大尺寸三维形貌测量中同名非编码点的精确配准

双目立体视觉测量技术以其测量速度快、精度高、自动化程度高等优势,成为一种有效的大尺寸三维形貌测量实现方法.然而,视觉传感器受到视场的限制,无法通过一次测量获得大尺寸型面的整体形貌,需要通过基于全局控制点的单元数据立体拼接实现.针对大尺寸三维形貌测量系统中全局控制点配准的特点,介绍了一种非编码点的精确配准技术,以满足大尺寸三维形貌测量中不同测站下全局控制点百分之百正确配准的要求.此方法在利用对极几何约束获得粗配准结果的基础上,采用同一测量区域的3幅图像进行二次配准.实验结果表明:基于对极几何约束的粗配准的正确配准率是46.55%,利用3幅图像精配准的正确配准率是98.28%.此方法适用于大尺寸三维形貌测量,能够简单、快速、有效地提高全局控制点的正确匹配率.     

基于双线投影与线面约束的3D扫描测量系统研究

将双目传感器和线结构光有机地结合到一起,设计了一套能够对大尺寸被测物进行无导轨三维扫描的测量系统。通过标定实现双目传感器与结构光传感器坐标系的统一。提出了一种双线投影模型,实现了双目标记点的立体匹配和标记点传感器坐标的测量。设计了基于线面约束的结构光测量模型,实现了物体表面光条三维信息的获取。采用空间几何相对不变性原则实现标记点传感器坐标和世界坐标的全局匹配,进而确定在测量位置处传感器坐标系与世界坐标系的转换关系。最终将传感器实时扫描测量的物体表面的三维点云数据转换到世界坐标系下,实现对被测物三维的扫描测量,工作距离下扫描测量精度优于0.08 mm。     

基于全局空间控制的高精度柔性视觉测量系统研究

针对传统机器人视觉测量系统中测量精度受机器人绝对定位精度限制的问题,构建了基于全局空间控制的高精度柔性视觉测量系统并研究其标定技术。通过全局空间测量定位系统实现机器人末端工具的高精度实时控制,可以突破机器人自身定位精度的限制,充分发挥其高度柔性的运动特性。为实现系统高精度测量,提出一种基于单应性矩阵的视觉传感器外参标定方法,该方法仅需对所设计的平面靶标进行一次成像,结合激光跟踪仪进行坐标转换即可实现传感器坐标系与外部参考坐标系之间坐标转换关系的精确标定。实验结果表明,基于全局空间控制的机器人视觉测量系统在其工作空间中距离测量精度优于0.2/mm,较传统的机器人视觉测量系统得到显著提高。     

面向测量的工业机器人定位误差补偿

针对机器人定位误差影响柔性视觉测量精度问题 ,研究了基于视觉技术的机器人定位误差补偿方法。在传感器上附加单个定向 相机,在传感器测量场景中设置全局控制点,通过定向相机测量控制点,实时获取传感器当 前位置下与全 局坐标系的转换关系,补偿机器人定位误差。由于直接应用补偿精度低,针对机器人定位误 差产生的原因 和特点,改进补偿方法,将角度参数作为已知量,仅优化位移变量。实验结果表明,单相机 补偿方法均方 根误差(RMSE)为3.422mm,改进方 法的RM SE优于0.10mm,改进后的单相机补偿方法有效地提 高了传感器定位精度,模型简单,方法可行,能够满足机器人定位误差补偿的精度要求。     

高炮校射双站多目标跟踪定位技术研究

针对现有高炮武器系统校射过程中均由人工直接目测偏差进行校射.所导致的校射精度低、时效性差等问题,采用基于计算机立体视觉技术的双目CCD空间交汇测量技术,通过合理配置两部光学二维坐标传感器同时获取目标和弹丸的空间三维坐标,从而计算出所需的空间三维弹目偏差.采用循环帧差和自适应阈值分割实现运动目标自动识别以及跟踪;采用异面...     

基于共面参照物的多立体视觉传感器标定方法

提出了基于共面标定参照物结合双电子经纬仪标定多个立体视觉传感器的方法,该方法允许共面标定参照物在测量空间内自由移动,以经纬仪坐标系为中介,利用双电子经纬仪测量不同位置共面参照物上不共线的标定特征点在经纬仪坐标系下的精确的三维坐标,建立共面参照物上所有特征点和经纬仪坐标系的转换关系,构建三维标定特征点,在现场对多个视觉传感器进行标定,保证了测量状态与标定状态完全一致.该标定方法降低了标定设备的成本,简化了标定过程,提高了立体视觉传感器的标定精度.实验结果表明,该方法切实可行.     

采用精确三维控制场的wMPS全局组网定向方法

工作空间测量定位系统是一种基于激光扫描的三维坐标大尺寸分布式测量系统,目前已广泛应用于大尺寸测量领域。该系统可以通过增加发射站数目来扩展量程同时精度并不损失,其前提是有一套精确的全局定向参数。在系统多平面约束的数学模型基础上,阐述了一种基于三维控制场的wMPS全局组网定向方法。在标定空间内设置点位坐标已知的控制点组成控制场,给出了组网定向的模型及优化方法,并给出迭代初值生成方法。实验表明:通过基于控制场全局组网定向方法后,系统与激光跟踪仪对比后点位误差优于0.15 mm,在提高效率的同时大大提高了系统的精度。     

基于空间长度约束的坐标控制场精度增强方法

为了实现大空间几何量测量的全局定向和精度控制,需要在空间内构建精密三维坐标控制场。目前,利用激光跟踪仪单站建立坐标控制场是最有效手段,但面对局部更高的测量精度需求,必须减小全局定向过程中的转站误差,增强区域的控制场精度。利用激光跟踪仪干涉测距精度高的特性,并用跟踪仪靶球座配合碳纤维杆现场构造多个空间长度基准(微米量级精度),长度基准可灵活布置于所需空间区域,作为约束加入到跟踪仪多站位对控制点的冗余测量过程当中,从而克服单站空间遮挡问题并优化跟踪仪测角误差,进一步提高所构建长度基准的控制点坐标精度,实现区域测量场的精度增强。实验结果表明,该方法可使全局定向精度在10 m测量范围内优于0.04 mm,进一步满足现场大空间几何量测量的高精度要求。     

立体视觉测量系统中三维拼接技术的研究

为了扩大立体视觉测量系统的测量范围,实现大型工件的高精度测量,提出了一种基于控制网的三维拼接方法。通过在被测工件四周设置辅助测量控制点,基于单位四元数法建立测量控制网,并采用Levenberg-Marquardt(LM)优化算法对测量控制网的测量精度进行优化,通过测量控制网将系统在不同测位获取的测量数据转换到整体空间坐标系下,获得全局测量数据,实现测量数据的三维拼接。实验结果表明,此方法不仅扩大了测量范围,而且提高了大型工件的测量精度。     

激光再制造机器人待加工零件形貌三维重建

采用双目摄像机结合结构光组成主动视觉测量系统,并与机器人耦合,构建了一种具有视觉功能的智能激光加工机器人,能够感知各种复杂曲面轮廓,重建三维形貌。系统由六自由度机器人、双目摄像机和结构光发射器组成。机器人带动双目摄像机和结构光发射器运动,既实现多视角测量,消除测量中的"死角",重建工件的完整三维形貌,又将测量到的点云数据转换到机器人坐标系。阐述了测量原理和数学模型,进行了单摄像机内外参数的标定,双目摄像机相对关系的标定,双目摄像机与机器人之间的手眼关系标定,得到摄像机内参数矩阵,手眼关系矩阵,机器人与世界坐标系关系矩阵。对双目图像进行大步距图像分割,提取目标区域,平滑降低图像噪声,重心法提取亚像素级结构光条纹中心,根据极线约束进行左右条纹配准,三维算法得到空间点坐标,可方便地转换到世界坐标系,实现全局坐标的统一。     

基于双目深度估计的牛体尺测量方法设计北大核心CSCD

为解决传统人工接触式测量工作量大、测量条件相对艰苦及影响牛正常生活习性的繁琐问题,提出了基于目标检测的双目深度估计牛的体尺测量方法。首先,通过双目相机采集图片,利用YOLOv5(you only look once v5)目标检测算法检测图像中的体尺特征部位,结合边缘检测等算法获取牛体尺测点。其次,利用双目立体匹配算法将双目2维图片转化为空间3维深度信息图,在深度信息图上读取测点3维坐标。最后,在3维坐标系下运用空间欧氏距离进而计算牛的体尺参数。搭建了测试平台进行测量,实验结果表明,该方法的测量精度高于现有相关方法,其中体长的平均相对误差为2.4%、体高的平均相对误差为1.1%、体斜长的平均相对误差为3.3%,为牛体尺测量提供了可行的示范。     

LMCCD立体测绘成像设计

受现今轨道和姿态测量以及姿态控制精度的限制,与传统三线阵立体测绘相比,采用线面阵CCD阵列(LMCCD)测绘体制可提高全球无地面控制点立体测绘精度。详细介绍了LMCCD立体测绘体制下的传感器配置、时间延迟积分(TDI)工作方式及狭小空间线路板连接和LMCCD同步控制方法。经测试该相机能有效削减测轨、测姿误差,满足无地面控制点1:50 000比例尺地图应用要求,性能还可进一步改进提高。     

基于双目会聚型立体摄像机的目标深度测量

目标物体的三维测量是双目立体视觉的一项重要任务。基于视差的平行摄像机模型是最常见的用于三维重建的双目摄像机模型。一般双目立体摄像机不是严格平行的,所以采用上述方式进行三维重建时需要进行极线校正。提出了一种新的用于三维测量的双目摄像机模型,该模型针对一般常见的非平行的会聚立体摄像机模型。采用该模型进行目标物体的三维测距时,根据摄像机标定得到的相对外参,即可快速得到目标物体的深度信息。同时,本文从分辨率的角度对提出的深度测量方法进行了精度分析。实验结果验证了提出方法的有效性和可靠性。     

Recognition of Multifunctional Coded Target in Single-camera Mobile 3D-vision Coordination Measurement

Single-camera mobile-vision coordinate measurement is one of the primary methods of 3D-coordinate vision measurement, and coded target plays an important role in this system. A multifunctional coded target and its recognition algorithm is developed, which can realize automatic match of feature points, calculation of camera initial exterior orientation and space scale factor constraint in measurement system. The uniqueness and scalability of coding are guaranteed by the rational arrangement of code bits. The...     

基于双目视觉的硅棒直径测量方法

提出了一种在实验室环境下模拟工业现场在线测量多晶硅还原炉内硅棒直径的检测系统。该系统采用双目立体视觉测量的方法,首先采用双CCD获取硅捧模型的实时图像,并依次进行摄像机的标定、特征点的提取、立体匹配、然后通过特征点的三维坐标计算硅棒模型的直径。实验结果表明,硅棒直径的测量结果达到了还原炉工艺参数自动化控制所需的精度,并且该测量系统有效地避免了人工长时间目测造成的劳动强度大以及由于主观因素造成误差较大的缺点。     

形心匹配优化下的狭长空间近距离轨迹测量系统

在基于双目视觉的三维轨迹测量中,双目同名点的高精度匹配是提高测量精度的关键。在狭长空间的近距离测量场景下,针对双目拍摄角度不同导致仅用形心法定位匹配的轨迹测量精度不高的问题,研制了一种形心匹配优化下的狭长空间近距离轨迹测量系统。首先,在仅用形心法对目标物体定位匹配的基础上利用极线约束投影进行双目形心的二次定位;其次,提出了一种基于距离和方法权重的灰度互相关方法进行双目形心的亚像素匹配;最后,通过卡尔曼滤波对于目标物体的三维重建运动轨迹进行滤波修正。实验结果表明：该轨迹测量系统通过对多方法组合优化,显著提高了狭长空间近距离条件下的轨迹测量精度,在128 mm的全量程测量范围内对纹理较好目标物体的平均轨迹长度测量误差为13.14μm,测量精度约为0.01%,相比于仅用形心法定位匹配,轨迹长度测量精度提高了94.3%。     

基于双目视觉的受电弓碳滑板磨耗检测

将数字图像处理技术和机器视觉应用于受电弓碳滑板磨耗测量,是碳滑板磨耗测量的主要发展方向,文章提出了一种基于双目视觉的受电弓碳滑板磨耗检测方法。该算法首先对双目测量系统进行相机标定,得到双目相机的标定矩阵,然后对双目相机采集得到的碳滑板图像进行边缘提取,利用标定矩阵计算得到两个相机中碳滑板边缘点的对应关系,最后利用对应点计算出碳滑板边缘点的实际空间坐标,从而计算出碳滑板的厚度值。实验及数据处理结果表明：系统的测量误差较小,且此系统安装方便,受外界因素的影响较小。     

鱼眼相机导引下的双目跟踪系统

在智能监控领域,鱼眼相机比传统摄像机拥有更大视野,然而由于其分辨率的限制及鱼眼图像畸变的影响,使得目标物的细节信息难以观察,为克服这个难题,搭建了鱼眼相机导引下的双目跟踪系统。该系统利用鱼眼相机进行全景观察,检测出目标物,采用角度拟合法求出目标物的方位角,通过云台控制双目相机精确定位到目标物,然后对目标物进行距离测量,并使目标在不同的位置进行实验。实验结果表明,系统能准确检测出鱼眼图像中的运动目标,角度标定精度达到系统要求,双目相机能准确测出目标物距离。该智能监控系统能够减小鱼眼相机畸变对检测结果的影响,具有检测视场广和检测精度高的特点,为智能监控技术提供了检测方法。     

机械臂双目视觉系统内外参高精度标定

在空间站机械臂中,双目视觉系统作为其重要组成部分,能够引导机械臂自主完成对目标的定位和捕获。内外参标定技术是双目相机高精度获取合作目标位置、方向等运动信息进而进行三维重建的首要前提和重要保障。文中提出了一种基于光束法平差算法的双目视觉系统内外参标定技术,采用三维靶标场作为标定目标,并将高精度测角设备经纬仪作为精测基准,通过坐标转换解算分步得到相机的内、外参数。实验表明,该方法标定的相机内参重投影误差小于0.5个像元,外参测试误差为±0.19 mm,有较高的测试精度和鲁棒性,为机械臂实施视觉闭环自主捕获合作目标提供可靠依据。     

基于双更新策略加权差分进化粒子群的双目相机标定

针对空间目标位姿测量下的相机多参数标定问题,提出基于双更新策略加权差分进化粒子群优化的相机参数标定方法。通过引入自适应判断因子来控制每一次迭代过程中加权差分进化(WDE)算法和粒子群优化(PSO)算法的调用比例,根据概率规律考虑对个体使用PSO算法或WDE算法来进行更新,并通过信息交流机制利用WDE操作得到的个体去引导PSO操作中的个体进化过程,所提出的WDEPSO算法能够保证种群个体进化的多样性和有效性,并且与相机非线性标定模型参数进行耦合,同步实现相机内外参数的组合非线性、全局连续优化,克服目标空间背景饱和光强造成的有限特征点失效引发的局部收敛问题。实验表明,文中方法优化得到的目标函数值更小,获得了较高的标定精度;利用标定参数得到的标准杆测量精度优于0.40 mm,目标大幅度角运动状态下的重构姿态误差小于0.30°,可重复性测量结果稳定。