发布时间:2025/3/26 17:43:06
产品名称(中文) :灵巧型机器视觉分布式随动补光照明系统(北京科技大学、酒泉卫星发射中心)
产品名称(英文) :Dexterous-type adaptive lighting compensation system for machine vision application
产品简介 : 随着人工智能技术的快速发展,图像处理、模式识别、机器视觉系统已被广泛应用于科研、生产和生活的各个方面,在推动技术进步、社会发展方面取得了显著的成效。成像视觉系统的设计离不开环境光及人造光源的作用,特别是在诸如夜间、狭小空间、地下、水下等环境光线微弱、复杂的特因环境下,或是在对成像质量要求较高的视觉测量应用任务之中,如何从光-机-电-算一体化角度进行光源与视觉系统的联合设计,从而实现视觉系统的正常长时工作,并保证各项图像处理、模式识别、机器视觉算法的稳定运行,是目前本领域研究的热点与难点。
在空间站出舱活动中,受制于空间站的高速运动,站外表面环境光变化极为迅速和复杂,需要同时进行“随动式”照明补光与视觉系统的设计方可稳定的进行空间视觉辅助系统的应用;在地下或水下掘进与勘查作业任务中,受制于有限人造光源或环境光源的干扰,为对作业或勘查方向进行清晰详查需同时进行补光与视觉系统的专门设计;在低照度或夜间开放场景的物流应用与视频监控应用中,由于环境或人造光源辐照能力不足,为保证相关视觉检测与识别算法正常稳定运行,需进行相机补光系统与算法有效设计;在可穿戴视觉系统设计应用中,同样需考虑照明补光系统设计以实现对视场内观察对象的清晰摄像。
针对上述广泛的应用需求,自2017年起本产品团队开始围绕照明补光光源的设计、成像环境感知技术以及补光光源的最优化控制技术开展了核心技术攻关。2020年依托国家自然科学基金面上项目、军队委托项目、企业委托项目等分别围绕空间站应用、地下采矿应用、智能监控应用以及可穿戴运动相机系统的设计应用等开展了多种应用领域核心技术的攻关与应用技术的推广。
产品图 :
功能创新 : 1、本产品主要解决各类计算机视觉系统的智能随动补光应用问题,补光系统的设计可根据应用的不同进行任意组合设计。因此此处给出一种典型视觉应用工况下的主要技术指标:
1、典型应用工况下照明非均匀性指标较传统方法提升>10.0%。
2、典型应用工况下复杂光场目标检测率较传统方法提升>5.0%。
3、典型应用工况下暗场典型对象识别率较传统方法提升>5.0%。
4、典型应用工况下复杂光场视觉测量精度较传统方法提升>5.0%。
2、提出一种根据采用成像传感器感知、重建前视视觉场景结构并利用照明光传输计算模型、最优化照明控制模型,实现各类视觉应用的最优照明控制。
⼯业设计 :
1、本产品的关键技术包括:
1)新型相机及分布式光源系统的结构设计方法。本产品中相机与分布式光源可以依照具体应用进行任意空间布局。
2)快速照明光线传输全流程计算建模。本产品可进行光线由LED光源出射、光线到达感兴趣目标表面反射,以及反射光线返回相机进行成像响应的全物理过程计算建模计算。
3)最优照明输出效果的评价、计算与控制。本产品采用视觉工效学实验确定最优照明输出效果,并依照被照明感兴趣目标表面照明均匀性最佳为目标函数,开展分布式光源最优输出的最优化计算。
2、本产品的主要创新点包括:
1)首次提出一种配合成像传感器进行精细照明输出控制的分布式照明光源结构设计方法。
2)首次提出一种完整的照明光线传输全流程计算模型、照明工效学评价方法以及分布式照明最优化控制方法。
3)首次将所设计智能照明装置应用于多种装备的维护保养、智能制造等多种应用领域。
协议 :Others
质量安全 :
2024年11月,北京科技大学组织了成果鉴定会,经专家质询和讨论,认为本成果“技术复杂度高、研制难度大、创新性强、关键技术指标达到了国际领先水平”。
本项目技术已在多家单位得到实际应用,并为多型装备维护提供了有力的支撑。评价意见摘录如下:
1)首次采用智能随动补光技术实现了在**装备维修过程中对作业面视频监控系统的成像环境感知与补光应用,显著提升了视频监控输出像质,有效降低了作业面区域的阴影与眩光干扰,有力提升了**维修的效率与效果,很好的支持了**任务。
2)首次采用一种基于机器视觉成像环境感知与随动照明补光控制的分布式照明系统开展了**技术应用。通过技术的多次应用,显著提升了狭小空间中**,既实现了高清晰度的**,也保障了**。相关技术目前已在**中得到实际应用,并发挥了重要作用。
3)成果采用了一种环境光成像感知与照明输出智能控制视频监控技术实现了对暗场环境或狭小暗场空间**应用。所设计技术实现了随环境光变化、应用装置姿态变化的动态补光与视频监控,显著提升了复杂环境下的**。目前已在**中得到了实际应用,取得了理想的应用效果。
专利/获奖情况 :
1、支持项目
1)国家自然科学基金面上项目“空间站舱外作业机器人成像照明光场智能调控系统设计及建模方法研究(61975011)”,2020-01至2023-12。
2、成果鉴定
1)北京科技大学成果鉴定评审。
3、技术查新
1)航天五院图书馆查新报告。
4、专利
1)刘皓挺,一种在轨航天器表面异常状况智能检测方法及其系统,中国发明专利,ZL201810174333.4,2019年11月08日。
2)刘皓挺,一种复杂环境光应用条件下的相机系统及像质调节方法,中国发明专利,ZL201811419276.8,2019年12月17日。
3)刘皓挺,一种基于分布式智能补光的人脸识别系统及方法,中国发明专利,ZL202110845927.5,2024年09月27日。
5、获奖
1)本产品核心专利“一种在轨航天器表面异常状况智能检测方法及其系统”获第二十四届全国发明展览会“发明创业 项目奖”银奖,中国发明协会,2020-11。
2)本产品核心专利“一种复杂环境光应用条件下的相机系统及像质调节方法”获第二十八届全国发明展览会“一带一路”曁金砖国家技能发展与技术创新大赛金奖,中国发明协会、金砖国家技能发展与技术创新大赛组委会、一带一路曁金砖国家技能发展国际联盟,2024-12。
3)本产品的一代产品获“北京照明奖”产品奖一等奖,2025-03。
6、代表性论文
1)H. Liu, N. Zheng, Y. Wang, J. Li, Z. Zhang, Y. Li, and J. Lan, Development of a face recognition system and its intelligent lighting compensation method for dark-field application, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 70, Art. ID 5016116, 2021.
2)N. Zheng, H. Liu*(通讯作者), and Z. Zhang, Hierarchic clustering-based face enhancement for images captured in dark fields, Electronics, vol. 10, no. 936, Art. ID 10080936, 2021.
3)H. Liu, J. Li, Y. Yang, J. Lan, and Y. Xue, Automatic process parameters tuning and surface roughness estimation for laser cleaning, IEEE Access, vol.8, pp. 20904-20919, 2020.
7、软件著作权
1)基于层次聚类的暗场条件下人脸图像增强软件,原始取得,全部权利,2021SR0454194,02,2年03月26日。
宣传视频 :
申报单位名称(中文) :北京科技大学1,酒泉卫星发射中心2(刘皓挺1、禄晓飞2、李海广2、唐福杰2、李擎1、岳佳2、常宸硕1、王禹宁1、侯文博1、王蒙蒙1、纪倩如1、田珍1)
申报单位名称(英文) :University of Science and Technology Beijing1, Jiuquan Satellite Launch Center2 (H. Liu1, X. Lu2, H. Li2, F. Tang2,, Q. Li1 J. Yue2, C. Chang1, Y. Wang1, W. Hou1, M. Wang1, Q. Ji1, Z. Tian1)
企业LOGO :
主营范围 :北京科技大学的历史渊源可追溯至1895年北洋西学学堂创办的中国近代史上第一个矿冶学科,1952年,学校由天津大学(原北洋大学)、清华大学等6所国内著名大学的矿冶系科组建而成,名为北京钢铁工业学院,是新中国建立的第一所钢铁工业高等学府。1960年,更名为北京钢铁学院,并被批准为全国重点高等学校。1984年,成为全国首批正式成立研究生院的高等学校之一。1988年,更名为北京科技大学。1997年5月,学校首批进入国家“211工程”建设高校行列。2006年,学校成为首批“985工程”优势学科创新平台建设高校。2014年,学校牵头的“钢铁共性技术协同创新中心”成功入选国家“2011计划”。2017年,学校入选国家“双一流”建设高校。2018年,学校获批国防科工局、教育部共建高校。目前,学校已发展成为一所以工为主,工、理、管、文、经、法等多学科协调发展的教育部直属全国重点大学。 学校本部北京市海淀区学院路,全校占地约80.39万平方米,校舍建筑总面积99.68万平方米。学校拥有一支由中国科学院、中国工程院院士领衔的高质量师资队伍。教职工总数3485人,其中专任教师2108 人,具有正高级专业技术职
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