界干扰的动力学模型的不确定成分。接下来,根据李雅普诺夫函数设计模糊补偿滑模控制策略的控制律和自适应律以保证空间柔性机械臂的闭环稳定性。最后,开展了空间柔性机械臂的仿真和物理样机控制试验。试验结果表明,模糊补偿滑模控制策略可以有效地提高空间柔性机械臂的转动控制精度,间接地减弱振动幅值。与传统的滑模控制策略相比,提出的控制策略可以使转角跟踪误差绝对值的平均值下降17.86%,使横向加速度的标准差下降31.91%。

关键词：空间柔性机械臂滑模控制模糊补偿振动抑制

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可变形模块化履带机器人构型转换原理与验证

高技术通讯 2024年第3期34卷 290-301页

作者：张兆详冯靖凯刘金国张荣鹏沈阳化工大学信息工程学院沈阳110142 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院大学北京110049 中国科学院机器人与智能制造研究所沈阳110169

为实现机器人在不同环境中能够通过改变自身构型跨越障碍并完成任务,需对可变形模块化履带机器人构型之间的相互转换进行研究。以具有27种构型的机器人为研究对象,该机器人构成一个构型网络,每种构型被定义为加权定向构型网络中的一个... 详细信息

为实现机器人在不同环境中能够通过改变自身构型跨越障碍并完成任务,需对可变形模块化履带机器人构型之间的相互转换进行研究。以具有27种构型的机器人为研究对象,该机器人构成一个构型网络,每种构型被定义为加权定向构型网络中的一个节点。从一种构型到另一种构型的转换由非负权值的有向路径表示,权值均为1。采用Floyd算法,通过对距离矩阵和路由矩阵的迭代计算,求出构型网络中任意2种构型之间相互转换的最短步数与经过的中间构型。实物实验给出了可变形模块化履带机器人27种构型之间的相互转换以及面对不同环境以不同的构型应对的结果。实验结果表明,该机器人可以通过最短路径实现构型之间的相互转换,并且随着所处环境的不同,机器人可以改变自身构型顺利跨越障碍并完成任务。

关键词：模块化可变形履带机器人构型转换