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。     

加工中心工件在机三维检测系统的光平面标定

为了满足加工中心在机检测的实时性需求,实现高效率、低成本、高精度地标定线结构光传感器,提出了一种基于同心圆平面靶标标定线结构光平面参数的新方法。该方法将三点透视模型和交比不变原理相结合,在线结构光传感器的视觉范围内通过移动同心圆平面靶标,计算得到光平面上多组标定点的三维坐标,进而使用最小二乘算法确定光平面方程,通过标定和检测实验分析并验证了该方法的有效性。该方法具有标定算法简单且操作灵活方便等优点,适合加工检测等领域的现场标定。     

线结构光参数的简易标定方法

为了实现高效率、低成本、高精度地标定线结构光 的参数,本文提出了一种基于单个平面同心面靶标标定线结构光参数的新方法。该方法基于 三点透视模型和交比不变原理计算光平面上标定点的三维坐标,利用最小二乘法拟合平面方 程。在摄像机视野范围内自由移动平面靶标,同时保持结构光投射到靶标上同心圆之外的区 域,采集至少两幅图像即可完成线结构光参数的标定。 实验结果表明: 光平 面标定的均方根 误差约为0.05mm,传感器测量精度的相对误差约为0.3%,系统整体 测量精度约为0.1mm, 说明本文标定方法具有较高的标定精度。并且该方法同时适用于其它类型结构光的标定,通 用性较强,具有获取标定点效率高、计算简单且操作灵活方便等优点,适合现场标定。     

一种基于空间曲线焊缝的旋转结构光自标定方法

为实现对旋转结构光平面快速、高精度标定,以空间曲线焊缝为研究对象,提出一种旋转结构光自标定方法。首先对相机进行标定获取相机内外参数,对焊缝轨迹通过图像处理进行预提取,利用二维靶标对舵机的旋转轴进行标定。随后通过舵机云台将结构光固定到初始位姿,利用交比不变原理进行结构光平面标定。旋转舵机云台控制结构光扫描焊件,控制结构光始终与扫描点处的轨迹切线垂直,并获取从初始位姿旋转到垂直位姿所需的旋转角度,通过平面绕任意轴旋转公式完成结构光平面在扫描点位置的自标定。试验表明,通过对比扫描点处分别通过交比不变原理和结构光平面旋转自标定获得结构光平面方程,系数差值均方根为1.35×10^-3,精度高且操作简便。     

基于平面标靶的线结构光参数一体标定算法

准确地标定系统参数是利用线结构光进行高精度 测量的前提,提出了一种基于平 面标靶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标定的目的。系统标定时,需要将激光线投射到平面标靶上 ,并在不同位置拍摄带有激光线 的标靶图像。首先,计算相机内参数;然后,通过内参数确定标靶平面在相机坐标系下的方 程,并由此计算出激光点在相机坐 标系下的三维坐标;最后,通过线性最小二乘方法拟合得到光平面方程。相对于交比不变方 法,本文算法可以获得更加稠密、 准确的标定点。在一种结构光扫描系统中的应用结果表明,本文算法均实可行,光平面标定 平 均误差为0.024mm,系统扫描平均误差为0.035mm。     

一种基于平面标靶的线结构光视觉传感器标定方法

提出了一种适合于现场的线结构光视觉传感器标定 方法。建立了标定的数学模型,设计了一种平面点阵标靶,提出了坐标映射方法。根据结构 光条纹特征点的图像坐标和对应在标靶坐标系下的坐标,以及 相机内参,计算出标靶坐标系到摄像机坐标系的转移矩阵,再由转移矩阵得到特征点在摄像 机坐标系下的 坐标;在视场范围内,平面标靶按不同位姿摆放多次,获取投射在标靶上的所有特征点,对 这些特征点进 行平面拟合,得到结构光平面在摄像机坐标系下的方程。对标定的精度进行了验证,实验表 明,本文方法标定 过程简单,精度较高,适合于结构光传感器的现场标定。     

激光切割视觉系统单目摄像机快速标定方法

针对目前激光切割机结合视觉切割行业中现有的张正友一般圆点标定算法中存在计算量大、结果不稳定的问题。提出一种基于九圆点的摄像机自标定算法。算法首先计算出图像和定义在世界坐标系X-Y平面上的模板之间的单应性矩阵,利用该单应性矩阵线性求解出摄像机内参,然后考虑非线性畸变因素,求解出畸变系数。最后在矫正后的模板中求出内外共八个仿射投影矩阵,并取其均值做为最终投影矩阵来求解出世界坐标。实验结果表明:该算法比现有的基于圆点的摄像机自标定算法更快速、更稳定,达到精度更高。     

多线结构光视觉传感器测量系统的标定

为实现大尺寸轧钢几何尺寸、形状误差、表面缺陷的实时检测,采用4个激光器和4个CCD摄像机搭建了多线结构光视觉传感器测量系统。针对多视觉传感器全局校准的关键问题,设计了特殊形状的靶标,提出了新的全局标定方法。利用交比不变原理获取光平面上多个标定点,同步实现视觉传感器的局部标定和全局校准。详细阐述了标定的基本原理和系统构建过程,分析了标定中存在的误差,并提出了减小误差的方法。实验验证系统重复测量精度在0.04mm以内,测量相对误差小于0.9%。     

基于共面法的结构光自扫描测量系统参数标定方法

针对结构光自扫描测量系统参数标定问题,提出了一种基于共面法的高精度标定方法,能够同时标定系统的内外参数。建立了相机和系统模型,采用张正友方法标定相机和平面棋盘靶标内外参数,针对系统标定需求完成了靶标位置规划,在同一光平面下变换靶标位姿获取共面光条中心点,利用多组中心点数据分别求解各光平面方程。由于多个平面交线不唯一,定义了优化目标函数对振镜转轴在相机坐标系下的表达进行优化求解,求得振镜坐标系与相机坐标系的转换矩阵完成标定。该方法标定过程简单,算法运算量小,便于现场标定。结果表明,标定方法具有较高精度,能够满足测量要求。     

一种利用激光跟踪仪标定线阵相机的方法

为提高线阵相机的标定的灵活性和准确度,研究了一种利用激光跟踪仪辅助标定线阵相机的内参数和外方位参数的方法。借助激光跟踪仪测量靶标上的标记点获得靶标的位置和姿态,根据交比不变性质和空间坐标变换计算成像特征点的三维坐标。引入成像畸变模型补偿成像过程中产生的畸变,提高像点位置精度。应用优化算法估计待标定参数的精确解。本文方法解除了对靶标移动方向和距离的严格限制,允许靶标自由移动,既提高了标定工作的便利性又保证了成像特征点三维坐标的精度。标定过程中,使靶标均匀覆盖整个视场空间,能够更准确地反映相机参数。通过计算机仿真和实验验证了标定方法的可行性和稳定性,实验得到成像特征点重投影像点位置偏差均方根为0.21pixel。     

多传感器线结构光视觉测量系统全局校准

针对现有多传感器线结构光视觉测量系统全局校准过程中通常需要三维测量设备、校准过程复杂等问题,提出了一种基于一维靶标的多传感器线结构光视觉测量系统全局校准方法。此方法以一维靶标为中介,首先由每个线结构光视觉传感器得到光条与一维靶标相交点在各自测量坐标系下的三维坐标,然后由交比不变性得到相交点在一维靶标坐标系下的坐标,进而...     

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。     

基于特征点不确定性加权误差的位姿估计新方法

计算机视觉中一般是利用优化技术最小化目标函数来估计位姿,目标函数通常是由图像平面上特征点重投影误差构成,并且假设测量噪声是各向同性且独立同分布的高斯噪声,所得到的位姿是在该假设条件下的极大似然最优估计。然而,在实际应用中这种假设并不总是成立,测量噪声通常是各向异性且非独立同分布,而且常常具有很强的方向性。为此,本文提出了一种新的特征点位姿估计方法,首先对特征点的方向不确定性建模,然后将方向不确定性融入到重投影误差中,构造基于不确定性加权误差的新目标函数,最后利用Levenberg-Marquardt算法优化目标函数求解位姿。大量实验结果表明,本方法可以适应不同程度的方向不确定性,精度优于现有迭代方法。而且随着不确定性的增加,位姿解的精度并没有明显变差。     

Feature points matching for face reconstruction based on the window unique property of pseudo-random coded image

Structured light vision systems have been successfully used for accurate measurement of the 3D surfaces of an object, in which a pseudo-random coded structured light image pattern is projected onto the target object through a projector, and the coded information image produced by its surface is captured by a CCD camera in order to recover its 3D surfaces. In this kind of computer vision technology, 3D face reconstruction is a hot research topic. This paper presents a method for feature points matching used in 3D reconstruction. In this method, the feature points can be identified exclusively taking advantage of the window unique property of a pseudo-random array. Thus, the matching problem can be solved by finding the correspondence between 2D coordinates of feature points in the pixel image and those in the code of the projected template. Then, the 3D reconstruction can be carried out with only a single image with the benefit of easy operation and simple calculation. An experiment for 3D face reconstruction with simulated data is given. The performances show that this method has high matching precision for object matching of feature points.     

面向大型零部件的三维形面高精度测量方法

目前,辅助激光视觉测量法已广泛应用于大型零部件的三维形面测量。针对该方法在测量过程中普遍存在的轮廓边界信息获取不准确的问题,提出一种面向大型零部件的三维形面测量方法以获得精确的形面信息和轮廓边界信息。首先,根据光条图像序列采集特性,基于时间流的光条自适应定位方法实现了光条所在区域的实时定位;其次,提出了一种基于光条几何特征突变的边界提取方法,获取光条处的被测物边界行（列）坐标位置;然后,利用光条区域内快速提取的光条中心结果,确定准确的边界特征点坐标,并仅保留边界特征点以内的有效光条中心点;最后,对所提取的有效光条中心进行了三维重建,结合光条扫描实现了整个形面的三维快速测量。实验验证结果表明:该方法可实现被测物三维形面信息的高精度快速测量,同时获取精确的轮廓边界信息,其测量精度达到0.06 mm,且大大减小运算量,满足大型零部件的快速高精度测量要求。     

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.     

Arbitrarily colored ball detection using the structure tensor technique

In this paper we present a new technique for ball detection in the RoboCup environment. The proposed method is an advanced version of the Hough transform and its main detection feature is local rotational invariance. This feature is utilized by means of the structure tensor technique, which optimizes linear parameters in partial differential equations within a local neighborhood. For our application we use the vanishing angular derivative describing the rotational invariance of the ball. Since no color information is used, the method can be used for the detection of any arbitrarily colored ball using a vision system. Compared to the standard version of the Hough transform for circle detection our version is a lot more robust, because the structure tensor technique directly provides the circles’ center coordinates as well as the radii and the accumulator space is only used to improve accuracy.     

连接向量特征匹配的暗场图像配准方法

利用损伤点之间的位置关系,根据光学元件损伤暗场图像的特点设计了一种基于连接向量特征匹配的配准方法。该方法首先对基准图像及待配准图像分别进行图像预处理,提取损伤点轮廓的中心坐标作为损伤点的位置值。然后构建损伤点连接向量,求出主方向并计算主方向下的连接向量特征,使用连接向量匹配获得匹配点对,最后利用RANSAC算法对匹配点对进行仿射变换参数计算。该方法具有旋转不变性,尺度不变性以及较高的配准准确度。实验对比分析了该方法与SIFT算法的计算效率及配准精度,结果表明在暗场图像条件下文中方法更有效且为背景单一,灰度信息较少同时要求较高的配准速度的场景下的图像配准问题提供了解决方案。