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基于仿生视觉的时空超分辨率重建方法研究
目前现有方法通过对常规模型算法的修改，或引入诸多约束条件, 或对先验模型的简单概化、或通过学习（非生物）的方法获取先验知 识参与重建等，以解决时空超分辨率图像重建的求解病态或不适定问 题，仍不同程度地存在着一定的局限性。本项研究受蝇类视觉系统的 启发，与以往研究策略和角度不同，首先，有别于目前面向图像或视 频全域的时空超分辨率信息处理模式，基于生物视觉对感兴趣区域或 目标物体的注意机制，构建多序列图像的时空超分辨率仿蝇重建信息 处理系统模式。其次，通过超视锐度机理、大小场景系统、以及“共
南京工程学院
2021-01-12
一种基于机器视觉的点胶质量检测方法
本发明公开了一种基于机器视觉的点胶质量检测方法，包括以下步骤：首先，获取点胶操作前和后的焊盘图像；其次，利用图像处理算法处理两张图像，去除背景的干扰后提取出胶滴的图像；再次，利用 Blob 分析算法求取胶滴的点胶参数，包括胶滴面积、中心点坐标以及形状因子；最后，根据点胶质量评价模型来求取胶滴的点胶质量。通过将胶滴的点胶质量与阈值相比较，确定点胶质量是否合格。本发明方法可以有效地应用到具有复杂背景图像、高速高频点胶过程的点胶一致性检测以及点胶质量检测中。
华中科技大学
2021-04-14
烟草行业制丝烟气机器视觉检测技术
该检测技术目前主要能力有烟丝宽度检测、烟丝结构检测、烟叶霉变检测、污损图文识别、雾化效果检测、烟气成团性检测等，并且实现了在线检测防潮、多频次、样本复杂等检测难点；解决了目前行业内容人工取样检测效率低下、人工观察不及时、无法实现人工检测等难题，在行业创新性上具有重要意义。
山东产业技术研究院（青岛）
2023-05-16
基于视觉支持的并联机器人抓取系统研发
成果简介：自从柔性自动化生产线得到大规模应用，并联 机器人以其快速性、稳定性和准确性被广泛应用于分拣、包装、 抓取、装配等领域，具有刚度大、承载能力强、精度高、自重 负荷比小及动力性能稳定等一系列优点。 其主要功能包括：通过视觉传感器获取目标图像，经过特 征提取和匹配计算出末端执行器与目标物体之间的相对姿态， 辅助机器人对目标的快速准确抓放操作。将视觉识别技术应用 到
合肥工业大学
2021-04-14
单目视觉城市建筑物参数化三维建模
本书结合作者对图像处理,分析和三维重建等进行的研究和工作,对从数码相机拍摄的建筑物图像中以参数化建模的方法恢复建筑物的三维几何结构进行了论述和探讨.
江苏海洋大学
2021-05-06
大视场低畸变高分辨率全景视觉系统
复旦大学
2021-04-10
计算机视觉检测技术的QR码检测识别方法
本发明主要由计算机、数字摄像机、补光装置和声光提示装置组成,数字摄像机的视频信号输出给计算机,接受到视频传感器输入后计算机控制补光设备和声光提示设备,计算机内安装有QR码智能检测模块,通过循环读取扫描视频中的帧数据,检测其中的QR码图形,并提取和译码。
四川大学
2021-04-10
辅助机器视觉穴盘幼苗质量检测的苗盘分隔装置
本发明公开了一种辅助机器视觉穴盘幼苗质量检测的苗盘分隔装置。两个安装横梁平行横跨在架体的上方，其上部两端各安装一个直线气缸，两个无杆气缸两端的限位块分别固定于安装横梁短边外侧上部，纵向分隔组件中的两个拉杆安装梁分别位于各自安装横梁的上方，并与各自下方的两个直线气缸的气缸杆连接，纵向分隔组件中的多根轴向开口的空心圆柱吊杆上部分别固定于安装横梁各自对称的孔中，横向分隔组件中的分隔片安装梁的两端分别固定于各自无杆气缸的滑块上，横向分隔组件中的分隔片限位支撑板的两端分别水平固定在安装横梁短边的外侧下部。本发明有效解决相邻叶片跨界重叠导致的机器视觉系统误判问题，同时占地面积小，有效避免对幼苗叶片的损伤。
浙江大学
2021-04-13
基于3D视觉自动控制食品检测机械结构
本实用新型提供了基于3D视觉自动控制食品检测机械结构，包括：防护装置、流水线、移动机构；防护装置呈矩形框架结构；流水线设置在防护装置的内部；移动机构设置在流水线的一侧；货台设置在移动机构的一侧；第一机械臂设置在移动机构的上侧，且第一机械臂与移动机构通过螺栓固定相连接；相机设置在流水线的一侧；第二机械臂设置在流水线的一侧；控制台设置在流水线的一侧；通过对现有装置的改进，该装置具有运行效率高，抓取范围大、不易出现漏检漏抓现象的优点，从而有效的解决了现有装置的问题和不足。
青岛农业大学
2021-04-13
一种基于自适应采样的实时视觉跟踪系统（技术）
成果简介：视觉跟踪是计算机视觉领域中备受关注的一个研究热点。它在智 能交通、人机交互、视频监控和军事等领域有着广泛的应用。在实际应用中， 视觉跟踪方法通常需要处理一些复杂的目标运动如运动突变和几何外观急 剧变化等情况，传统的跟踪技术无法满足跟踪要求。我们提出基于自适应 MCMC采样的方法，很好地解决了这一难题，为实际应用中复杂运动目标的跟踪提供了保障。 项目来源：自主研发。 技术领域：计算机应用技术，人工智能与模式识别。
北京理工大学
2021-04-14