32、工业图像检测与对象特征概述

工业图像检测与对象特征概述

1. 线扫描相机在存在验证中的应用

线扫描相机在工业图像检测中有着广泛的应用,不过其应用具有一些独特的性质。

1.1 线扫描相机应用的基本特性
  • 图像尺寸 :线扫描相机应用通常处理非常大的图像,超过5000万像素的图像并不罕见,而之前示例中1000×1000像素的图像也可用面扫描相机捕获。
  • 所需时间 :组件的线扫描检测通常需要大量的检测时间。一方面是由于处理大尺寸线扫描相机图像的时间,另一方面是因为需要移动相机或检测部件以获得连续图像。可以通过在评估前一幅图像时捕获下一幅图像来减少所需时间,使这两个耗时步骤并行执行。
  • 表面检测 :这是线扫描相机非常典型的应用领域。在当前示例中,经过适当的预处理后,使用存在验证来检查表面。如果表面需要特定结构,则需要使用纹理分析方法,这些方法比此处使用的预处理滤波器计算量更大。对于大量检测部件,尤其是批量生产的部件,通常需要进行长时间的优化过程,因此使用的图像处理系统最好能实现运行应用的快速交互式优化。
  • 照明 :与面扫描相机应用一样,线扫描相机检测依赖于合适的照明。由于相机只捕获图像场景的一小部分(一条线),线扫描相机应用对照明和相机的调整非常敏感。不过,需要照明的区域很小,因此更容易实现均匀照明。
  • 几何形状 :对于依赖于展开圆柱形部件表面的线扫描相机应用,图像中物体的垂直位置通常不确定,它取决于开始捕获图像时检测部件的角位
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值