【摘 要】
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图像采集系统是CMOS相机研发过程中的重要测试设备,传统的图像采集系统只有一个数据采集通道,且采集速率较低,已经不满足CMOS相机高分辨率、高帧频的传输要求。选取NI公司的PXIe-7962R数据采集卡,设计接口电路,调用NI LabVIEW FPGA模块编程,将数据采集卡和接口电路整合在通用工控机上,设计驱动程序和系统应用程序,形成新一代图像采集系统。图像采集系统采用点对点的数据流设计,PXIe
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图像采集系统是CMOS相机研发过程中的重要测试设备,传统的图像采集系统只有一个数据采集通道,且采集速率较低,已经不满足CMOS相机高分辨率、高帧频的传输要求。选取NI公司的PXIe-7962R数据采集卡,设计接口电路,调用NI LabVIEW FPGA模块编程,将数据采集卡和接口电路整合在通用工控机上,设计驱动程序和系统应用程序,形成新一代图像采集系统。图像采集系统采用点对点的数据流设计,PXIe-7962R和工控机内存采用DMA的方式直接通过PXIe总线交互数据,无需将数据传回主机处理器,提高了数
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在大型化工厂中,输送液体的管道的泄漏是一个重要的问题。管道的破损不仅会影响工厂的正常运行,同时也增加了维护成本。此外,还会使操作人员的生命安全受到威胁。因此,管道泄漏的检测与定位是维护和状态监测中的关键任务。近年来,大型工厂利用红外(IR)相机进行泄漏检测。红外相机可捕捉温度比周围环境温度高(或低)的液体泄漏。本文针对化工厂中的管道泄漏,提出了一种基于红外视频数据和机器视觉技术的检测与定位方法。由
作为物理对象在三维空间的有效表示方法,三维彩色点云可以提供丰富的沉浸式视觉体验,但在其获取、处理、编码传输等各环节会引入失真,从而导致其视觉质量下降。因此,如何监测彩色点云的视觉质量是一个亟待解决的重要问题。本文将三维彩色点云投影到二维平面,提出了一种基于全局与局部感知特征的彩色点云视觉质量评价方法。首先,将三维彩色点云转化为彩色纹理投影图与几何投影图。然后,根据三维彩色点云的纹理与几何失真在其投
针对照明系统中对人体检测的需求,提出了基于改进YOLOv3的嵌入式机器视觉系统实现人体检测与定位。通过红外摄像头采集红外人体图像制作数据集;对YOLOv3进行改进并训练得到轻量化的人体检测模型,通过网格图方法由人体矩形框坐标得到人体的空间坐标。改进的YOLOv3人体检测模型的准确率提升了3.26%,参数量减少了96.01%、计算量减少了91.04%和模型体积减少了96.00%,经过模型转换后部署在
造纸行业竞争日益激烈,纸病的监测对保障纸品质量方面有着不可或缺的作用。针对纸病图像相对于背景图像便于区分的特点,采用连通域标记数学算法来开展纸病检测分析,最后用纸病图像验证算法是否可行。
近年来,深度学习为一种基于二维(2D)—三维(3D)配准技术以测量人体膝关节运动的方法,该方法提供了快速完成配准并增加捕捉范围的可能性。但这类方法受限于大量的数据需求,因此,我们提出了一种基于特征的迁移学习法,用于提取荧光透视影像的特征。通过三个受试者以及不到100对荧光透视影像,我们获得了40%的平均配准成功率。本研究提出的基于学习的配准方法,可在荧光透视影像数量有限时使用。
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针对多重分形去趋势波动分析(Multifractality Detrended Fluctuation Analysis,MF-DFA)可以从全局和局部两方面出发,深层次发掘目标物体的各种特征,但存在过度覆盖的缺点,提出一种能够减少过度覆盖的三角覆盖MF-DFA,用于环形零件图像的种类特征提取。选用齿环、齿轮、轴承与螺母这四类常见环形零件的图像为研究对象,利用三角覆盖MF-DFA研究环形零件图像的