-
题名基于扩展卡尔曼滤波的5-Dof圆位姿估计算法
- 1
-
-
作者
吴仰玉
李翠
-
机构
北方民族大学图书馆
北京理工大学机电学院
-
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期287-293,共7页
-
基金
国家自然科学基金项目(11961001)
宁夏自然科学基金项目(2018AAC03126)
+2 种基金
宁夏高等学校一流学科建设(数学学科)(NXYLXK2017B09)
北方民族大学重大专项项目(ZDZX201801)
宁夏智能信息与大数据处理重点实验室开放基金(2019KLBD004)。
-
文摘
现有圆位姿估计方法对输入帧进行独立处理,忽略了有价值的目标动态信息,圆位姿估计精度有提升空间,提出一种基于EKF的高精度5-Dof圆位姿估计方法,圆位姿由5自由度向量ξ=(X,Y,Z,α,β)^(T)表示。该方法引入贝叶斯框架捕获视频连续帧的时间信息,优化圆位姿估计系统。首先,为了与2D椭圆轮廓交互,算法构造出5自由度向量ξ表示的空间圆投影轮廓5-Dof模型,进而设计非线性测量函数。其次,将该测量函数与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相结合,用于圆位姿优化。此外,使用简单的线性卡尔曼滤波算法(KF)对圆位姿估计值进行修正。实验表明,针对含有不同方差噪声的图像序列,算法利用图像序列的时间相关性,有效提高圆位姿估计精度。
-
关键词
位姿估计
圆特征
空间圆投影轮廓模型
扩展卡尔曼滤波
-
Keywords
pose estimation
circular feature
projection model of 3d object circular feature
extend Kalman filtering
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于机器视觉的立铣刀磨损检测方法研究
被引量：10
- 2
-
-
作者
刘建春
江骏杰
邹朝圣
-
机构
厦门理工学院机械与汽车工程学院
厦门万久科技股份有限公司
-
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2020年第1期136-140,共5页
-
基金
2018年福建省科技计划项目高校产学合作项目(2018H6025)
2018厦门市科技计划项目(3502Z20183051)
-
文摘
针对传统立铣刀视觉检测流程中图像定位及利用圆弧拟合边缘不精确的问题,提出一种垂直分布的双镜头视觉检测方法,开发了一套加工中心立铣刀机器视觉检测系统。在自适应阈值分割及边缘检测算法的基础上,通过筛选及合并共线轮廓,拟合直线获取端面刀刃偏转角度,驱动电动机精确定位后采集铣刀侧面图像。基于立铣刀投影几何模型复原侧面轮廓,在侧面摄像头所获取的图像上拟合原轮廓曲线,结合区域求差算法计算出磨损参数及位置信息。实验表明,此检测方法可以精确拟合圆周刃轮廓,提取磨损缺陷区域,检测精度达到0.01 mm,实现了加工中心立铣刀在位检测。
-
关键词
刀具磨损
机器视觉
投影轮廓模型
自动化检测
-
Keywords
tool wear
machine vision
projection contour model
automated inspection
-
分类号
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
