利用机器视觉技术进行铁路油罐车罐口的非接触测量与定位。本项目利用机器视觉技术进行铁路油罐车罐口视觉定位，引导输油密闭盖在向铁路油罐车输油过程中密封罐口，防止油气挥发污染环境，造成安全隐患。考虑输油现场的防爆要求，采用主动测量方式会造成安全隐患，因此基于机器视觉技术的非接触测量是一种理想的罐口定位方式。铁路油罐车装车在半露天环境下昼夜进行，这要求算法能够在大范围光照变化条件下对罐口进行准确识别并精确定位，为使油气回收密封盖能够密封罐口，对系统定位精度要求极高，同时要克服油污、车型等不确定因素造成的影响，因此是一项极具挑战性的任务。采用本项研究成果的铁路油罐车罐口视觉定位系统具有如下特点：首先，避免了传统模板匹配方法在选取模板时的随机性与任意性。利用视觉方式进行铁路油罐车罐口的非接触测量与定位，传统的方案是进行图像模板匹配，无论选择何种匹配方法，模板的选取都是一项困难的工作。由实际图像提取模板具有一定的随机性与随意性，虽可通过人工方式进行模板的后期处理，但由于图像中存在随机干扰及摄像机安装位置不同造成的透视投影等影响，通常难以获得满足实际应用要求的理想模板，从而对罐口的识别及定位精度造成影响。本研究成果利用罐口为标准几何形状的特点设计针对特殊形状的目标检测算法，有效避免了人工选取模板的随意性，提高了现场应用调试的效率。其次，所采用的算法对光照与部分遮挡不敏感。光照变化会对系统的测量与定位精度产生影响，严重时会造成系统无法识别目标，同时如目标被其他物体部分遮挡，也会对目标的识别造成干扰。针对此类问题，课题组研究了适用于不同光照条件的罐口检测方法，同时利用形状信息克服遮挡造成的影响。本系统主要技术指标：针对 600mm 罐口，定位误差不大于 8mm;单帧定位时间不超过 100ms;对非线性光照具有适应性；具有全天候工作能力；对多车型具有适应性。