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基于NI FlexRIO的图像实时采集及处理系统被引量：1: 2013年; 为了解决视觉测量中图像的实时采集及处理问题,以NI FlexRIO为基础,采用虚拟仪器技术,利用LabVIEW图形化开发平台,并结合相关技术知识,如乒乓操作、流水线技术等,研制了一套图像实时采集及处理系统。该系统并行地实时地实现了图像的采集、存储及处理,在图像分辨率为1 280×1 024、采集速率为500f/s的情况下,系统工作稳定,图像处理速度小于2ms,并且处理精度达到了亚像素级。该系统对于实现视觉测量的实时性具有重要意义,并且其良好的性能使其在其他相关领域也具有很高的实用价值。; 杨宁霍炬龚声民; 关键词：机器视觉 NI FLEXRIO 虚拟仪器 LABVIEW

基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法被引量：8: 2016年; 为提高多目标优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法.在该算法中,整个优化过程可分为标准粒子群优化层、粒子进化与学习层和档案信息交换层3个层次.粒子进化与学习层保证了每次迭代都能得到更好的粒子位置;档案信息交换层可以提供更好的全局最优.优化算法各个层次之间通过信息交互,共同提高算法的收敛性和多样性.与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比分析表明,所提出算法具有良好的性能,能够有效解决多目标优化问题.; 杨宁霍炬杨明; 关键词：多目标优化粒子群优化收敛性多样性

飞行器仿真测试中合作目标投影光斑的跟踪识别被引量：5: 2015年; 针对飞行器仿真测试中合作目标投影光斑的跟踪识别问题,提出了一种投影光斑跟踪识别新方法,该方法主要由预测、识别及修正3个阶段组成。预测阶段主要结合投影光斑运动特点对传统卡尔曼滤波进行改进,提高投影光斑的位置预测精度。识别阶段则根据投影光斑位置的预测值,分两种情况对光斑进行处理:如果下一时刻投影光斑在视场内,则根据相应的判别准则和匹配策略在下一时刻图像中快速搜索投影光斑的最优匹配光斑;如果下一时刻投影光斑在视场外,则根据测量系统相关信息,对视场外投影光斑在图像平面上的位置进行求解,并将求解结果加入相应的运动轨迹,实现对视场外投影光斑的跟踪识别。在完成投影光斑的跟踪识别后,根据跟踪识别结果对投影光斑相关参数进行修正。仿真实验和实际实验结果表明,本文方法能够有效跟踪识别飞行器仿真测试中合作目标的投影光斑,其最大跟踪识别误差不超过2.5pixel,即使跟踪识别过程中存在投影光斑进出视场的情况也不受影响。; 霍炬杨宁杨明; 关键词：飞行器仿真测试视觉测量

基于光束向量的空间运动目标姿态测量被引量：4: 2015年; 为了实现空间运动目标姿态参数的高精度测量,采用一种基于光束向量的姿态参数测量系统.该系统在运动目标上安装直线光束作为合作目标,利用高速摄像机记录光束投影光斑在接收平面上的位置.基于平面单应性原理,通过光斑接收平面上9个原始特征点构造柔性标定靶标,实现高速摄像机的高精度标定.进而根据摄像机标定结果获得光束在世界坐标系中的方向向量,而光束在目标体坐标系中的方向向量可根据其安装位置获得.然后,根据光束在世界坐标系和目标体坐标系中的方向向量实现对目标姿态参数的高精度求解.实验结果表明,本文测量系统满足姿态参数测量误差小于1′(1σ)的要求,能够实现对空间运动目标姿态参数的高精度测量.; 霍炬杨宁杨明; 关键词：视觉测量

基于小靶标拼接的大视场摄像机标定方法被引量：7: 2013年; 为了解决在大视场摄像机高精度标定中大尺寸靶标难以制作加工的问题,提出了一种基于小靶标拼接的大视场摄像机标定方法。该方法将小靶标在摄像机视场内多个位置进行摆放,通过各个小靶标之间的刚体变换,并考虑拼接过程中存在的约束条件,将各个小靶标拼接成一个覆盖整个摄像机视场的大靶标,然后使用该大靶标对大视场摄像机进行标定。仿真和实际实验表明该方法标定精度与使用实际大靶标进行标定时标定精度相当,能够实现对大视场摄像机的高精度标定。; 霍炬杨宁杨明董文博; 关键词：摄像机标定大视场刚体变换

基于小尺寸靶标组合的大视场摄像机标定方法被引量：5: 2013年; 摄像机标定是计算机视觉中的一个重要过程。大视场摄像机标定中,大尺寸靶标加工困难,而使用单一小靶标只能得到局部最优解。本文针对这一问题,提出一种基于小尺寸靶标组合的大视场摄像机标定方法。利用摄像机多项式投影模型,通过差分式求解方法将各个小尺寸靶标组合成一个大尺寸靶标,然后使用大尺寸靶标对大视场摄像机进行精确标定;在小尺寸靶标组合过程中,为了消除利用差分式方法进行求解时各个小尺寸靶标间只能平移、不能旋转的安放限制,提出了一种基于交比不变性的直线夹角求解方法,并设计了相应的复合靶标,提高了方法的灵活性。仿真和实际的实验结果表明,本文所提方法能够实现对大视场摄像机的精确标定。; 杨宁霍炬杨明王伟兴

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杨宁