为提高SSD目标检测算法的小目标检测能力, 提出在SSD算法中引入转置卷积结构, 采用转置卷积将低分辨率高语义信息特征图与高分辨率低语义信息特征图相融合, 增加低层特征提取能力, 提高SSD算法的平均精准度。同时针对SSD算法存在模型过大, 运行内存占用量过高, 无法在嵌入式ARM设备上运行的问题, 以DenseNet为基础, 结合深度可分离卷积,逐点分组卷积与通道重排提出轻量化特征提取最小单元, 将SSD算法特征提取部分替换为轻量化特征提取最小单元的组合后, 可在嵌入式ARM设备上运行。在PASCAL VOC数据集和KITTI自动驾驶数据集上进行对比实验, 结果表明改进后的网络结构在平均精准度上得到明显提升, 模型参数数量得到有效降低。

碗形塞主要用于堵塞发动机工艺孔, 其加工精度高, 直径尺寸公差要求在微米数量级。目前对碗形塞的加工误差检测主要还是人工检测方式,人工检测精度低且不能满足现代化生产的在线检测要求, 因此提出利用双目视觉实现碗形塞加工误差在线检测的方法, 将碗形塞放在一个旋转机构上匀速旋转, 利用两台平行方向放置的摄像机采集碗形塞直径端面的多组图像, 通过所提出的端面杂质去除方法校正检测结果, 再通过数据处理获得碗形塞直径和锥度的加工误差。搭建了基于双目视觉的碗形塞加工误差在线检测系统并进行在线测试, 测试结果表明该方法能够满足碗形塞的测量要求并实现在线检测。

研究了基于奇异值分解的图像匹配和目标跟踪问题.由于图像的奇异值特征具有良好的稳定性,可以将奇异值当作一种有效的代数特征来描述并表征图像.根据所定义的奇异值缩放不变量提出了一种基于奇异值分解的模板更新算法.在算法中,根据奇异值向量的缩放不变特征来度量当前模板内的目标信息,然后根据所定义的置信度自动计算更新后所需的模板大小,从而使更新后的模板更有效地包含目标.试验表明:提出的模板更新算法在序列图像的目标跟踪中具有较好的实用性.

针对基于势函数聚类的多阈值图像分割算法的不足,定义了伪势的概念,并在原算法基础上提出了一种改进的图像分割算法.由伪势概念确定了伪势合并的判别方法,按照此方法,当相邻的两个峰之间的距离小于所定义的自适应模糊伪势因子时,则应该进行伪势合并.改进后的算法在计算剩余势函数时判断是否存在伪势,然后在势划分函数组的确定过程中相应地进行伪势合并计算.利用多幅图像进行了多阈值分割的仿真试验,结果表明,改进的基于势函数的多阈值图像分割算法具有更好的鲁棒性和分割效果.

传统的图像相关匹配方法是利用求取对应像素灰度的相关性进行图像之间的相似度量的.由于参考图和实测图之间存在着灰度差异、模糊、噪声以及局部遮挡等,这就使得仅依靠图像灰度相关进行匹配的算法性能受到影响.基于图像分割后的区域是比像素灰度更高一级的图像表述,利用势函数聚类自适应多阈值图像分割技术,提出了一种对图像的加权区域模板相关匹配的算法.这种算法建立了一种目标区域隶属度的相关度量方法.试验结果表明了该算法在多种图像变形情况下的有效性.

传统的图像相关匹配方法利用求取对应像素灰度差的累加和进行图像之间的相似性度量,或者设定阈值计算具有相近灰度值的像素点的个数进行相似性度量,由于参考图和实测图之间存在着灰度差异、模糊以及局部遮挡等,使得仅依靠图像灰度信息的算法的性能受到影响.结合图像的边界特征匹配技术,提出了一种新的图像相关匹配算法.该算法首先对图像进行边界提取并二值化,然后利用所定义的基于边缘的相似距离(ESD)对处理后的二值图像进行相似性匹配运算.试验结果表明这种算法在多种图像畸变情况下的有效性。