机器视觉，AI，人工智能

ORB-SLAM3原文

提出了一种基于机器视觉的非接触测量方案，力求把非接触测量手段与零件尺寸测量问题更有效地结合起来。采用超分辨率重构技术消除噪声以及由有限检测尺寸和光学元件产生的模糊，从图像中获得更多的细节和信息。利用最小二乘回归亚像素边缘检测技术进行边缘定位及角点提取。基于机器视觉CCD摄像机采用线性回归法进行摄像机的标定。最后，实验分析和比较了基于机器视觉的零件尺寸测量的应用效果。

为了解不同点云配准方法的配准效率和配准精度,使用不同的点云配准方法(三维形状上文、点特征直方图、快速点特征直方图、四点一致集、迭代最近点、正态分布变换)对三维点云数据进行了粗配准实验。在实验过程中记录了点云配准的时间和点云配准在x、y、z轴上的旋转角度误差和平移距离误差,通过分析实验记录的数据来比较不同点云配准方法在粗配准实验中的配准效率和配准精度。实验结果表明,三维形状上文、点特征直方图、快速点特征直方图在粗配准实验中表现良好;四点一致集配准效果较好,但耗时较长;迭代最近点不适用于粗配准;正态分布变换在粗配准实验中表现一般。该实验结论能够为不同情况下点云配准方法的选择提供有效的借鉴。

LabVIEW视觉模块应用官方例程，详细演示了视觉模块多种强大功能和各种应用场景，包括模式匹配、边沿检测和测量、彩色分析、空间校准、颗粒分析等等。

移动机器人是机器人学一个重要分支，且随着相关技术的迅速发展，它正向着智能化和多样化方向发展，应用广泛，几乎渗透所有领域。于春和采用激光雷达的方式检测道路边界，效果较好，但干扰信号很强时，就会影响检测效果。付梦印等提出以踢脚线为参考目标的导航方法，可提高视觉导航的实时性。 这里采用视觉导航方式，机器人在基于结构化道路的环境下实现道路跟踪，目标点的停靠，以及导游解说，并取得较好的效果。

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