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公开(公告)号：CN107270875A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710321151.0
申请日：2017-05-09
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G01C11/00
Abstract: 本发明运动模糊效应下的视觉特征三维重建方法，步骤为：对要使用的相机进行标定；在被测物体表面布置编码标记点；获取运动模糊图像；识别图像中的编码标记点的身份；针对同一个编码标记点，借助于在不同时刻拍摄的时间序列图像，对其在不同时刻的空间位置进行粗定位并且拟合成样条曲线，作为空间运动轨迹的初始值；构造编码标记点运动的模糊成像模型；在每次曝光时间内，根据模糊成像模型，优化求解运动路径和姿态。本发明在有运动模糊的情况下，还原出曝光时间内编码标记点的中心位置和姿态，获得被测物体表面的三维信息和在曝光时间内的运动信息。本发明使得基于视觉的测量方法扩展到动态场合，对高速运动部件分析、设计、逆向工程起重要作用。
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公开(公告)号：CN106780546A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611109116.4
申请日：2016-12-06
Applicant: 南京航空航天大学
CPC classification number: G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30196
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的运动模糊编码点的身份识别方法，具体步骤包括：步骤一、标定实拍相机，构造虚拟相机编码点，获取大量运动模糊编码点图像‑编码点身份样本；步骤二、构造卷积神经网络MBCNet；步骤三、将运动模糊编码点图像‑编码点身份样本的集合对卷积神经网络MBCNet进行训练及测试；步骤四、运用训练后的卷积神经网络MBCNet对运动模糊图像进行分割、分类，即可获得对应的编码标记点身份ID；该识别方法能够对实际拍摄的运动模糊图像进行处理，得到对应的编码标记点的身份，对于高速运动物体机器视觉测量可以提供快速可靠的前期数据，扩大机器视觉测量方法的应用领域。
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公开(公告)号：CN103995496A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410176052.4
申请日：2014-04-28
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G05B19/4097
Abstract: 本发明公开了一种基于数字化测量的飞机部件高精度匹配零件加工方法，包括如下步骤：在待加工飞机零件的表面刻划三组十字标记线；采用基于视觉的多种数字化测量方法对该待加工飞机零件进行综合化测量，获得表面的点云数据，获得十字标记线的中心点数据；提供CAD模型，将测量的点云数据与CAD模型进行最佳对齐，得到CAD模型中的待加工轮廓在点云数据中的位置，得到十字标记线在CAD模型坐标系下的位置；将待加工飞机零件安放夹紧在加工机床上，利用十字标记线中心点建立机床上待加工飞机零件的工件坐标系；利用十字标记线中心点计算工件坐标系与CAD模型坐标系之间的关系，对待加工轮廓在工件坐标系下进行数控编程；利用数控程序对待加工飞机零件进行加工。
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公开(公告)号：CN103994726A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410182493.5
申请日：2014-04-30
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G01B11/14
Abstract: 本发明公开了一种钣金件与模具之间贴合间隙的检测方法，包括以下步骤：1）利用三维光学扫描测量设备分别对钣金件以及模具的贴合表面进行测量，获得各表面的三维测量点云数据；2）利用有约束的模型对齐方法对钣金件测量数据与模具测量数据进行最佳地贴合对齐；3）计算钣金件上各测量点与模具数据中对应的最近点间的距离，即是钣金件上该处与模具的贴合间隙。本发明依据算法实现钣金件与模具之间的最佳贴合对齐，无需事先在钣金件和模具上布置辅助定位装置，同时提高了贴合间隙的检测精度。
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公开(公告)号：CN103335634A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310252857.8
申请日：2013-06-24
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G01C11/00
Abstract: 本发明公开了一种用于部件安装姿态调校的视觉靶板装置及标定方法，设计了一种由视觉靶面、伸出杆与适配工装构成的视觉靶板，根据视觉靶板装置，提出了视觉靶板中各靶点相对位置关系以及视觉靶面与适配工装几何关系的一整套标定方法。首先，采用单摄像机摄影测量方法结合通过精确移动构成的具有确定间距的辅助靶点标定靶板上面各光学靶点的相对位置关系；然后，利用精确控制的移动平台控制视觉靶板做特定移动，根据移动视觉靶点在相机中的位置，采用多点透视算法，标定出靶面坐标系与适配工装坐标的相对姿态。结合本发明设计与标定的视觉靶板装置，可对机身复杂机构中的安装基座进行姿态测量，满足现代飞机柔性自动化现场装配的需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100573586C
公开(公告)日：2009-12-23
申请号：CN200810020686.5
申请日：2008-02-21
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 一种双目立体测量系统的标定方法，属于测量、测试技术领域。采用有特征圆点阵列的平面标定板，其中有两个特征圆点中心的距离精确已知；对标定板在三个以上角度拍摄图像；在针孔模型下，用线性方法求解两个摄像机的内外参数初值；考虑畸变效应，以两个摄像机的内外参数为优化变量进行第一次优化；进一步将标定板上特征圆点中心的空间坐标也作为优化变量，进行第二次优化；用计算距离与已知精确距离的比值对相机间的平移向量进行比例缩放，得到该参数的标定结果，两个摄像机的内参数和相对姿态参数取第二次优化的结果。本发明方法考虑了标定板几何误差的影响，降低了标定板的制作和计量校准要求，同时能够获得高精度的标定结果。
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公开(公告)号：CN1975323A
公开(公告)日：2007-06-06
申请号：CN200610161274.4
申请日：2006-12-19
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 一种利用单数码相机自由拍摄进行物体三维测量的方法，属测试技术。该方法包括测量准备、图像摄取、编码点的识别与定位、相机位姿确定、目标曲线提取、同名曲线的自动匹配优化、目标曲线的三维重建七个步骤。其特征在于：三维测量用一个数码相机、一台电脑、一组编码点和一把标尺，测量时先对被测物体上需要测量的目标曲线进行标记，以利于图像识别；在被测物体周围放置标尺和一组编码点；再手持一个数码相机以自由拍摄方式获得被测物体的一组图像；根据这组图像，自动精确计算各次拍摄时的相机位置与姿态；提供使用者方便的交互手段，实现对标识曲线的半自动提取和不同图像中同名曲线的优化匹配，从而自动计算出所标识曲线结构上的三维点列信息。
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公开(公告)号：CN119085800A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411014643.1
申请日：2024-07-26
Applicant: 南京航空航天大学 , 中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉的飞机油箱油量监测装置及标定和监测方法。监测装置含一个或者多个图像传感器、图像传感器安装夹具和标定装置。图像传感器通过安装夹具固连于油箱或标定装置上，标定装置用于完成图像传感器成像参数和相关变换矩阵的标定。对每个图像传感器采集到的油箱内部图像进行图像处理，得到燃油表面与箱体及其附件相交的液面线特征；根据标定结果与油箱数模等信息，得到每个图像传感器观察到的液面线在油箱坐标系下的三维点列，用所有图像传感器得到的液面线三维点列拟合出燃油表面；根据燃油表面拟合结果和油箱三维数模计算得到燃油表面下的剩余油量。本发明具有标定过程便捷、结构布设灵活，油量监测精度高的优点。
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公开(公告)号：CN118781080A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410915052.5
申请日：2024-07-09
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06F17/11 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于2.5D图像的复合材料铺丝的在线缺陷检测方法，属于自动铺丝缺陷检测技术领域。本发明的方法包括利用线激光传感器和铺丝头实时采集铺层的轮廓信息；对采集的轮廓信息进行预处理，生成2.5D高度映射图；利用深度学习技术对高度映射图进行单阶段目标检测处理；利用目标检测后处理算法对处理后的图像中的缺陷进行归并、筛选，输出最终结果；最后进行综合实验验证。本发明使用深度学习目标检测技术，并提出一种新的目标检测后处理算法，用以归并与筛选图像中的缺陷，本发明可对间隙、搭接、三角区、翻折和夹杂等多种缺陷进行有效检测，总体误检率为7.3％，总体漏检率为4.1％。
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公开(公告)号：CN110866894B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201910947770.X
申请日：2019-10-08
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V20/62
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉技术的跨粒度的钣金件识别系统及方法，属于机器视觉技术领域，针对钣金件的结构外形特点，使用机器视觉相关技术，通过计算钣金件图像的形状因子及旋转不变矩作为粗粒度特征信息，提取钣金件图形轮廓数据作为细粒度特征信息，并结合侧面图像及其相关特征作为辅助信息构建钣金件数据库；在检测时，通过比较粗粒度特征信息间的欧氏距离和对细粒度特征信息进行相似度计算，实现跨粒度的钣金件分类与识别；在细粒度特征信息相似度计算前，通过模板匹配等方法对辅助信息进行比较并对匹配备选零件进行筛选，可进一步降低计算复杂度，保证分类的精度，对于具有高相似度特性的钣金件具有良好的适用性。
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