激光测量标定机器人坐标系位姿变换的正交化解算

针对大型装备智能制造中的机器人在线位姿激光跟踪测量与实时引导需求,提出了一种机器人坐标系与激光测量坐标系标定转换和解算方法。设计了基于距离原则的机器人末端光学工具中心点TCP(Tool Center Point)位置标定算法。通过运用空间点坐标重心化配置算法和基于罗德里格矩阵变换的最小二乘优化算法解算出了具有单位正交性的位姿变换旋转矩阵。进行了机器人坐标系位姿变换激光测量标定和优化对比实验,旋转矩阵初值和正交优化值进行点坐标转换后的综合RMSE分别为0.579 0mm和0.501 5mm。结果表明该方法能够有效改进姿态旋转矩阵正交性,并提高位姿变换解算精度。     

变异机制粒子群优化的摄像机内参数校准

针对大空间单目视觉系统中摄像机内参数校准精度对整体测量精度影响较大这一问题,本文提出一种基于变异机制粒子群优化(MMPSO)算法的摄像机内参数虚拟三维校准方法。该方法基于分阶段最优化思路,通过建立摄像机成像模型对摄像机外参数及部分内参数进行初始值估计,再通过MMPSO算法对内参数进行优化校准确定最终的结果。实验中为了提供精确的校准控制点,搭建了校准硬件平台,将红外发光二极管固定于三坐标测量机测头上并跟随测头移动,构造一个大空间虚拟三维校准板。实验结果表明:主要的10个内参数均达到测量精度要求的数量级,验证了该方法的有效性。通过单目视觉坐标测量系统对两种校准方法所得结果进行等距测量实验,基于Janne Heikkila的三维校准法的总体标准差为0.112mm,基于MMPSO算法的虚拟三维校准法的总体标准差为0.084mm。通过对比实测数据标准差,可以证明本文提出的校准方法稳定性更好,精度更高。该方法能够满足大空间单目视觉坐标测量系统对摄像机内参数精度的要求,对视觉坐标测量技术领域中的摄像机校准等非线性优化问题具有一定指导作用。     

基于构建最优函数提高飞机姿态测量精度

提出了基于构建最优函数来提高飞机姿态测量精度的方法.首先,利用模板匹配法获得飞机在两个测站投影的同名特征点,在发射坐标系下采用交会获得飞机同名特征点的坐标值,根据飞机在空间的特征三角形解算飞机姿态的初值.然后,建立飞机体坐标系;利用成像的共线方程,重新计算空间特征点对应的像点坐标;以重投影结果与实际像点之间的偏差最小作为优化目标函数.最后,通过迭代提高目标姿态解的精度.实验结果表明,飞机轴向成像在大于500pixel时,姿态角测量误差小于0.1°.与中轴线法及飞机角平分线方向向量法测量精度比对,本文提出的方法采用的数学模型正确、算法合理,有效地提高了飞机姿态的测量精度.     

基于共面点的多视觉测量系统的全局标定方法

本文提出了一种基于共面点的世界坐标唯一全局标定方法,利用激光跟踪仪在现场构建系统总体坐标系,通过拟合基准面来设置共面标定点,系统中各摄像机传感器直接获得标定点的图像,从而实现了各局部相机的全局标定,不需要中间坐标系的转换,避免了多次坐标转换带来的精度损失,标定过程简单。通过在实际的由多个高速视觉传感器组成的飞行器外部姿态测量系统中进行标定实验,在测量范围较大的情况下,系统精度的均方根误差不超过0.8mm。 关键词：全局标定 视觉测量 激光跟踪仪 共面点     

基于线结构光参考平面的多摄像机标定方法研究

多摄像机视觉测量系统中不同视觉传感器空间分布广,无公共视角,现场标定十分困难。针对多摄像机标定问题,研究了一种基于线结构光参考平面的灵活标定方法。标定过程中,以空间中同时覆盖相邻摄像机视角的结构光平面作为标定参考基准,在不同摄像机视角中,自由移动平面靶标多次,确保每次移动后靶标与结构光相交,并能在各自摄像机中清晰成像,摄像机拍摄靶标图像。提取靶标图像中角点坐标、激光光条特征点坐标。借助靶标平面与摄像机坐标系外部参数矩阵,求解激光光条特征点在对应摄像机坐标系中坐标。通过结构光基准平面内,不同摄像机坐标系中至少3组非共线特征点坐标信息,求解相邻摄像机外部参数。分别进行标定试验和精度验证试验,试验结果表明该方法切实可行。     

一种机器视觉加权最小二乘解法

为了进一步提高机器视觉的重建精度,本文首次从参数方程的角度来重新审视机器视觉系统以及在此方程上提出了加权的最小二乘方法。机器视觉系统中,重建精度将随相机布局的不同而不同,即随相机与特征点的距离以及旋转矩阵的不同而变化。原有解算方法,并不区分这些不同,利用最小二乘法求取拟合误差最小点。针对这一不足,本文首先改变了机器视觉系统的基础,利用参数方程来描述系统模型,在此基础上,推导了加权的最小二乘方法,给有大误差布局的相机较小的加权,从而进一步提高精度。这种算法的关键是对权重的估计。文章最后的仿真和实验验证了本文算法的有效性。     

煤仓煤位双目视觉检测自适应标定技术研究

为了研究视觉图像测距检测煤位的理论和方法,运用基本的针孔成像模型理论,提出了一种非接触式高效的基于双目视觉图像自适应标定的煤仓煤位深度测量方法。通过结合Faugeras标定方法以及卫星定位原理,根据预设定的视觉传感器坐标以及在双目图像中提取的关键轮廓角点,代入三维坐标自适应公式,运用最小二乘法得出视觉传感器的内外参数,并使用线性优化对内外参数值进行优化,得到最终的摄像机内部和外部参数。最后,根据采集图像的像素信息,确定煤仓煤位的深度值,对整体参数RMS测量误差与张正友标定算法进行了对比分析。该方法不需要任何已知的摄像机参数,简单方便地求解。实验结果表明该方法精度较高,能满足煤仓煤位检测的需要,且使煤位检测标定过程实现了自动化。     

基于双目立体视觉的低频振动测量

为了满足物体振动的测量要求,基于双目立体视觉测量的原理,设计了一套可以在线采集、离线处理的非接触式低频振动测量的视觉系统。通过滤波去除噪声,采用Canny算子和最小二乘法椭圆拟合提取到标志点的轮廓和中心坐标,在已知特征点的空间分布规律的条件下,通过相应的坐标排序方式,对左右视图对应特征点进行准确的匹配,获得了特征点的三维坐标数据。最后对比每一帧图像中对应特征点三维坐标数据,得到待测物的振动信息。通过直线导轨作为振动源带动待测物运动的方式进行了测量实验,实验结果显示,该系统的检测精度达到±0.15mm/m以上,基本满足低频振动测量的稳定可靠、精度高等要求。     

基于双目立体视觉的齿轮端面高度测量方法

为了实现齿轮端面高度的高精度非接触式测量,提出基于双目立体视觉的齿轮端面高度测量方法。创新性地使用可滑动固定基线距离的单目CCD相机代替传统的双目相机获取齿轮双目图像。在获取双目图像后,通过双目相机标定实现齿轮图像立体矫正。基于改进的SGBM算法对矫正后的双目图像进行立体匹配,获取视差图和相机坐标系下平面三维坐标点,对上下平面的三维坐标点进行最小二乘拟合,从而获取上下平面的深度信息,上下平面深度相减即可实现齿轮端面高度的测量。使用直齿轮进行了视觉测量实验,实验结果表明,提出的测量系统及方法具有较高的精度和稳定性。     

非合作航天器的立体视觉位姿测量

针对在轨服务中非合作航天器相对位姿测量的关键任务,提出了一种双目立体视觉方法。该方法利用两台大视场可见光相机获取高分辨率图像,用双边滤波方法对图像进行预处理,接着利用弧线段拟合法提取目标表面的对接环椭圆,用Hough变换法提取目标的矩形边框特征,并引入极线约束准则、对接环尺寸约束和光流跟踪的方法,提高算法的提取精度和效率。利用立体视觉构建非合作目标的对接环平面和边框角点,建立目标坐标系,解算与世界坐标系之间的位姿关系。暗室环境下的实验结果表明,双目相机系统逼近(12.0~2.0 m)实验中,相对位置精度优于1.0 cm,相对姿态精度优于0.41°;目标姿态转动实验中,相对位置精度优于1.3 cm,相对姿态精度优于0.88°,位姿解算精度较高,可以为追踪航天器提供连续的位姿导航信息。