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非接触视觉测量与识别检测平台
 本项目以图像处理、模式识别,以及多信息融合技术为基础,构建了一个通用性强、高智能化和自动化水平的视觉测量与检测平台。实现复杂环境下对多种类目标(不同形状和尺寸零件、结构件等)、多参数(尺寸、平行度、挠度等)、多尺度的测量与检测。
南京工业大学 2021-01-12
基于视觉技术的香菇自动分级方法
研发阶段/n技术简介:将机器视觉技术与自动控制、机械设计相结合,应用于香菇的分级中,实现香菇4个级别(天白花菇、白花菇、茶花菇、光面菇)的在线自动分级,分级准确率大于90%;机器单排每天可分选480.4kg香菇,是单人工的分选的4倍。技术的应用领域前景分析:用机器自动分级代替人工手选,不仅可以排除主观因素干扰,将工人从繁重的劳动中解脱出来,降低加工成本,而且可以记录整个系统的工作状况,提供产量等报表,具有精度好、智能化程度高、效率高,可一次完成多种品质指标的检测等优点。有利于建立产品质量标准化体系,
华中农业大学 2021-01-12
IEEE1394 立体视觉头(产品)
成果简介:IEEE1394 立体视觉头由多个微型 CMOS 摄象机构成的成象模块和 IEEE 1394 传输模块组成。多个 CMOS 摄象机同步获取图象(摄象机之间信号完全同步),并将图象存储在成象模块的缓存中。摄象机的个数可以根据不 同的视觉感知任务选配。IEEE 1394 传输模块读取成象模块缓存的图象数据, 通过 IEEE 1394 接口将图象数
北京理工大学 2021-04-14
高速移动状态下视觉感知技术
研究意义1. 视觉感知是高铁、自动驾驶车辆、无人航行器等自动化设备实现环境感知的重要手段。2. 对运动状态下产生的图像模糊进行复原是计算机视觉领域的重要研究内容。3. 运动模糊对于基于视觉的目标检测算法的检测能力具有显著影响。 研究目标 本研究相机在直线运动状态下前进速度与目标检测算法在产 生的模糊图像上检测能力的关系。通过实验进行具体关系的 研究与分析。对模糊图像应用合适的去模糊算法,观察并分 析去模糊后目标检测能力的变化。
北京交通大学 2023-05-08
基于FPGA\SOC的视觉里程计
视觉里程计可以通过相邻两帧图像之间的差异,计算出机器人位置和姿态的变化。采用FPGA\SOC实现机器人视觉里程计则可以极大地提高处理能力,满足实时计算的要求,本项目: (1)支持SURF特征点和FAST特征点的检测。其中SURF特征点(8个尺度),支持图像的尺度不变性。
哈尔滨工业大学 2021-04-14
上海青瞳视觉科技有限公司
上海青瞳视觉科技有限公司 2022-11-01
一种基于立体视觉的三维手掌姿态识别交互方法和系统
本发明公开了一种基于立体视觉的三维手掌姿态识别方法和系统,属于计算机视觉和人机交互技术领域。本发明包括:使用立体视觉信息采集设备进行数据的采集,得到包括深度信息在内的三维数据;·745·通过得到的三维数据对手掌进行分割,然后运用平面拟合,获得手掌在三维空间中的姿态;根据跟踪识别的手掌姿态,匹配预定义的标准手势,进行具体的三维应用,实现人机交互。本发明通过识别手掌的姿态,使得识别的精度更高,更少的出现误识
华中科技大学 2021-04-14
智能视觉感知交互与脑机交互
基于图像处理和机器学习进行人眼特征提取与分析,建 立基于特征模型与外观模型融合的智能视觉感知机制,并通过 海量大数据分析和建模计算,提出了智能视觉感知驱动的眼动 注视点计算方法,解决了跨设备坐标系空间无缝转换和多用户 标定模型共享等关键“卡脖子”技术问题。此外,提出基于深 度学习的运动想象脑电分类方法,面向人-机器人交互开发了 智能脑机接口与应用系统。 :
浙江工业大学 2021-05-06
计算机视觉农产品智能分选
农产品分选是农产品采后商品化处理的核心环节,是提高农产品标准化水平与增加 农民收入重要手段。随着现代农业发展,传统的人工分选和面向单种作物的专用分选装 备已不能适应经济社会发展的要求。随着近两年人工智能技术的爆发式增长,将人工智 能与农产品分选相结合,将领智能农机分选装备的发展方向,对发挥我市现代农业的高 端装备制造业先发优势,提升我市作为装备制造业强市的国家地位具有积极意义,具有 良好经济效益和社会效益意义。目前一些胡萝卜等农产品生产加工企业主要依靠人工分 级,生产成本高,生产效率低,利润低。针对外贸行业对农产品分选要求,研制了国内 首台套的胡萝卜智能精选分级生产线,该生产线已顺利推广到马铃薯、花生、苹果的智 能分级领域。
青岛农业大学 2021-04-11
多结构光双目复合视觉焊缝跟踪装置
本实用新型涉及一种多结构光双目复合视觉焊缝跟踪装置,涉及自动焊接技术领域, 特别是焊接机器 人视觉传感技术领域。该装置包括用于向焊缝区域投射结构光条纹的多 线激光发生器(10)、装有窄带滤光 片(1)和中性减光片A(2)的用于采集焊缝特征 激光条纹图像的摄像机A(3)、装有带通滤光片(8)和中性减光 片B(9)的用于采集 激光条纹以外图像的摄像机B(7)、与摄像机A(3)、摄像机B(7)相连的控制器(11) 组成。 综合两摄像机的图像信息可以计算出焊枪当前理想位置,得到与实际位置的差值, 并由控制器转换成模拟信号或无线通信输出,控制焊枪纠偏电动机,实现焊缝自动跟踪 的目的。 
南京工程学院 2021-04-11
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