椎板减压是治疗腰椎椎管狭窄等疾病的重要手段,具有风险大、耗时长、对医生技术要求高等特点,通过应用手术机器人辅助医生完成椎板减压操作,能在保证手术精度与安全性的前提下减轻医生负担。针对椎板开窗减压术,研发小型串联手术辅助机器人,并对手术轨迹规划方法展开研究。文章综合考虑术中患者摆位、手术区域覆盖范围以及机器人占地空间等因素,通过尺度分析设计出具有最优刚度与精度的五自由度机器人;以椎板磨削中的轨迹规划为目的,基于医学影像数据多尺度分割技术对患者椎板等组织进行分割与三维重建,构建轨迹规划的实际临床环境;采用Isomap与遗传算法实现机器人的磨削轨迹规划,并利用三次样条插值提高机器人运行稳定性;同时采用A*算法实现椎板换位过程中的轨迹规划,避免机器人在三维空间中运动时与非目标区域发生碰撞。

三维重建课题虽然已经被提出了40余年,但其依然存在效率低、准确性差与模型有歧义等问题。针对上述问题以法兰零件为例提出一种基于工图图像的法兰零件重建方法,方法以工程图纸的扫描图像为研究对象,对其进行降噪、分割与细化等处理,然后采用Harris角点识别算法与Hough圆检测算法提取并统计其上特征,并采用BP神经网络识别并提取零件重建的必要参数,最终实现了法兰模型的三维重建。为工程图纸的三维重建提供了新思路与方法,对后续研究有一定的指导意义。

以开发收藏币币面品相检测系统为目标,研究了图像滤波、变换、类型识别及配准等技术。通过预处理初步分割出币面区域,采用多目标相关性模板匹配法,识别出收藏币类型及币面特征在图像中所处的位置,然后根据匹配结果将目标图像与参考图像进行配准,在配准的基础上进行差分,实现对收藏币币面缺陷区域的提取。再根据不同类型缺陷的灰度、几何、形状特征的不同对缺陷区域进行分类识别,然后统计缺陷区域的面积、坐标等参数。实验数据表明,收藏币币面图像识别配准高效准确,能够有效提取出缺陷区域并准确统计缺陷参数。

红外成像自动目标识别是精确制导武器的重要研究内容。针对地面复杂背景条件下，目标难以检测识别的问题，在分析地面目标红外图像场景的基础上，首先利用形态学技术对图像进行去噪和抑制背景，采用Otsu法对图像进行阈值分割并用形态学技术消除虚警目标点，用扩展像素标记法对图像进行区域标记，然后提取目标形状、矩和统计分布三类特征作为识别特征，并采用模糊综合评判方法识别目标。对实地拍摄的100幅坦克目标红外图像进行了识别实验，结果表明，该方法在坦克的典型作战环境下具有较强的抗噪性能和抑制背景结构干扰的能力，能有效识别出目标，并且易于用并行处理和硬件实现。

为了解决足球机器人比赛中视觉信息检测问题，给出基于嵌入式多处理器体系结构的视觉系统框架，并研究了一种自适应阈值目标分割方法。该方法将视觉系统采集的图像从YCbCr颜色空间转换为一维颜色映射图像，并提出基于竞争学习的空间映射方法。同时使用小波变换方法来平滑颜色映射空间直方图和降低阈值搜索维数。然后使用基于映射图像直方图动态搜索阈值的方法来分割图像。最后，通过实验表明研究的视觉系统的有效性，能够实时准确地完成视觉处理任务。

建立图像分析系统定量分析血管平滑肌细胞(VSMCs)在张应力下的形态学反应,有助于了解VSMCs的生长机理,也有助于深入了解有关疾病的发病机理,为临床提供有效的治疗方法.图像分割是建立有效的图像分析系统过程中最为困难也是最为关键的环节.本文针对膜式张应力装置中体外培养血管平滑肌细胞图像,深入分析了该细胞力学实验中细胞图像的特点,提出了基于微分边缘检测算子的图像分割技术路线,依次为图像增强、灰度化、消除光晕、Canny边缘检测、数学形态学膨胀、区域填充、平滑边缘、形态学重建.

人眼像差的矫正是目前眼科界的研究热点之一,对于提高人眼视觉质量具有十分重要的意义,人眼像差的测量是像差矫正的基础.本文研究了主观式波前像差测量仪的测量原理,并对其中的图像采集、图像处理、图像的Ostu法阈值分割,自动跟踪等关键技术进行了研究.采用本文研究的关键技术自行研制出的主观式波前像差仪能精确地测量出人眼的低阶和高阶像差,测量结果可达7阶35项,其应用前景广阔.

针对使用线性CCD作为图像采集模块的类人机器人图像获取时间长、效率低等缺点,设计一种基于OpenMv的类人机器人。类人机器人投篮系统设计首先完成软硬件设计,然后将采集到的图像转为HSV颜色模型,利用图像分割技术将目标与背景进行分割,进而计算质心坐标,最后通过专家控制策略输出得到相应的信号调整机器人的动作。实验表明:该系统具有较高的可靠性、适应性及有效性。

针对传统点胶系统无法适应产品尺寸误差、生产效率低下、自动化及智能化程度不高等问题,设计一种基于工件自动识别的视觉点胶系统。首先,提取输入图像的HOG特征,通过已训练好的基于one|versus|one(OVO)的支持向量机获取工件类别信息,实现图像分割阈值的自适应选择;其次,自适应选择预设阈值指导图像分割、边缘检测,得到初步点胶路径;然后,利用局部加权线性回归方法(LWLR)平滑初步点胶路径,降低因机械系统抖动而导致的系统损耗;最后,提取点胶路径关键控制点,减少路径插补计算量,在保证分割精度的情况下,进一步平滑路径,生成任意复杂点胶路径,执行点胶任务。大量实验结果表明,系统能准确识别工件类别,同时,在保证分割精度前提下,有效平滑点胶路径,满足点胶系统的通用性、实时性、高精度性需求,延长了系统使用周期。

针对油封工件表面啃伤缺陷与背景对比度较低,检测区域灰度分布不均,区域分割与缺陷提取困难等问题,提出了基于熵率聚类分割和环带差分的油封缺陷检测方法。首先将油封图像进行超像素分割,分割为多个检测区域。根据油封灰度值轴向差异大、环向分布均匀的特点,采用环带均值背景差分方法检测啃伤缺陷。实验选择黑色橡胶骨架油封测试,结果证明,该检测算法能够有效实现油封区域分割和表面啃伤缺陷检测,区域分割正确率约98%,缺陷检出率可达95%。