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焊缝跟踪中基于模板匹配的代码及相关参考

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简介:
本文章探讨了在焊接过程中使用模板匹配技术进行焊缝自动跟踪的方法,并提供了相关的代码示例和文献参考。 在进行线激光开发过程中下载了一些参考代码,现上传此处作为备份,仅供学习使用,请勿用于其他目的。如有需要可自行删除。

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    本文章探讨了在焊接过程中使用模板匹配技术进行焊缝自动跟踪的方法,并提供了相关的代码示例和文献参考。 在进行线激光开发过程中下载了一些参考代码,现上传此处作为备份,仅供学习使用,请勿用于其他目的。如有需要可自行删除。
  • 视觉传感在应用概述
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    本文综述了视觉传感器技术在自动化焊接领域中焊缝跟踪的应用现状和发展趋势,重点分析了不同类型视觉传感器的特点及其在复杂工件表面精确跟踪焊缝方面的优势。 目前服役的焊接机器人主要以“示教再现”模式工作,占比约为90%,少数采用轨迹规划方式。在焊接过程中,焊枪与焊缝中心之间存在一定的误差,并且整个过程复杂、非线性且受多种干扰因素影响。例如,工件热变形、咬边和错边等问题以及焊缝间隙的变化都是难以预测的。
  • 激光视觉系统探究(硕士论文)
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    本研究旨在探讨和开发基于激光视觉技术的自动焊缝跟踪系统,以提高焊接精度与效率。通过实验分析优化系统参数,验证其在不同工件上的适用性及可靠性。 这篇硕士论文研究了焊缝跟踪技术,采用650nm激光作为辅助照明,并利用视觉系统引导执行机构,以实现高质量的焊接效果。
  • 运动目标论文研究——采用法.pdf
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    本文探讨了利用模板匹配技术在视频中实现运动目标的有效跟踪方法,并分析其在不同场景下的应用效果。 为了提高运动目标跟踪算法在复杂场景下的稳定性,本段落提出了一种结合小波变换与模板匹配的跟踪方法。首先使用滤波器组对图像序列进行处理以实现运动目标分割,然后通过图像序列的小波变换确定目标匹配子图,最后利用模板匹配技术找到最佳匹配点来实现实时跟踪。实验中采用MATLAB进行了仿真实验,并在标准视频序列coastguard_cif上测试了该方法的性能。结果显示所提出的方法具有良好的跟踪效果。
  • UPDT_Code.rar:滤波目标
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    UPDT_Code.rar包含了使用相关滤波技术进行目标跟踪的源代码和文档。此资源适合研究计算机视觉和视频分析的学生与开发者。 相关滤波目标跟踪UPDT代码(使用VGG-2048网络),下载后可以直接运行。
  • C-COTMATLAB滤波目标
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    本项目提供了一种基于条件线索追踪(C-COT)算法的MATLAB实现,专门用于执行高效的相关滤波目标跟踪。该方法利用先进的信号处理技术,提高了复杂场景下的目标识别与追踪精度,适用于实时视频分析和监控系统。代码开源且注释详尽,便于学习和二次开发。 相关滤波目标跟踪C-COT的代码(matlab版本)
  • 接机器人识别技术研究论文.pdf
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    本文深入探讨了焊接机器人在复杂工件上的焊缝自动识别与精准跟踪技术,旨在提高焊接质量和生产效率。通过优化算法和传感器应用,研究实现高精度、稳定性强的自动化焊接流程。 焊接机器人焊缝识别跟踪技术的研究旨在提升工业焊接机器人的智能化水平。随着计算机技术和制造技术的进步,工业机器人被广泛应用于生产和生活领域。然而,在当前阶段,工业焊接机器人的自动化程度仍然不够高,尤其是在自主焊接方面存在一定的局限性,关键在于如何有效实现焊缝的精确识别和跟踪。 本段落提出了一种基于实时图像处理、边缘检测及滤波等技术手段的解决方案来提高焊接过程中的控制精度。方案包括中值滤波、Deriche边缘检测算法以及面积滤波和图像增强等多种预处理方法,以确保在复杂的工业环境中仍能准确识别焊缝。 文章还详细讨论了传统焊接机器人存在的问题,例如它们主要依赖于示教再现功能,在面对装配误差或热形变等环境变化时表现不佳。此外,传统的焊接机器人难以适应不规则的焊缝形状和大范围内的自主识别任务。为此,本段落提出了一种自适应寻点方法来解决这些问题。 通过图像处理技术获得焊缝上下两条像素坐标,并拟合得到中心线坐标;计算曲率以确定工业机器人的旋转角度;以及利用局部插值多项式求解初始焊接位置等是该方法的主要组成部分。此外,还使用了Hermite插值算法来进行精确的轨迹跟踪和姿态保持。 这些技术的应用表明提出的解决方案不仅适用于不规则焊缝的识别与跟踪,并且能够在实际工业环境中显著提高焊接质量和效率。研究成果对于推动自动化及智能化焊接的发展具有重要意义,有望在未来取代传统的手工焊接方式,在降低人工成本的同时提升生产效率和产品质量。
  • 各自块算法MATLAB文献
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    本项目提供了一套基于各自块匹配算法的MATLAB实现代码,并附有相关研究文献和详细注释,旨在为图像处理与视频压缩领域的研究人员和学生提供帮助。 标题:“各自块匹配算法的MATLAB代码(附参考文献)”涉及的主要知识点是视频编码中的块匹配算法及其在MATLAB上的实现。这种技术用于运动估计,在当前帧和相邻参考帧之间寻找最相似区域,从而确定像素移动信息。 描述:该压缩包内含多种不同的块匹配算法的MATLAB源码程序,旨在促进学习与研究交流。用户可以通过阅读、运行这些代码来理解各种算法的工作原理,并进行比较改进,进而加深对块匹配技术的理解。主要涵盖以下几种常见类型: 1. **全搜索法**:通过遍历所有可能位置找到最佳匹配。 2. **三步搜索(TSS)**:优化后的快速逼近方法。 3. **四分之一搜索(QS)**:每次迭代缩小至四分之一范围,进一步降低计算成本。 4. **象限递归搜索(QSR)**:根据先前结果将空间划分为四个部分进行细化查找。 5. **钻石形搜索算法**:形成类似钻石的轨迹,在中间阶段减少无效搜索以加快速度。 6. **快速块匹配法**:包括Hadamard变换、光栅扫描等,利用启发式策略简化搜索过程。 MATLAB因其强大的数值计算和数据可视化功能而非常适合实现这些复杂算法。通过其简洁语法及丰富函数库,编程变得相对简单易行。代码展示了每种方法的具体细节,如搜索策略优化以及输出结果处理方式。 文件中可能包含的`license.txt`描述了对源码使用的许可与版权信息;另一个关键文件可能是封装所有实现的MATLAB脚本或程序包——BlockMatchingAlgoMPEG,这通常针对MPEG视频编码标准进行了优化。学习这些代码有助于提升块匹配算法的理解,并掌握实际编程技巧,在相关领域如视频处理、分析和编码方面具有广泛的应用价值。 参考文献提供了深入了解该领域的理论知识及最新研究成果的途径。
  • 手眼标定线激光检测技术研究
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    本研究专注于开发和优化基于手眼标定的线激光焊缝跟踪检测技术,以提高焊接精度与效率,特别适用于复杂工件中的自动焊接系统。 本段落从原理上介绍六轴机器人与CCD的手眼标定方法,包括推导过程、标定步骤以及误差分析比较。学术论文将涵盖这一主题的详细探讨。