任意位姿平面靶标实现立体视觉传感器标定

提出一种基于任意位姿平面靶标的立体视觉传感器标定新方法。利用平面标定参照物，并允许其在测量空间内自由移动，结合镜头畸变的摄像机标定数学模型，实现传感器中摄像机标定；在立体视觉传感器三维测量模型基础上，引入特征点约束优化传感器结构参数，同时实现了传感器现场标定。该方法降低了标定设备的成本，灵活方便，切实可行。实验结果表明，该方法标定精度高，已标定传感器测量空间距离的相对误差优于0．3％。     

线结构光双传感器测量系统的标定方法

针对现有线结构光双传感器测量系统标定过程中对设备要求高、标定过程复杂等难题,提出了一种简便的基于平面标定参照物的现场标定方法。该方法不需要设计复杂的校准模型和高精度的辅助调整设备,只需要将一个绘制有棋盘格图案的平面参照物在两个传感器公共的测量范围内任意摆放几个位置,即可完成双传感器标定,并建立两个传感器之间的相互关系,进一步将多个局部世界坐标系下的标定特征点统一到一个全局世界坐标系中,从而建立起两个传感器与线结构光平面间的标定方程。实验验证了该方法的可行性,实测平面高度的均方根(RMS)误差为0.03 mm。     

智能坐标测量中零件位姿的单目立体识别

为了使三坐标测量机快速准确地识别出被测零件的位姿,提出了一种基于三坐标测量机平动的单目立体视觉识别方法,对该方法的原理、位姿参数的求解和识别过程进行了研究。根据双目立体视觉原理,以三坐标测量机带动摄像机沿x轴或y轴平移,在两个不同位置分别拍摄被测零件的一幅图像,经过同名像点的匹配实现单摄像机立体视觉测量,得到被测零件上各特征点在摄像机坐标系中的三维坐标;由摄像机标定参数,进一步计算出各特征点在机器坐标系中的三维坐标;再结合各特征点在零件CAD坐标系中的对应坐标,求解出被测零件的位姿参数。进行了识别实验,实验数据表明该识别方法是可行的,满足实时测量要求。     

双目立体视觉系统的研究与应用

本文在双目立体视觉系统的测量原理、系统标定、特征点提取、特征点匹配以及三维空间点的重建等方面均进行了详细的研究,真实还原了三维空间的几何信息。随着科技的飞速发展,机器人技术越来越多地走进了人们的生活。其中,双目立体视觉系统由于可以很好的模拟实现人的双眼视觉功能,且具有体积小巧、制造成本低、测量效果好等优点,在空间三维测量领域得到了广泛的应用。     

基于三维测量模型的立体视觉传感器的现场标定技术

提出了基于双目立体视觉传感器三维(3-D)测量模型的传感器现场标定技术，并建立了标定数学模型。相关实验表明，这种标定方法简单，具有较高的标定精度，最大尺寸测量误差小于0．05mm，对标定环境及靶标的摆放姿态无严格要求。     

光栅式双目立体视觉传感器的立体匹配方法

光栅式双目立体视觉传感器的难点之一在于立体匹配问题,为此,提出了一种基于极线约束和空间点最小距离搜索的立体匹配方法.该方法将光栅式双目立体视觉传感器看作两个光栅结构光传感器,分别标定后可测定光条中心点关于某个结构光模型的三维坐标,若两点匹配,则其三维坐标间的距离理论上为零.引入极线约束,在左摄像机成像光条上找一个特征点,在右摄像机所成像中便可计算出一条极线与之对应,在极线与各光条中心的交点中寻找匹配点.该方法在三维空间进行匹配,计算量小,能够实现点与点的唯一匹配.仿真实验表明了该方法的有效性.     

三线结构光视觉传感器现场标定方法

三线结构光视觉传感器由于获取信息量大、测量速度快等特点被广泛应用于工业现场测量。为了实现传感器高精度、快速的现场标定,提出了一种基于支持向量机的三线结构光视觉传感器标定方法。首先,设计标定靶标;其次,采集靶标图像后提取特征点亚像素坐标值;再次,基于支持向量机方法建立特征点的图像坐标和三维空间坐标的映射模型;最后,将待标定点图像坐标输入映射模型,即可得到三维空间坐标,实现对三线结构光视觉传感器的直接标定。实验验证,Y轴、Z轴方向上的测量绝对误差均值分别为0.021 1 mm和0.015 0 mm,具有较高的标定精度,且该标定方法标定过程简单、快速,适合现场标定。     

无缝钢管视觉检测系统现场标定技术研究

对无缝钢管视觉检测系统的现场标定技术进行了研究,设计了悬丝靶标和经纬仪全站组结合的标定新方法,通过视觉传感器和经纬仪测量悬丝靶上的亮点,可同时实现测量系统的局部标定和全局标定。试验证明,该方法标精度能够达到±0.2 mm,并且操作简单,能够快速验证标定结果的正确性,降低了劳动强度,易于工业现场实现。     

基于偏振双目视觉的无纹理高反光目标三维重构

对于表面光滑、纹理单一甚至缺失、高反光的目标,传统的三维重构方法由于对纹理以及反光特性的依赖会使得重构表面出现大面积的的数据空洞.而基于偏振的三维重构方法不依赖于物体表面的纹理信息,同时偏振成像能够在一定程度上抑制耀光,能够有效解决传统三维重构方法存在的问题.但是,基于偏振视觉的三维重构方法得到的是像素坐标系下的深度信息,因此提出了偏振双目视觉三维重构方法,以由双目立体视觉获得的少量特征点的世界三维坐标为"桥梁",利用双目立体标定得到的相机参数,将偏振得到的图像像素坐标系下的点云数据转化为世界坐标系下的绝对数据.     

利用立体视觉的线结构光参数标定

准确标定系统参数是利用线结构光进行高精度测量的前提,文中提出了一种基于双目立体视觉的线结构光参数标定算法,以期达到在工业现场进行高精度、强鲁棒性标定的目的。算法首先采用Tsai两步法标定摄像机内参数和双目相机坐标系间的刚体变换,然后利用立体视觉极线约束条件匹配双目激光条纹点,并将其重构到三维空间以进行光平面标定。相对于...     

基于凸松弛全局优化算法的视觉测量位姿估计

针对参考点存在较大噪声时基于光束法平差的视觉测量位姿估计无法确保目标函数在全局极小处收敛,本文提出利用凸松弛（LMI）全局优化算法进行视觉测量全局最优位姿估计。利用归一化图像点和摄像机光心组成的正交投影矩阵,构造以旋转矩阵四元数为参数的物空间误差目标非凸多项式函数。对非凸多项式进行LMI,可以逼近其全局极小值,进而求解...     

一种新的视觉坐标测量模型及影响因素分析

提出了一种新的视觉坐标测量数学模型,利用参数法推导了基于平面四控制点坐标的解析解,通过最小二乘法对摄像机坐标系下的平面四控制点进行平面拟合,进而求得被测点的三维坐标,并通过大量实验与采用共线三控制点的计算模型进行了对比,结果表明,利用本文所提出的方法计算简单,被测点坐标的测量重复性特别是Z坐标的测量重复性得到显著提高。分析了影响测量系统的主要因素,通过实验纠正了图像畸变对测量系统的影响。     

动态环境下移动机器人运动目标测速方法

提出了基于Kinect摄像机的 机器视觉测速方法,用于实时的测量运用目标的速度信息。首先,设计出固定在运动目标上 的由 五个已知位置关系的圆组成的标识物,利用图像处理算法根据标志物的拓扑关系检测出运动 目标标志物在Kinect坐标系下 的位置;然后,将Kinect坐标系坐标通过坐标变换转换到世界坐标系;最后,根据采样时间 内测出的距离求出速度信息。通过 以上3步骤,依次解决运动目标检测和运动目标测速问题。理论分析和试验结果表明, 本文方法在移动机器人运动或者静止 情况下能够处理运动目标作直线运动、原地转动及其合成的曲线运动等不同运动形式下的速 度测量,应用范围广泛,计算实 时性和准确性高。     

网络摄像头的标定

摄像机定标是获取摄像机几何和光学参数的过程,也是获得摄像机在外部参考坐标系中的三维位置和面向.本文利用针孔模型对网络摄像头进行定标,该方法是基于标定物上已知参考点的三维坐标和参考点在图像上投影像素坐标之间对应关系,它分为两步,先利用线性模型对摄像机投影矩阵进行估计,然后基于投影矩阵分解出摄像机内外部参数.利用真实标定物图像进行实验和计算,得到较好的结果.     

大视场双目主动视觉传感器的协同跟踪方法

针对大视场视觉监控的应用,提出了一种基于球面坐标的双目主动视觉传感器协同跟踪方法。首先采用图像特征匹配的方法估计摄像机的内部参数,然后引入球面经纬坐标系作为双目视觉传感器的公共坐标系,最后结合场景深度范围实现目标的协同跟踪。对于任意安装的双目视觉传感器,提出了一种建立球面公共坐标系的新方法,统一了不同参数下的情形,可以实现任意参数下的协同跟踪。实际监控场景下的视频实验,验证了方法的有效性和可行性。     

基于共面靶标的结构光标定方法

在交比不变原理基础上,提出了基于共面靶标的线结构光标定方法。对标定方法中各个计算过程、进行了鲁棒性分析,进而设计了相对应的平面靶标和实验流程。该方法可以降低图像处理过程所引入的误差,减少多次交比不变计算标定点所带来的累积误差,得到多组高精度的标定点,从而提高结构光系统的标定精度。定量实验结果表明,该标定方法可得到0.3334mm的测量精度。     

大视场摄像机标定方法研究进展

摄像机标定通过求解摄像机的内外参数,获取空间物体三维坐标与图像二维坐标的对应关系,在计算机视觉中起到越来越重要的作用。介绍了摄像机标定技术中的常用坐标系及转换关系、摄像机成像的线性及非线性模型,以及三类典型的标定方法。相比于小视场,针对大视场摄像机标定方法的研究较少,重点针对六个方面的改进,归纳了国内外近年来大视场摄像机标定方法的研究进展。     

基于视觉引导的工业机器人快速分拣系统研究

将三菱RV-13F工业机器人与视觉引导技术相结合应用于目标分拣。对原始图像进行滤波处理后再利用ORB算法实现对目标物体的快速检测,并利用最佳匹配特征点计算出目标物体的像素坐标和旋转角度。实验结果表明：计算坐标与实际坐标在X、Y坐标上的误差在1mm之内,可以保证工业机器人准确地运动到目标物体的上方,Z坐标上的误差在3mm之内,可以保证能将目标物体抓取到,快速地完成分拣任务。     

采用GPS数据实现激光反射方向的控制

利用GPS测得激光预定反射方向上某目标的三维坐标,转化成相对平面反射镜中心的方位角与俯仰角,通过控制平面反射镜的法线方向达到反射激光到达预设目标的目的.结果表明该方法简单、容易实现并且精度较高.     

基于精确模型和逆投影的超大视场红外图像畸变校正

针对超大视场红外图像畸变大、与人眼视觉差异明显的问题,提出了一种基于精确模型和逆投影的超大视场红外图像畸变校正算法以改善其视觉效果.该算法首先利用精确模型对超大视场红外相机成像中的物、像关系进行描述;然后,针对红外图像像素采样率不高的缺点,利用较为精确的三次卷积插值法对图像进行插值来补全成像信息;最后,根据校正图像上的待赋值像点的坐标,结合校正模型和超大视场红外相机精确模型,计算该像点逆投影到插值图像时的对应坐标,并以最近邻像点像素值作为校正后图像像点的赋值.车载道路场景下的超大视场红外图像畸变校正实验结果显示,所提出的算法图像校正结果边界清晰、无锯齿效应,对场景中的直线平均还原偏差小于0.35 pixels,表明该算法对超大视场红外图像畸变校正具有较好的适用性.