无人机进行植保作业后, 要实现自主降落, 传统的无人机一般借助于自身的GPS系统进行辅助, 但该系统在小型无人机上进行精确定位时会存在较大误差。针对这一问题, 利用机器视觉系统对无人机定点识别方法展开了研究：设定特定的地标, 通过色值提取滤去该定点以外的其他颜色干扰信息, 展开形状分析排除掉除该定点形状以外的元素, 进行Canny边缘检测识别出地标的轮廓, 建立平面坐标系, 结合边缘检测获得的像素信息测算地标点的具体方位, 并通过试验验证了利用视觉系统可以较好地辅助无人机实现定点降落。
定点识别 机器视觉 色值提取 形状识别 边缘检测 fixed-point recognition machine vision color value extraction shape recognition edge detection
1 中国科学院大学, 北京 100049
2 中国科学院上海光学与精密机械研究所信息光学与光电技术实验室, 上海 201800
3 上海市大恒光学精密机械有限公司, 上海 201800
利用米氏散射理论和时域有限差分(FDTD)软件计算了不同大小、形状和折射率粒子的前向散射光场分布，分析了通过光强度分布和非对称因子反演粒子相关信息、区分粒形的可行性。研制了一台利用增强型CCD 相机在线采集单个气溶胶粒子在5°~19°前向散射角范围内光场图样的装置。8 μm 粒径的聚苯乙烯球形粒子散射图样实验结果与理论计算对比较为吻合，验证了该装置的有效性。应用该装置对不同形状的气溶胶粒子进行检测，结果表明能够从散射图像和反演计算结果区分出球形、杆状和其他形状粒子。
激光技术 形状识别 光散射 气溶胶
1 湖北工业大学机械工程学院, 湖北 武汉 430068
2 湖北省现代制造质量工程重点实验室, 湖北 武汉 430068
为了实现二维小角度的测量，采用压电陶瓷(PZT)驱动方式，获取运动的干涉条纹。利用数值积分法推导了理想干涉条纹下，条纹宽度、条纹方向角与光电探测器各象限信号相位的关系，解出了各象限相位等效点，并建立了激光光束夹角与条纹形状之间的模型。应用椭圆最小二乘拟合算法，实现了四象限探测器相位信息的有效提取，达到识别条纹宽度和方向角的目的。二维偏转角的测量实验结果表明，该方法能够满足对工作台角度偏转量等精密测量的要求，即使是在干涉条纹形状不规则、工作台运动频率不严格一致的环境下，对条纹形状的识别精度也很高，重复性好。
测量 四象限光电探测器 条纹形状识别 数值积分 最小二乘椭圆拟合
针对国内交通标志的属性特征, 提出了一种基于颜色和形状的交通标志分类算法。采用RGB模型分量值互减的方法对自然背景下的交通标志图像进行分割, 提取出感兴趣区域, 对标志区域进行形态学处理、边缘检测, 提取标志外层轮廓。利用Hough变换识别交通标志线性特征。在识别交通标志颜色和几何形状的基础上, 利用交通标志的分类知识实现交通标志的快速分类。实验结果表明, 该方法容易实现, 满足实时性要求, 并能达到较好的分类效果。
图像识别 RGB模型 颜色分割 Canny边缘检测 形状识别 images recognition RGB model color segmentation Canny edge detection shape recognition
