一种基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法.pdf
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一种基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法.pdf
本发明公开了一种基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法,其中,具体包括如下步骤:S1,获取线激光照射在轮胎花纹上的照片,并对照片进行校正;S2,去除经校正后的照片的背景和虚光;S3,求取经S2处理后的照片上光条的多个中心坐标点,并对中心坐标点进行立方样条拟合,得出立方样条拟合公式;S4,基于多项式法对光条中心坐标点进行拟合,得出多项式拟合公式;S5,将立方样条拟合公式与多项式拟合公式作差;S6,对S5中作差得到的结果进行卷积处理,求取卷积曲线上的极大值;S7,滤除小于预设值的极大值,得到的极大值即为轮胎花纹深
基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法.pdf
本发明公开了基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法,包括以下步骤:S1、在移动车辆上安装加速仪形成移动采集设备;S2、驱动移动车辆匀速通过待检测桥梁,移动车辆上的加速仪采集加速度信号;S3、通过傅里叶变换获取移动车辆动力响应频谱;S4、重复10次上述操作,对动力响应频谱内的幅值Xf进行平均,并绘制能量谱密度曲线PSD,进而求取桥梁模态振型;S5、调整移动车辆位置,重复上述操作,获取多个桥梁模态振型。本发明通过基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法,可以有效的检测桥梁动力特性,工作人员无需封锁桥梁,保证了桥梁的正常
一种基于机器视觉的工件定位与识别方法.pdf
一种基于机器视觉的工件定位与识别方法,包括:步骤1,创建SVM分类器,计算训练集图像的灰度共生矩阵,训练分类器;步骤2,工业相机采集流水线上工件的实时影像,并校正畸变;步骤3,通过OTSU阈值分割法将校正后的图像二值化,并用canny算法检测边缘,将目标与背景分割开来;步骤4,旋转矩形拟合过滤后的轮廓,得到旋转矩形的中心坐标和旋转角度,将每个工件分离出来;步骤5,求解图像坐标系与机器人坐标系的映射关系矩阵;步骤6,对每个工件中心坐标进行变换,实现对工件的定位;步骤7,计算分离出的工件区域图像的灰度共生矩阵
一种基于机器视觉的小鼠探索的识别方法.pdf
本发明公开了一种基于机器视觉的小鼠探索的识别方法,所述方法利用现有监控摄像机采集图像,利用背景分割技术将小鼠轮廓从图像中去噪并提取出来后,进行综合性的智能识别。将小鼠鼻部距离目标物体一定范围(可根据需求定义),且鼻部朝向经过目标物体的行为,视为探索行为,并记录探索时间。该方法综合各种机器视觉技术,包括Canny边缘检测,角点检测,质心检测等技术,并提出基于比例约束的角点检测的算法,和基于质心检测的角点预测算法,能够准确的识别实验小鼠鼻部探索行为参数,准确率高达97%。本发明方法无需人工监管,极大地节省人力
一种基于机器视觉的动态图像识别方法.pdf
本发明涉及一种基于机器视觉的动态图像识别方法,包括:S1、针对RGB‑D相机针对目标区域所拍摄的视频,按照预先设定的时间间隔提取多帧RGB‑D图像得到第一图像集合;S2、根据所述第一图像集合,判断RGB‑D图像中是否出现动态物体;S3、若RGB‑D图像中出现动态物体,则根据预先获取的干净RGB‑D图像和第二图像集合,判断所述动态物体是否有向目标区域的运动的趋势,得到判断结果;所述第二图像集合包括第一图像集合中出现动态物体的RGB‑D图像和在第一图像集合中该出现动态物体的RGB‑D图像之后的N帧RGB‑D图