沈宝国
- 作品数：33 被引量：236H指数：9
- 供职机构：江苏大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省博士后科研资助计划项目江苏省“青蓝工程”基金资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学机械工程金属学及工艺更多>>
- 轴类零件外圆的视觉检测软件开发被引量：5
- 2012年
- 为了满足生产自动检测的迫切需求,基于机器视觉的非接触式检测技术成为自动检测发展的主流方向。以轴类零件为研究对象,在Matlab环境下开发了轴类零件外圆的视觉检测软件。该软件主要具有标定处理、批量处理及数据汇总3个功能。在标定处理过程中,提出了基于标准件的标定方法,减少了换算单位,克服了标定件和待检件难以保证相同物距带来的不便。在外圆尺寸获取中,分别采用最小二乘法和霍夫变换技术进行处理,结果表明利用霍夫变换技术获取的外圆尺寸精度更高。试验结果表明:该软件能够有效地对待检件进行检测判断,具有较高工程应用价值和生产推广价值。
- 沈宝国尹建军张元
- 关键词：轴类零件软件开发标准件霍夫变换视觉检测
- 草莓大棚自动温控系统的设计与实施被引量：1
- 2019年
- 针对夏季草莓大棚内由于高温影响,导致草莓产量下降的问题,介绍了以智能温度控制器(ITC)为核心的草莓大棚温度自动控制系统设计过程。该温度自动控制系统以智能控制器(ITC)为核心,同时采用进口高性能温度传感器对温度信号进行测量控制,根据所设置的温度上下限值,自动开启喷雾装置进行降温,达到对草莓大棚内环境温度进行自动调节的效果。
- 王彩凤沈宝国王高州梁佩佩
- 关键词：草莓大棚温度控制自动控制ITC喷雾装置
- 基于机器视觉的工件角度检测方法研究被引量：8
- 2016年
- 随着工业自动化的快速发展,工件角度视觉检测技术日益受到重视。边缘检测和边缘识别是角度视觉检测精确性的关键因素。以角度块规为研究对象,首先进行图像采集及灰度化处理,其次利用5种常见边缘检测算子实现边缘检测,然后利用最小二乘法与霍夫变换两种直线识别方法提取图像中夹角两条边的倾斜角,从而确定其角度检测值,最后获取10种组合方法的决定系数和回归估计标准误差并进行分析。结果表明,Canny算子&最小二乘法的决定系数和回归估计标准误差分别为:0.9995和0.326°,优于其它9种组合方法。因此,该组合方法更适用于角度视觉检测方面的应用,为工件角度检测技术进一步发展提供理论依据。
- 沈宝国梁佩佩宦小玉蒋修定
- 关键词：视觉检测边缘检测
- 基于机器视觉的零件同心度检测系统的设计被引量：3
- 2017年
- 随着先进制造技术的发展,零件检测技术在工业生产领域中占有重要地位。以零件的同心度参数为研究对象,搭建了同心度的检测平台并提出一种新的同心度检测方法。该方法首先采用Otsu法对灰度图像进行动态阈值分割,其次利用二值形态学中的填充处理、异或处理及边缘提取等运算获取外圆、内圆的边缘,然后使用基于外点剔除的迭代最小二乘法进行外圆、内圆的边缘拟合,最后计算零件的同心度值。与采用接触式检测的三坐标测量机相比,提出的检测方法更适合于大批量、非接触式零件同心度的检测,且检测误差在0.01mm以下。试验表明,该方法可有效地实现零件的同心度检测,满足当前企业的实际需求。
- 沈宝国蒋超峰蒋修定陈良发
- 关键词：机器视觉同心度二值形态学圆拟合
- 基于ANSYS的炭块平面铣床主轴的动态分析
- 2017年
- 以有限元分析软件ANSYS为基础,建立了大型炭块平面铣床主轴的有限元模型。进行了模态分析,得出了主轴前5阶固有频率与相应的振型;进行了谐响应分析,得到了主轴的频率位移响应曲线。分析结果表明:主轴在工作情况下不会发生共振,其危险截面在前支承处,为主轴的设计改进提供了理论依据。
- 蒋修定沈宝国姜旭升
- 关键词：有限元模态分析谐响应分析
- 基于自适应子模式流形学习的三维工件位姿估计方法
- 2018年
- 为了实现复杂工业环境中单目视觉三维工件的实时精确定位,提出了一种基于自适应子模式流形学习(SP-IVP)的三维工件位姿估计方法.给出了通过非线性降维框架和重构高维空间的流形构建方法,获得最优保持本质变量连续性的低维特征子空间;实现了基于该流形构建方法的工件位姿估计;进而给出了自适应子模式的分割规则,并提出了遮挡情况下基于SP-IVP的工件位姿估计方法.以3种常见工件为试验对象,水平旋转和垂直旋转为零件的本质变量,完成了遮挡以及无遮挡情况下的工件位姿估计.结果表明:所提出方法的平均位姿估计时间为73.6 ms,可满足实时处理的需求;螺丝钳、曲柄轴和圆柱体定位准确率为95.4%,96.1%,98.4%;在不同遮挡情况下,新方法的识别率高于其他方法,并且进行子模式分割的识别率高于不进行子模式分割的方法.
- 李林魏新华沈宝国
- 关键词：流形学习子模式工件定位位姿
- 基于机器视觉的田间杂草定位技术被引量：15
- 2010年
- 采用摄像机弱透视模型,对采集的标定靶图像进行处理,获取48个靶点质心的像素坐标,利用DLT的最小二乘法获取摄像机隐参数矩阵。室内土槽的有序杂草和无序杂草定位试验表明,利用建立的摄像机隐参数矩阵,有序杂草和无序杂草的质心定位误差分别为19.2 mm和22.8 mm,可以满足除草剂精确喷施的要求。
- 尹建军沈宝国陈树人
- 关键词：杂草机器视觉摄像机标定
- 基于颜色特征的棉田绿色杂草图像识别方法被引量：37
- 2009年
- 为实现棉田精确喷洒除草剂的自动化作业,该文基于颜色特征开展棉田中绿色杂草与棉苗的自动识别研究。利用苗期棉花茎秆呈暗红色的特点,首先使用Otsu法对所获图像的超红特征灰度图像和超绿特征灰度图像进行动态阈值分割,分别获取棉苗茎秆和绿色植物的二值图像。然后从棉苗茎秆二值图像中提取棉苗茎秆坐标,将棉苗茎秆与绿色植物二值图像进行位置信息融合,确定绿色植物二值图像中的棉苗区域,从而识别出各个绿色杂草区域并确定其区域质心和面积。通过15幅棉田绿色杂草图像进行试验表明,在棉苗茎秆不被叶片遮挡以及棉苗和杂草间不出现重叠的情况下,绿色杂草可以完全识别,棉苗的识别率可达到74%以上。
- 沈宝国陈树人尹建军毛罕平
- 关键词：图像识别图像融合杂草
- 基于颜色特征的棉田中铁苋菜识别技术被引量：23
- 2009年
- 基于不同的颜色特征,利用机器视觉技术自动识别棉田中铁苋菜。分别对棉花和杂草铁苋菜的色差法(R-G,R-B,G-B)、超绿法(2G-R-B)、色度法(H)等5种特征图像进行对比,确定色度法利用最大方差进行二值化的效果最佳。创建与二值图像相对应的0、1双精度型矩阵,并分别与R、G、B三基色分量图相乘,获取前景是R、G、B三基色分量图,背景是黑色的灰度图像。分析棉花、铁苋菜前景R、G、B的标准差,确定R的标准差与B的标准差差值小于5作为判断铁苋菜的阈值。识别结果表明,棉花的判断准确率为71.4%,铁苋菜的判断准确率为92.9%,总体准确率为82.1%。
- 陈树人沈宝国毛罕平尹建军杨运克肖伟中
- 关键词：杂草识别机器视觉标准差
- 基于光谱特性分析的冬油菜苗期田间杂草识别被引量：29
- 2013年
- 杂草识别是自动除草的关键环节,运用光谱分析技术可以快速识别杂草。该文以冬油菜苗、冬油菜苗期杂草和土壤为研究对象,通过ASD便携式光谱分析仪采集光谱数据。对每个样本连续采集5组数据,经平均、一阶导数、压缩等预处理后,得到368组波长在400~2 300 nm范围内的光谱数据。采用逐步判别分析法,按统计量Wilks’Lambda最小值原则选择变量,选取了710、755、950和595 nm共4个特征波长。运用4个特征波长分别建立了典型判别函数模型和贝叶斯判别函数模型。用这2组模型分别对预测集进行预测,典型判别函数模型的正确识别率为97.78%,在不同的先验概率下贝叶斯判别函数模型的正确识别率分别为98.89%和97.78%。结果表明：当先验概率根据类别大小计算时,以特征波长建立的贝叶斯判别函数模型能较好的识别冬油菜苗期田间杂草,而且模型稳定。该研究结果可为杂草探测光谱传感器的开发提供参考。
- 白敬徐友魏新华张进敏沈宝国
- 关键词：图像识别光谱分析杂草识别
