针对生产线上软包香烟条形码易扭曲、烟包位置不正等问题,设计了一种基于双目视觉的软包香烟条形码检测方案。该方案通过左、右相机分别采集软包香烟的条形码图像,经预处理后结合旋转不变局部二值模式(RRLBP)和支持向量机(SVM)算法进行条形码定位,采用尺度不变特征变换(SIFT)算法对左、右条形码图像进行特征提取和匹配,实现了软包香烟条形码的识别与检测,并将条形码不合格的软包香烟剔除。经生产现场测试表明,该方案的条形码检测成功率达到99.97%,不合格品剔除率达到100%。

在设计智能抓取系统的过程中,对目标物体的位置确定极为重要,运用链码算法进行物体的位置识别定位。以机器视觉和工业机器人为基础,对基于机器视觉的工业机器人抓取系统进行研究,经过相机标定、图片采集、图像预处理,实现物体的形状识别、抓取。运用Hough算法处理圆形物体,对于矩形、三角形物体则运用链码算法改进的Hough变换进行识别。通过确定物体的质心位置确定物体的位置,最终得到目标物体的形状与位置信息,然后根据确定的位置抓取目标工件。

本文首先建立了激光经纬仪误差修正模型,然后得出了各分项误差源对目标在发射系定位参数的影响函数,最后利用影响函数对激光经纬仪分项误差进行定量分析.

在现代靶场测量系统中,将不同测量设备测量数据进行融合处理以提高系统的综合测量水平和设备的使用效率.利用部署在光电经纬仪附近的雷达,建立雷达-光电经纬仪联合定位模型,将测角信息和部署在其附近雷达的测距信息进行数据融合,可以得到目标相对于经纬仪的距离,从而确定目标的空间三维位置;分析了定位模型的主要误差来源和典型情况下的误差情况.其结果表明,在典型情况下雷达经纬仪联合定位模型距离定位误差与雷达测距误差基本相当.

探讨了设计的大视场复眼定位系统的结构特点、定位数学模型、三维目标阵列、标定方法和定位特点。介绍了复眼结构和系统装置,建立了目标定位和多通道同时标定的数学模型。通过引入分光器,调整目标平面水平移动轴和目标平面的垂直性以及目标平面和复眼平面之间的平行性。然后,使用消逝点和目标共像点求得初始点和初始距离,得到目标平面上每一点的空间三维坐标。最后,求出目标阵列与对应通道的入射角度,提取出对应的目标像点重心,建立了各通道入射角度和像点重心之间的对应关系。实验结果显示,初步标定后的系统能对横向110°、纵向90°视场范围内的目标进行定位,距离定位精度在2%以内。提出的方案基本能满足复眼成像非线性标定的要求,具有一定的操作灵活性。

武器飞行试验中，初始段的弹道参数主要依靠光电经纬仪两站交会定位，平滑（滤波）求速获取。速度参数的精度高度依赖定位的精度。在现有定位模型的基础上，通过函数误差传递关系，推导了弹道参数的误差表达式。分析了误差来源和典型情况下的误差情况，提出了在不等精度经纬仪交会测量中，实时确定两台光电经纬仪在解算结果中的权重，动态改变权值的方法。仿真结果表明：在不等精度光电经纬仪交会定位情况卞，该方法能够提高两站定位的精度。

地下管道、空洞等圆柱形目标的定位和识别是探地雷达走向实用的一个亟待解决的问题。提出了一种在频域运用最大似然估计进行圆柱目标定位和识别的方法。在一阶Born近似下建立了各孔径点处回波信号和目标的位置参数和电磁参数之间的关系，将目标的未知参数估计问题归结为全局搜索一目标函数极值的最优化问题。通过对仿真数据和实测数据的处理，结果显示该方法可以精确估计出目标的位置参数和电磁参数，有效地进行圆柱目标的定位和识别。