May, 2023

提高自主手机相机模块测试可靠性的取放式机器人视觉系统研发

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TL;DR利用基于摄像头和树莓派的硬件以及直方图信息的简化图像处理算法，提出了一种能够增强取放式机器人自主测试摄像头模块记忆体的可靠性的视觉系统，能够在摄像头模块进料托盘中确认其存在并确定在测试插座中的放置准确性。实验结果表明，该系统的准确度超过了 99.92％，并具有简单而有效的特点，可以被认为是一个应用广泛的解决方案。
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发现论文，激发创造
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    Feb, 2024

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    Aug, 2023

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    Apr, 2021

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    May, 2022

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    May, 2023

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    Jun, 2022

  • 基于计算机视觉的建筑物灯具检测的方向受限系统

    利用计算机视觉方法检测建筑物中的照明元件，通过引入两项改进措施提高系统精确性：首先，在建筑信息模型的几何信息基础上对检测姿态的初始估计和改进估计进行优化方法中引入方向约束，其次，在引入方向约束后通过附加的重新投影误差过滤步骤来排除错误姿态，从而在保持定位和识别误差较低的同时大大增加检测数量。通过五个不同案例研究使用超过 30,000 张图片进行测试，结果显示在检测数量、正确模型和状态识别的比例以及检测与参考位置之间的距离方面均有所改善。

    Dec, 2023

  • 一种基于轻量级卷积神经网络的全面视觉地点识别方法，用于有效处理视角和外观变化

    本文提出一种轻量化的视觉地点识别方法，具备低计算成本的高性能，适用于面临视角和外观变化的移动机器人。通过多个基准数据集的结果证实，相对于现有方法，平均准确率提升 13%，平均速度提升 12 倍。

    Nov, 2018

  • TaCOS: 任务特定仿真相机优化

    通过将无导数和基于梯度的优化器结合，利用计算机图形学技术和物理摄像头特性，我们提出了一种新颖的端到端优化方法来为特定机器人任务设计摄像头，通过软件原型设计摄像头、模拟操作环境和任务以及优化摄像头设计，从而提高机器人在其应用中的性能。

    Apr, 2024

  • 自动驾驶系统感知测试中寻找相关图像的最佳点位

    基于神经网络的自动驾驶系统感知图像检测方法，通过自动化阈值定义来提供与输入提示相关的图像结果，以防止误报和误检。

    Apr, 2024