语义地图能够帮助移动机器人更好地理解环境，改善定位性能。为了提高语义地图的精度，本文提出一种激光与视觉融合识别并构建语义地图的方法。首先对激光雷达击中点进行直线拟合，提取凸凹墙角信息；然后利用相机和电子罗盘进行墙角的方向性进行区分，得到丰富的墙角类别信息；接着利用墙角信息对柜式物体进行误识别去除，融合激光深度信息，得到更加精确的物体语义信息；最后利用贝叶斯估计增量式地构建语义地图，消除语义栅格重叠构建的问题。通过仿真环境以及真实环境下的实验验证了该方法的有效性，同时利用语义地图进行重定位实验验证了该语义地图能有效改善定位性能。

由于海天线检测在海天背景下的舰船目标检测与跟踪方面具有重要作用，提出了一种基于边缘灰度梯度门限分析和最小二乘直线拟合法的海天线检测方法。通过分析图像以及调整线性滤波器的步长来扩大海天线附近的灰度梯度差。采用门限分析法提取了边缘坐标，采用最小二乘直线拟合法提取了海天线，并利用MATLAB软件进行仿真验证。结果表明，本文算法可准确提取复杂背景下的海天线，且具有较好的适应性与实用性。

通过对参数空间的θ参数进行低、高分辨率分级, 用迭代的方法, 由粗到细, 逐步细化参数空间的θ参数, 直至达到要求的精度. 该算法先后需要进行两次Hough变换：低分辨率全局Hough变换和高分辨率局部Hough变换. 研究了当θ参数的分辨率△θ0在2°、3°、4°、5°、6°、7.5°、9°和10°不同取值时, 多分辨率Hough变换对焊缝图像的分析结果, 并与同等精度下的标准Hough变换分析的结果进行了对比. 结果表明：本文提出的多分辨率Hough变换与标准Hough变换分析的结果一致, 且内存需求降低, 运算速度得到提高。当△θ0为6°时, 运算速度至少提高三倍。

边缘定位是锂电池涂布测量的关键，但由于生产的震动和纠偏原因，边缘会出现虚化和卷边等现象。为了提高锂电池涂布在线检测的精度和鲁棒性，本文结合锂电池涂布生产的特点提出了边界渐进定位法，实现了边缘的快速准确检测。首先利用跨邻域方向边界检测算子进行初次边缘定位，以提高弱边界的检测能力；再利用局部极值差分算法配合选择性峰值排序获得边缘像素级定位，保证了边缘投影的保峰性和抗噪性，提高了边缘定位的效率；最后，基于分段三次样条边界插值和分段直线拟合方法，实现了边缘的亚像素高精度定位。实测结果表明，算法在直线型边缘上具有较强鲁棒性。

为了实时、准确、自动地实现钢轨焊缝错边量检测, 提出一种钢轨焊缝错边的视觉检测方法。首先, 采用中值滤波法去除焊缝图像中的噪声; 其次, 采用最大类间方差法和扫描法, 实现轨边的粗定位, 采用多次最小二乘直线拟合法实现轨边的精定位, 去除奇异点, 提高边缘定位精度; 再次, 采集标定图像, 利用图像处理算法, 实现相机的自动标定; 最后, 根据错边的边缘信息和相机的标定结果, 实现错边量的检测。通过对60kg/m钢轨焊缝区域、非焊缝区域和标准件的检测实验, 验证了该方法具有精度高且稳定性好的优点, 可用于焊轨基地的焊缝错边自动在线检测。

对线阵CCD图像边缘检测的直接直线拟合法和基于梯度算子直线拟合法进行了比较研究。利用线阵CCD对线材目标进行宽度测量, 并分别用两种方法对采集目标图像进行边缘位置检测。经检测得到, 直接直线拟合法和基于梯度算子直线拟合法的检测精度分别为0.579％和0.039％, 标准差分别为0.037 mm和0.169 mm。结果表明, 直接直线拟合法精度较低, 但稳定性较好;基于梯度算子直线拟合法精度较高, 但结果容易受到随机噪声的影响。

针对畸变对成像测量的影响，通过对摄像机畸变模型的分析，提出了一种基于特征平行直线的畸变现场校正方法.该方法分两步，非线性径向畸变的校正和透视畸变的校正.首先，提取图像中包含的多条特征直线，然后通过迭代法将成像后的弯曲直线拉直的方法获得系统非线性径向畸变参量，再用这些参量对非线性径向畸变进行校正，得到去非线性径向畸变的图像.通过对图像中的特征平行直线进行拟合，获得系统的透视畸变参量，并以这些参量反演迭代实现对透视畸变的校正，进而得到去透视畸变的图像.实验和仿真结果表明：该方法通过两步法利用图像中的特征平行直线先验知识能够有效实现对成像中多种畸变的一靶现场校正；对像机径向畸变和透视畸变的校正后相对误差均达到5%以内，适合于工程中基于图像的测量和目标识别中目标无固定位置的复合畸变的现场校正.

提出在卡计系数标定中采用直线拟合方法，综合考察相关系数、斜率、截距、斜率和截距标准偏差等参数，以斜率相对标准偏差作为采用何种直线拟合的主要判断依据；若过零直线拟合的斜率相对标准偏差小于不过零的斜率相对标准偏差，认为截距为随机误差，卡计系数标定按照非等精度的加权平均法求解；反之，应按照不过零直线拟合，截距为测试的系统误差，根据定位回归误差大小判断并剔除粗大误差；这样可以合理给出激光能量测试的卡计标定系数。

为了实现对树脂镜片的自动检测，建立了图像采集系统。对该系统所采用的设备参数及图像预处理、特征提取、疵病识别等算法进行了研究。首先根据镜片的尺寸和缺陷的检测精度等参数搭建了图像采集系统。其次，通过相机标定完成了图像拼接。然后，对图像进行预处理，提取了疵病的图像。最后，介绍了各种疵病的特征提取及分类算法。实验结果表明：所建系统的检测精度为0.02 mm，疵病种类的识别正确率为96.5%，基本满足镜片质量检测的分类准确、检测标准统一及检测速度快等要求。

针对红外图像中海天线的特点，提出一种基于图像分割的海天线提取方法。首先通过模板运算对图像进行预处理，以增强海天区域的图像梯度值，然后在竖直方向对图像进行分割，以定位局部海天线，最后用直线拟合法找出海天线位置。实验结果表明，该方法可以快速有效地检测出海天线位置，易于工程应用。