本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺(jué)的剖竹機(jī)加工目標(biāo)檢測(cè)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《東北林業(yè)大學(xué)》 2015年

基于機(jī)器視覺(jué)的剖竹機(jī)加工目標(biāo)檢測(cè)算法研究

王海豐  

【摘要】：隨著我國(guó)對(duì)竹材需求的加大,竹工機(jī)械的自動(dòng)化已經(jīng)引起了人們的高度重視,但傳統(tǒng)的竹工機(jī)械嚴(yán)重制約著竹工工業(yè)的發(fā)展,研制自動(dòng)化程度高的竹工機(jī)械勢(shì)在必行。視覺(jué)測(cè)量技術(shù)隨著計(jì)算機(jī)和光電技術(shù)的發(fā)展,其應(yīng)用的領(lǐng)域越來(lái)越廣,備受人們的關(guān)注,基于機(jī)器視覺(jué)的剖竹機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)克服了傳統(tǒng)剖竹機(jī)的不足,對(duì)于竹工機(jī)械的發(fā)展具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。本文以數(shù)字圖像處理和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)為背景,在竹材數(shù)學(xué)模型理論基礎(chǔ)上,分別對(duì)數(shù)控剖竹機(jī)加工目標(biāo)圖像分割、檢測(cè)與跟蹤以及單目視覺(jué)測(cè)量技術(shù)進(jìn)行了深入研究。設(shè)計(jì)基于機(jī)器視覺(jué)的數(shù)控剖竹機(jī)視覺(jué)檢測(cè)軟件系統(tǒng),利用數(shù)字圖像處理技術(shù)研究竹材端面圖像的預(yù)處理及分割算法,進(jìn)行竹材端面圖像的提取；利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)研究運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)與跟蹤算法,實(shí)現(xiàn)竹材加工目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤；利用單目視覺(jué)技術(shù),根據(jù)攝像機(jī)模型及標(biāo)定技術(shù),研究基于小孔成像理論的圖像測(cè)距算法及竹材幾何參數(shù)測(cè)量。最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)與跟蹤及視覺(jué)測(cè)量技術(shù)在數(shù)控剖竹機(jī)自動(dòng)加工系統(tǒng)中的應(yīng)用。本文主要的研究?jī)?nèi)容有：(1)基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)建立剖竹機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng),完成了視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)。軟件系統(tǒng)采用Visual C++設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā),結(jié)構(gòu)優(yōu)化、功能齊全、人機(jī)界面友好,可以實(shí)現(xiàn)剖分竹材的自動(dòng)化測(cè)量,提高了加工效率。(2)系統(tǒng)地研究了竹材數(shù)學(xué)模型和竹材四面平整銑削、兩面平整銑削兩面弧形銑削和四面銑削三面剖分三種加工方式的特點(diǎn)及竹條體積和利用率的計(jì)算方法,對(duì)竹材體積及出材率從竹筒剖分份數(shù)、長(zhǎng)度及小端內(nèi)徑等幾個(gè)方面進(jìn)行了分析和對(duì)比。(3)對(duì)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的圖像處理算法進(jìn)行了研究。提出基于小波變換和顏色空間的三種竹材端面圖像分割算法�；谛〔ㄗ儞Q的圖像分割算法,分別利用非下采樣Contourlet變換和Gabor小波變換,提取圖像的紋理特征,實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)圖像的分割；基于顏色空間的圖像分割算法,利用Lab顏色空間與竹材顏色的重合性,設(shè)計(jì)特征實(shí)現(xiàn)竹材圖像的分割,并利用圓擬合算法實(shí)現(xiàn)竹材端面的框定,提出的算法都取得了很好的分割效果。(4)對(duì)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法進(jìn)行了研究。提出基于改進(jìn)幀差的高斯混合模型運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。研究幀差法和高斯混合模型運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的不足,對(duì)兩者進(jìn)行融合,利用幀間差分結(jié)果區(qū)分視頻中的不同運(yùn)動(dòng)區(qū)域,并對(duì)不同區(qū)域賦予采取不同的更新策略,利用高斯混合模型得到前景圖像,從而實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。提出基于改進(jìn)Camshift的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法,研究改進(jìn)的Camshift運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法,采用顏色、紋理、灰度梯度組成的多特征,構(gòu)建聯(lián)合概率分布圖,實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的準(zhǔn)確跟蹤；在竹材運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤中,利用背景差分和幀間差分實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)竹材目標(biāo)的檢測(cè),Camshift進(jìn)行竹材運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤,Kalman濾波實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的預(yù)測(cè)及目標(biāo)位置修正,算法提高了竹材目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性,對(duì)陰影、目標(biāo)與背景相似等問(wèn)題的處理,提高了跟蹤的穩(wěn)定性,算法具有良好的適應(yīng)性。(5)對(duì)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的測(cè)量技術(shù)進(jìn)行了研究。提出基于單目視覺(jué)的圖像測(cè)距算法,根據(jù)攝像機(jī)模型及攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù),利用攝像機(jī)模型的幾何關(guān)系,根據(jù)成像理論測(cè)量圖像中兩個(gè)特征點(diǎn)及其中點(diǎn)到攝像機(jī)的距離,然后根據(jù)幾何關(guān)系推導(dǎo)得到物體的尺寸信息。算法設(shè)計(jì)思想簡(jiǎn)單、計(jì)算速度快和易于實(shí)現(xiàn),是對(duì)測(cè)量技術(shù)的創(chuàng)新。基于機(jī)器視覺(jué)的數(shù)控剖竹機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)及相關(guān)理論研究,突破了傳統(tǒng)竹材加工的思路,取得了創(chuàng)新性成果,為竹材竹加工機(jī)械的自動(dòng)化操作提供了一種新的技術(shù)手段和相應(yīng)的科學(xué)理論依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

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3 蔣建國(guó);吳暉;齊美彬;張莉;;攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)下的快速目標(biāo)檢測(cè)算法[J];圖學(xué)學(xué)報(bào);2012年03期

4 逯鵬;張姍姍;劉馳;黃石磊;湯玉合;;基于稀疏超完備表示的目標(biāo)檢測(cè)算法[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2013年06期

5 李大輝;金濤;;弱小目標(biāo)檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)與分析[J];中國(guó)科技信息;2013年16期

6 張明艷;許鋼;孟櫻;;基于時(shí)空特性的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法研究[J];安徽工程大學(xué)學(xué)報(bào);2013年04期

7 徐振海,王雪松,肖順平,莊釗文;基于模糊融合的目標(biāo)檢測(cè)算法研究[J];國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào);2000年04期

8 李維雅,董能力,金鋼,李正周;弱小目標(biāo)檢測(cè)算法性能評(píng)價(jià)的回歸分析方法[J];光電工程;2005年02期

9 高陳強(qiáng);田金文;王鵬;;基于時(shí)域特性分析的紅外運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)算法[J];紅外與激光工程;2008年05期

10 曾脈;左志宏;常曉夫;何煊;;一種準(zhǔn)確而快速的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法[J];成都信息工程學(xué)院學(xué)報(bào);2008年04期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 高飛;蔣建國(guó);安紅新;齊美彬;;一種快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法[A];全國(guó)第22屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議(CACIS·2011)暨全國(guó)第3屆安全關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用（SCA·2011）學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2011年

2 孫瑾秋;張艷寧;姜磊;王敏;;基于變換域特征的星空背景弱小目標(biāo)檢測(cè)算法[A];第八屆全國(guó)信號(hào)與信息處理聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

3 鄧宇;陳孝威;;綜合利用時(shí)空信息的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法[A];第二屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議(HHME2006)——第15屆中國(guó)多媒體學(xué)術(shù)會(huì)議(NCMT'06)論文集[C];2006年

4 袁輝;孫卓;李德民;魏穎;;基于小波多尺度互能量交叉融合濾波的弱小目標(biāo)檢測(cè)算法[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

5 顧靜良;萬(wàn)敏;張衛(wèi);鄭捷;;低對(duì)比度弱小目標(biāo)檢測(cè)算法[A];中國(guó)工程物理研究院科技年報(bào)（2005）[C];2005年

6 黃龔;鄭錦;劉養(yǎng)科;;攝像機(jī)水平巡掃時(shí)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法[A];第六屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2010)、第19屆全國(guó)多媒體學(xué)術(shù)會(huì)議（NCMT2010）、第6屆全國(guó)人機(jī)交互學(xué)術(shù)會(huì)議（CHCI2010）、第5屆全國(guó)普適計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議（PCC2010）論文集[C];2010年

7 張國(guó)華;;一種基于導(dǎo)引頭穩(wěn)定平臺(tái)結(jié)構(gòu)的目標(biāo)檢測(cè)算法[A];第九屆全國(guó)光電技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2010年

8 王正;劉瑞華;;基于PTZ攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法[A];全國(guó)第一屆嵌入式技術(shù)聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2006年

9 王彪;王成儒;王芬芬;;一種改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展·2007——全國(guó)第18屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

10 劉琳;顧國(guó)華;錢惟賢;陳錢;徐富元;;目標(biāo)檢測(cè)算法的研究以及SRIO協(xié)議在目標(biāo)檢測(cè)的應(yīng)用[A];第八屆華東三省一市真空學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2013年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 王海豐;基于機(jī)器視覺(jué)的剖竹機(jī)加工目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2015年

2 王俊強(qiáng);圖像中人體目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

3 郭明瑋;基于視覺(jué)記憶的目標(biāo)檢測(cè)算法：一個(gè)特征學(xué)習(xí)與特征聯(lián)想的過(guò)程[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

4 臧風(fēng)妮;智能視頻監(jiān)控中海面艦船目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2014年

5 陳偉;基于PSO的復(fù)雜工業(yè)環(huán)境視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)算法應(yīng)用研究[D];武漢科技大學(xué);2008年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉恒建;基于FPGA+DSP的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];南京理工大學(xué);2015年

2 賈建英;視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

3 周亞運(yùn);基于TMS320DM642平臺(tái)的紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)[D];南京理工大學(xué);2015年

4 姚丹;基于多光譜信息融合的弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

5 劉培培;基于區(qū)域特征的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的研究與開(kāi)發(fā)[D];廣西大學(xué);2015年

6 崔璇;天空背景下紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];陜西師范大學(xué);2015年

7 李兆軍;沿跡干涉運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（電子學(xué)研究所）;2006年

8 張鶴;運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];武漢科技大學(xué);2011年

9 王明智;嵌入式目標(biāo)檢測(cè)算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];大連理工大學(xué);2012年

10 黃素茵;基于視頻監(jiān)控運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];華南理工大學(xué);2013年

  本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺(jué)的剖竹機(jī)加工目標(biāo)檢測(cè)算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：191587