基于标准杆的双目视觉传感器标定技术研究

目前制造业对大范围精密测量技术要求越来越高,为了克服传统双目立体视觉标定过程中测量场难实现、标定精度低等缺点,提出了一种较灵活的基于一维标准杆的双目视觉传感器的标定方法。该方法首先利用正方形模板和带有四个特征点的标准杆实现主点和畸变的标定,然后在测量场多次摆放标准杆,由两摄像机拍摄标准杆图像,利用标准杆上对应特征点之间的约束以及基本矩阵估计双目视觉传感器其余参数,最后光束法平差进行整体优化,消除累积误差。仿真实验和真实实验结果均表明该方法适用于大视场双目视觉传感器的标定,操作简单、标定效率高。     

双目全方位视觉传感器及其极线校正方法

为了扩大双目立体视觉的视场范围, 提高双目立体匹配的速度和准确度, 设计了一种双目全 方位视觉传感器(ODVS)立体视觉成像系统, 提出了一种基于竖直线的极线校正算法.将两个结构 相同的ODVS 以上下同轴同向的方式进行组合, 得到全景立体视觉空间, 分析了双目ODVS 的成 像特性, 实现了一种无需任何专门的标定设备、仅利用场景中与ODVS 成像平面垂直的竖直直线 (如门框、窗框, 墙角线等)来校正其极线的算法.实验结果表明, 该算法对双目立体全景视觉成像系 统是一种有效的极线校正方法.     

双目立体视觉分步标定及精度分析

在双目立体视觉中,为了解决传统标定时间长、自标定精度低的问题,使用一种分步标定方法并从Harris角度对影响精度的因素进行了分析.首先,利用Open CV通过张氏标定法计算出内部参数和畸变参数;其次,利用Matlab测算出了摄像机运动参数未知情况下的双目立体参数.结果表明:经计算得出总的图像残差均值为0.158 5像素,时间为200 s;标定结果比自标定方法精度高,同时比传统标定方法时间短.实验结果不仅达到了预期目的,而且从Harris角度分析发现,光照、标定靶的旋转程度对精度影响很大,同时摄像机的分辨率越高,对图片的拍摄条件要求越高.该方法为机器视觉中的三维测量和重建等工作奠定了良好的基础.     

基于双目视觉的激光位移传感器标定方法

为了提高激光位移传感器在工业机器人末端坐标系下的标定精度,提出基于双目视觉的激光位移传感器标定方法. 该方法通过双目视觉技术重建激光光束投影在平面上的光斑位置,利用手眼标定参数将光斑位置转换至机器人末端坐标系,同时利用最小二乘方法将光斑拟合成光束直线,获得机器人末端坐标系下的传感器光束方向及零点位置以完成标定. 该方法可同时标定机器人末端上的多个激光位移传感器,无须采用有精度要求的辅助工件标定,具备精度高,鲁棒性强优势. 基于标准球的精度评价实验结果显示,在3倍标准差范围内该方法标定后的激光位移传感器测量精度范围为0.038 6±0.025 8 mm,满足机器人加工要求.     

双目动态视觉测量的匹配

针对在双目动态视觉测量系统中对特征点的准确匹配问题,采用强后方交会优化了外参数,提高外参数的精度,从而提高求取极线的精度;提出一种针对2幅图像特征点匹配的多约束匹配算法。多约束匹配算法在极线约束的基础上,增加了唯一性约束和双向匹配约束,结合视差约束的二次匹配,得到2幅图像特征点正确的匹配关系。实验结果表明:用于双目动态视觉测量系统的匹配中,可得到100%的匹配准确率。可以满足双目动态视觉测量系统对两幅图匹配的要求。     

双目立体视觉测量系统的研究与实现

根据双目视觉原理,介绍了双目立体视觉测量系统的组成,对系统涉及的关键技术进行了有关的探讨和研究.利用VC 6.0与HALCON软件开发平台结合相关硬件设备,实现了双目立体视觉测量系统.系统各模块经过试验测试和验证,能够对空间物体的三维位置坐标进行高精度的测量,满足对物体三维测量要求.     

双目视觉测量网络布局规划技术研究

针对工程应用中视觉测量网络站位布局规划不完善,各站位测量相对全局测量结果具有较大偏差,导致全局测量点云数据分层问题,提出了双目视觉测量网络站位布局规划方法.首先,建立双目视觉测量模型,结合理论分析构建参数误差模型;其次,根据参数作用机制将其划分为内部结构参数和外部测量参数两类,并进行精度仿真分析;然后,结合仿真结果,建立全局测量场视觉测量多约束区域划分模型,求解各测量站位初值,构建测量站位优化模型,基于外部测量参数的遗传算法求解各站位位置参数,完成大尺寸视觉测量网络的构建.最后,通过规划实验表明,各站位测量结果之间偏差均在0.04 mm以内,实现了点云数据的高精度拼接,满足工业测量精度要求.     

基于双目视觉的焊缝图像立体匹配

针对焊接图像缺乏纹理的问题,研究了一种弱纹理检测跨尺度聚合的立体匹配算法。根据张氏标定法,对双目视觉传感器进行标定,得到了双目视觉传感器的外部和内部参数。然后,对双目视觉传感器获取的焊缝图片进行中值滤波、二值化等一系列图片预处理。利用弱纹理检测跨尺度聚合算法对焊缝图像进行立体匹配,得出焊缝图像视差图,再从视差中恢复距离,得到了焊枪的高度信息。对双目视觉传感器采集的焊缝图像进行实验,实验结果验证了弱纹理检测跨尺度聚合的立体匹配算法的可靠性。     

基于光轴垂直双目立体视觉系统的物体运行姿态研究

提出了一种采用光轴垂直的双目视觉测量技术获得运动物体运行姿态角的方法。首先,对光轴垂直立体视觉系统进行了建模;然后,采用光轴垂直原理求取被测物体在某时刻的中轴矢量;最后,通过建立中轴矢量与姿态角间的数学关系得到被测物运行时的姿态角。实验结果表明,该测量方法具有较高的精度和速度,能满足远距离运动的被测物体运动参数的测量要求。     

输电导线脱冰振动测量双目视觉方法

导线脱冰跳跃将导致导线之间的空气间隙减小,进而导致相间闪络和结构损坏.针对输电线路导线脱冰引起的导线振动问题,以立体视觉理论为基础建立了导线成像几何关系,并应用双目视觉原理建立了导线三维坐标测量的数学模型.经标准长度的双目视觉系统标定方法求解导线测量数学模型,恢复了导线三维几何信息.在试验检测中,建立了双目视觉测量系统,完成了导线脱冰振动的位移测量.测量结果证明了采用双目视觉原理检测输电导线脱冰位移的可行性.     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。     

一种标定陀螺仪的新方法

给出一种能够模拟陀螺仪实际工作条件的标定方法．将陀螺仪安装在飞行器模型内部，飞行器模型悬挂在2个平行屏幕之间并且在外力的推动下作无规则运动，在飞行器模型上安装2根双向准直激光束，激光束在屏幕上生成4个指示光斑，利用双目视觉测量技术测量指示光斑在三维空间内的坐标，然后借助于欧拉角算法确定飞行器模型的姿态，最后结合陀螺仪的输出信号对陀螺仪进行标定．对飞行器模型姿态的测量误差作了详细的分析，结果显示该方法可以精确测量飞行器模型的姿态．     

双目视觉测量系统标定精度提高方法研究

针对提高双目视觉测量系统的标定精度问题,介绍了双目线结构光视觉测量系统的构成和工作原理,分析了影响系统单幅测量精度的各种因素,提出了改善标定精度的方法。采用张氏标定法求解相机内参,用双相机固有的对极几何关系求解外参,二维标定靶选用150mm×150mm的黑白棋盘格。根据标定结果反求标定靶的对角线距离,用该距离来验证标定结果。实验表明,标定误差稳定在20μm,可以满足实用要求。     

基于SIFT特征点的双目视觉定位

提出了一种结合了SIFF特征点的双目立体视觉定位方法.介绍了对尺度、旋转、视角等变化具有良好鲁棒性的SIFT特征向量,利用SIFT特征向量匹配算法在双目视觉系统采集的左、右图片中分别检测目标、获取匹配的目标SIFT特征点.经过空间匹配点选择、标定点坐标计算等步骤获取左、右图片中具有空间位置一致性的目标标定点,并在摄像机坐标系中恢复目标标定点三维信息.实验结果表明,利用该方法进行目标定位具有较强的适应性.有一定的实用价值.     

基于SURF算法的双目视觉立体匹配研究

针对双目视觉立体匹配效率低的问题,从SURF匹配算法和摄像机标定、校准方面进行了改进。与传统视觉匹配算法相比,SURF匹配算法具有效率高、抗干扰能力强等优点。对摄像机进行标定与校准,校准后的特征点更精确,为准确匹配奠定了基础。利用极线约束条件改进SURF算法匹配速率,并进行了相关实验。实验结果表明,算法不仅降低了匹配时间,而且还提高了匹配准确率。     

高耸结构实测测点布置方法的研究

在高耸结构动态响应实测中合理地布置传感器、减小测试费用、提高测试精度是非常重要的。对测点优化布置方法及其在高耸结构实测中的应用进行了研究，对4种适应度函数的型式进行了改进，并且通过一个具体的实例，说明了它们的实际应用方法。应用结果表明用该方法布置测点所测得的结果有比较高的精度。     

双目立体视觉的无人机位姿估计算法及验证

针对无人飞行器在未知复杂环境下的导航问题,提出了一种基于双目立体视觉的无人飞行器位置和姿态估计算法。用双目摄像机采集立体图像序列,对图像进行立体校正后使用Harris算法提取特征角点,用NCC算法获取匹配特征点,导出摄像机坐标系下的特征点坐标,得到三维立体特征信息,使用RANSAC算法与L-M迭代算法得到无人飞行器姿态和位置估计值。实验结果表明,基于双目立体视觉的位姿估计算法能适应未知环境变化,计算结果与实际位姿量相比误差小,能满足无人飞行器导航要求,可为无人飞行器的导航实现提供一套新途径。     

基于双目视觉跟踪的三维拼接技术

为了扩大三维面形测量的视场,提出了基于双目视觉跟踪的三维拼接技术。采用了两套双目测量系统,一个为全局的跟踪系统,一个为测量系统。在测量系统上固定一个7×7棋格靶标作为中介,将每次测量系统测得的物体三维点坐标转换到统一的全局坐标系下完成拼接。测量系统采用的是投影格雷码结构光加上双目视觉原理的方法获得物体三维点坐标,实验结果证明了该方法的可行性和有效性。