针对无人机室内无全球定位系统(GPS)信号、定位精度较低的问题, 提出融合视觉和惯性数据来实现无人机室内定位。前端改进特征匹配算法, 针对图像发生旋转运动提出了利用主成分分析法(PCA)计算旋转角度, 改变特征点所在网格及其8邻域网格, 并根据邻域特征点与匹配特征点欧氏距离设定高斯阈值, 提出新的分数统计模型, 使正确匹配对的数量增多, 提高了特征匹配的快速性和视觉室内定位的准确性。针对图像局部相似产生误匹配问题, 提出了利用特征点之间的几何关系确定数据集, 通过Pearson相关系数分析数据的相似性, 设定阈值剔除置信度较低的特征匹配对, 优化视觉估计无人机的位姿信息、后端采用视觉惯性基于滑动窗口的紧耦合优化位姿信息。通过设计室内光线正常与室内光线较暗情况下的无人机悬停实验, 分析其飞行日志可知, 改进后网格运动统计(GMS)算法的特征匹配速度是原算法的3倍, 并在局部相似区域剔除误匹配, 特征匹配准确率能达到94%, 无人机室内定位精度达到0.02 m, 能在复杂**环境中有更好的应用。

针对转向架侧架空间狭小以及不确定光照条件下难以通过传统的视觉系统及算法实现枕簧端面缺口定位的问题，本团队提出了一种基于线激光光斑特征的枕簧缺口视觉间接定位方法。通过对K6型转向架承载弹簧和减振弹簧这两类枕簧外簧第一、第二层簧圈的尺寸特征进行分析，并采用最小二乘法拟合尺寸数据，分别建立了两类枕簧簧圈高度比值与枕簧端面缺口方位对应关系的数学模型。采用YOLOv3-tiny目标检测算法实现了复杂背景下枕簧的检测与感兴趣区域(ROI)的分割，基于阈值分割和边界框拟合算法提出了激光光斑高度自适应求解方法，该方法提升了定位方法的灵活性。试验结果表明，所提方法的定位精度在－5°～＋5°以内，单次定位时间不超过0.15 s，而且对光照强度的变化具有很强的鲁棒性。

机械臂可以替代人工进行抓取等工作来提高生产效率与产品质量。当前基于数据驱动的算法需要大量样本训练模型，迁移性较弱，并要求一定的计算资源作为支撑。为解决上述问题，建立了一个基于RGB-D图像的高效机械臂视觉抓取算法和系统。首先提出一种最小包围矩形（MinBRect）目标检测算法，用以快速估计目标的位置信息；然后利用MinBRect通过计算最小包围矩形的短轴倾角来估计抓取任务的位姿信息；最后操纵UR5机械臂进行实际抓取实验。在实验中，所提算法对10种目标物体的位姿估计的精度均在85.7%以上，平均时间达0.7677 s。与两种位姿估计算法进行对比，所提算法的抓取精度和时间均有明显改善，这表明所提算法具有较强的准确性和鲁棒性。此外，由于无需构建数据集，所提算法能够应用到计算资源有限、工业生产中的结构化场景，在电力工件实验中验证了所提算法具有较好的可移植性。通过实际抓取实验进一步验证了所提机械臂系统抓取算法的有效性。

为实现公共场所定点消毒目标的识别与定位，确定消毒范围，首先采用深度相机获取公共场所的彩色图像和三维点云；其次训练Mask R-CNN深度网络，进行消毒目标的分类、检测与实例分割，进而获取目标点云；然后通过采样一致性初始配准（SAC-IA）和迭代最近邻点（ICP）精配准方法实现不同视角点云的拼接，获取完整的消毒目标点云；最后基于主成分分析（PCA）优化点云的包围盒。实验结果表明，基于Mask R-CNN目标检测的各类别平均精度（mAP）达到0.968，实例分割的平均交并比（IoU）达到0.879，目标包围盒的表面积和体积优化率分别达到了29.2%和28.8%。本研究能有效识别与定位消毒目标，为不同消毒目标采用不同消毒方式提供分类依据，同时能有效减小消毒范围，提高消毒作业效率。

利用机器视觉进行飞机蒙皮损伤检测是提高其自动化水平的有效手段,其中飞机蒙皮全局三维重建是检测过程的关键步骤,可定位损伤部位的精确位置。为解决当前技术所存在的设备复杂、拼接精度低、处理效率低等问题,提出一种基于后方定位并结合结构光对飞机蒙皮进行快速三维重建的方法。通过结构光三维测量系统对飞机蒙皮局部区域进行三维重建,采用后方摄像机同步观测结构光系统,并对其空间位姿进行定位。在空间位姿数据的辅助下,将结构光系统每次测量的飞机三维形貌数据融合至定位摄像机坐标系下,实现对大飞机蒙皮三维形貌的快速、高精度非接触式测量,这为飞机蒙皮损伤的自动化视觉检测提供了有效的技术支持。

针对现有药房药剂师取药任务繁重、效率低下等问题,设计了基于机器视觉的取药机器人系统,提出了一种基于融合局部特征匹配和Mean Shift算法的药品识别算法,系统整体实现了药品的识别、定位及抓取任务。首先,安装于药架之间的抓药机器人接收上位机发送的药品信息,通过摄像头识别药品,使用AKAZE算法对货架上的药品进行匹配,获取药品坐标后,将匹配的药品抓取放至传送带上;位于取药处的分拣机器人得到上位机发送的药品信息后,通过改进的Mean Shift算法对传送带上的动态药品进行二次识别,将识别到的药品抓取放至取药处,完成整个系统的取药功能。实验证明,以二次分拣为保证,系统能够准确地识别药品,且药品定位信息比较准确,误差较小,可适用于药房药品的抓取。

为了充分利用连续视觉图像中3维空间信息, 解决无人机自主降落过程中的定位问题, 在稠密3维点云法和光流法定位原理的基础上, 提出了基于同物不同时图像像空间的定位方法。以理论推算、图形注释等方式, 通过求解单个像素点和整个图像移动变化情况, 将连续帧图像的形变、量变信息分解为无人机和参照物的空间相对运动信息, 并结合已知的参照物运动参量, 推算了无人机飞行位姿信息, 完成了无人机基于光学视觉图像的空间定位方法研究。结果表明, 该研究为视觉系统在无人机降落回收过程中独立实现空间定位提供了一定的借鉴和参考。

在视觉定位测量领域中的大尺寸测量、运动追踪、三维重建、视觉定位中,针对多相机定位系统中相机之间无公共视场或公共视场较小时系统标定困难、方法繁琐、精度低等问题,提出了一种基于精密二轴转台的多相机定位系统一体化标定方法。利用二轴转台提供角度基准,当转台一次转过所有相机视场时,各个相机依次拍摄标定图片,求解出各个相机内参以及各相机到转台的外参,利用转台坐标系中转计算相机之间的外参。整个标定过程由程序控制,实现了多相机系统采图标定的集成化、自动化,降低了标定工作量。分析了多相机定位系统的标定原理,并进行了实验验证。两相机内参重投影误差在0.17 pixel以内,系统定位精度在1 mm以内。结果表明,所提方法切实可行,精度较高,可操作性强,可应用于各种无公共视场或公共视场较小的多相机定位系统标定过程。

光场调控、传输及应用是当前国际光学与光子学领域的一个研究热点。光场调控一般可分为空域、时域以及时空域联合调控。空域调控主要是指调控光场振幅、偏振态、相位、空间相干结构等空间分布，以产生具有特殊空间分布的新型光场；时域调控主要是指调控激光脉冲形状、脉宽、啁啾以及相干特性，以产生极短极强激光。目前，光场调控研究主要涉及光场调控原理和技术、调控光场传输机理和特性、新型光场与物质相互作用、光场调控技术应用等。为方便广大读者了解、讨论和交流国内在光场调控、传输及应用技术领域的发展，《光学学报》曾在2016年第10期推出“光场调控、传输及其应用”专题栏目，受到了众多读者及专家学者的好评。

介绍了利用深度学习从图像或视频中恢复三维结构、进行深度估计和实现视觉传感器实时定位方面的研究与应用;对深度学习的研究概况进行了介绍;深入分析和比较了有无监督情况下具有代表性的深度学习算法和系统;对近年来深度学习方面的研究热点进行了讨论,并进行了总结和展望。