机器视觉检测系统中相机景深问题的研究与建模

机器视觉应用于工业检测时,传送带的振动会引起被测物采集图像的离焦模糊,导致特征信息丢失,引起检测的漏判误判。而根据光学系统的景深理论,检测系统满足一定参数条件时,物点在一定物空间范围内依然可以在理想像面成清晰像。本文对这一问题进行了研究,结合理想光学系统的成像模型、景深模型、以及视觉检测系统的相机参数等,对视觉检测系统中相机的景深问题进行了数学模型的建立,并通过实验验证了模型的有效性。模型的建立可为实际应用中调整振动现象对成像的影响提供依据。     

基于射影几何的CCD相机几何模型研究

为提高由多幅二维图像解算出的空间坐标信息的精度,基于射影几何原理,提出一种像方空间与物方空间的几何形状计算方法。分析电荷耦合器件( CCD)相机成像射影几何原理,根据透视变换和交比不变性质,利用直线之间存在平行、垂直和相交等关系,建立基于直线特征的相机成像几何模型,已知相机参数,证明并推导像方空间二维影像和物方空间形状与坐标信息的几何转换关系。分析结果表明,该方法结合了整幅图像的几何信息,能提高空间点等几何特征的坐标信息计算精度,以及视觉测量和三维重建的精度。     

散焦模糊量估计的相机加权标定方法

相机标定在计算机视觉领域中有着至关重要的作用.绝大多数相机标定方法假设相机为针孔模型,且需要良好聚焦的图像来保证相机内外参估计的准确性.然而,这些条件会受到相机景深的影响.在薄透镜相机模型假设下,提出了一种加权相机标定的方法,其权重考虑了控制点的模糊量信息.首先对棋盘格标定物上的每一个角点进行散焦模糊量估计,在标定过程中,将散焦模糊量的大小作为一个权重加入到标定能量函数最小化过程中,使得标定精度得到提高.该方法简单高效,不需要额外的数码设备或者特别定做的标定物.在Intel Core i7处理器的计算机下,使用合成数据以及真实数据上进行的实验结果表明,文中方法能够有效减小重投影误差,提高张正友标定方法的标定精度.     

相机姿态安装误差对单目视觉定位精度的影响

现有单目视觉定位方法由于相机姿态误差而存在定位精度不高的问题,但鲜见文献对此进行定量分析.针对该问题从定性分析和定量仿真的角度研究了相机姿态角的安装误差对单目视觉定位精度的影响.在距离为211.377 m的平坦直线道路上进行了三组实验,实验结果和仿真结果吻合较好,经相机姿态安装误差校正以后,三组实验中行驶轨迹弯曲的现象得到了纠正,并获得了最大误差0.45％的测距精度.所得结论对提高单目视觉定位精度具有指导意义.     

一种新的手提相机自定标方法

在计算机视觉中 ,如何由非定标序列图象得到相机和景物的度量特性是相机自定标技术要解决的主要问题 .一般相机定标方法则是利用景物的已知三维点坐标或几何特性 (如正交方向的灭点等 )来确定相机的定标矩阵K,而相机自定标方法则是直接根据图象和相机内外参数的约束来确定相机和景物的度量特性 .相机定标对于计算机视觉的许多应用来说是非常重要的 ,而在实际应用中 ,由于定标过程往往是很复杂的 ,因而 ,在过去的几年中 ,许多学者在相机自定标方面做了大量的工作 ,其研究结果表明 ,对于刚性景物来说 ,相机自定标是可行的 .为了使摄像机自定标更鲁棒、速度更快 ,给出了一种新的基于线性模型的相机自定标方法 ,该方法是首先利用三点透视投影图、灭点和向量正交的性质来得到一组非线性方程 ,然后将其转换为线性方程组 ,以避免求解过程中的累积误差 ,最后高精度地求出了全部内参数 αx,αy,u0 ,v0 .实验结果表明 ,此方法是有效的 .     

一种扩展小孔成像模型的鱼眼相机矫正与标定方法

鱼眼相机由于其超宽的视场范围（Field of view,FOV）（可以达到180°以上）,得到越来越广泛的应用. 常规的基于小孔成像模型的相机矫正与标定算法在超宽视场的鱼眼成像系统中已经不太适用,为了兼顾小孔模型的特点,本文提出了一种扩展小孔成像模型的鱼眼相机矫正与标定方法. 此方法是对小孔成像模型的进一步拓展,不仅具备小孔模型实现简单、适合人眼视觉效果以及相机标定方便等优点,同时将小孔成像模型适用的视场范围扩展到超宽视场领域. 其基本思路是:在利用小孔成像模型对鱼眼相机90°左右视场范围进行矫正与标定的基础上,使用非等间距的点阵模板,并结合直线拟合以及自然邻点插值算法,扩展小孔模型适用的视场范围. 本文使用鱼眼相机从不同的角度拍摄多幅模板图,完成鱼眼相机的矫正与标定. 通过求取的小孔成像模型参数实现相机的标定;对鱼眼相机拍摄的实际场景图进行畸变矫正测试,结果表明此方法能够很好地矫正鱼眼相机存在的畸变,得到符合人眼视觉效果的矫正图;单幅矫正图视场范围达到130°,结合不同角度拍摄的多幅模板图,可把矫正的视场范围扩展到180°.     

基于LCD的相机标定新方法

近年来,三维目标建模一直是计算机视觉及摄影测量领域的研究热门,随着数码相机技术的发展,普通数码相机在摄影测量领域的应用也越来越普及,而相机(或摄像机)标定是问题的关键之冶疚奶岢隽艘恢只贚CD的相机标定新方法,详细论述了其标定过程和标定理论.并通过实验证明了该方法的可行性.     

相机标定关键设备对标定精度的影响分析

相机和标定板是相机标定过程中的关键设备,针对二者对相机标定精度影响的问题,进行了一系列分组对比标定实验。首先,制作了棋盘格尺寸大小不等的A2、A3、A4 3块平面标定板,选择不同类型的4款数码相机,分组采集了240张棋盘格标定板图像;然后,依据相机针孔模型原理,采用MATLAB相机标定工具进行了相机的标定实验。研究结果表明:对于任一相机,使用棋盘格尺寸大小不等的标定板,相机的标定精度差别很大,其中A3标定板对分辨率最小的CCD相机标定精度最优,重投影横纵坐标误差的平均值均小于0.1像素。实验结果对计算机视觉研究中相机和标定板的选择具有参考价值。     

基于视觉的AGV轨迹跟踪控制

以物流搬运自动导向车AGV的轨迹跟踪为研究目标.对三轮式AGV的运动特性进行了分析,分别建立了AGV在任务空间和视觉空间内的运动学模型.根据针孔摄像机的成像原理,实现了AGV速度矢量由任务空间到视觉空间的映射.采用视觉伺服控制方法,获得了AGV轨迹跟踪的控制规律,并利用Lyapunov函数验证了控制系统的渐近稳定性.以具有任意初始误差的圆和直线为参考轨迹,对控制系统进行了仿真研究.仿真结果表明了控制策略的有效性和正确性.     

机器人相机空间智能编程方法研究*

针对传统的示教编程方式存在操作复杂,效率低,危险性高等不足,严重限制了工业机器人的推广应用。基于自然的人机交互示教方式,提出了一种基于计算机视觉的相机空间工业机器人智能虚拟编程方法,本方法不需要实际操作示教盒和机器人本体,仅采用辅助示教工具在视觉相机空间示教就实现了工业机器人的虚拟编程。主要研究了实现该方案的关键技术即基于相机空间映射模型的视觉定位技术以及基于K-means聚类算法实现的相机空间映射关系自学习技术。最后,基于自主开发的机器人平台,开展基于相机空间的虚拟智能编程实验,验证了本文提出的相机空间工业机器人智能编程方法的可行性及正确性。     

一种新型红外立体视觉定位系统研究

为实现视觉目标可靠快速三维定位,设计了一种新型的基于DSP的嵌入式主动双目红外视觉系统。与普通的红外相机不同,该系统采用常规CCD相机加红外滤光片的新方法采集红外图像,通过红外滤光后的低噪声图像可以转化为低噪声二值化图像,以此提高目标定位的准确度。提出了离散化遍历视觉目标搜索算法,通过离散控制两个相机的旋转和倾斜运动,实现视觉目标快速主动遍历搜索。实验证明,该系统目标三维定位有良好的鲁棒性。     

动态船舶行驶场景下的实时单目测距算法研究

为了利用单目视觉实时监测船舶行驶过程中与周围船舶之间的距离,首先分析单目视觉测距现状及其成功应用实例,基于小孔成像原理建立单目相机模型,通过几何推导,得到世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系及像素坐标系之间三层坐标转换关系.随后通过实验验证pitch俯仰角与yaw水平角对单目视觉测距的影响程度,从而分析出动态船舶行驶场景...     

基于UKF的红外目标空间定位方法

针对单站系统利用一次观测对目标进行定位,瞬时定位误差较大,提出了基于UKF的红外目标空间定位方法。基于针孔成像模型,借鉴主动视觉思想,通过控制红外热像仪运动拍摄目标图像,获取目标位置,并用GPS接收机测得拍摄点世界坐标。根据透视投影变换方程,借助站心地平坐标系和WGS-84坐标系建立红外目标空间定位的非线性系统模型,在此基础上引入UKF（Unscented Kalman Filtering）滤波算法进行空间定位。实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于三线结构光的相机平面标定方法研究

相机标定技术是结构光三维视觉测量的关键技术之一,结构光测量系统的相机标定的精度对三维测量的精度有很大影响;首先对三线结构光系统图的相机标定方法进行了分析,简单介绍了工业相机成像的几何模型及标定的原理;其次利用Harris角点检测方法提取特征点坐标,并选用了BP神经网络来校正工业相机的畸变模型,以提高标定算法的优化速度和标定精度;最后采用张正友的平面标定法对校正后的摄像机模型进行标定实验,由实验结果知,该方法具有一定的准确性和有效性,在一定误差范围内,基于神经网络畸变校正的张正友相机标定能够有效提高视觉检测的精度。     

视觉里程计中的相机姿态和高度实时测量方法

在视觉里程计的应用中,实时准确的获得相机姿态和高度数据有助于提高视觉定位的精度.而现有解决方案要么成本过高,要么精度无法满足要求,为此提出了基于路面激光扫描的相机外参数实时测量方法.该方法将两台二维激光扫描仪相互正交安装且向下扫描,对获得的沿着两个方向的路面扫描线使用RANSAC算法估计出直线方程,根据两直线方程求得道路平面方程,并以该平面为参考获得相机相对路面的姿态和高度数据.室内实验结果表明:静态条件下对姿态的测量误差最大约0.1°,高度测量误差最大6 mm;室外动态实验结果表明:与传统的惯性测量方法不同,相机外参数测量结果不受车辆加减速运动的影响,且其动态姿态测量精度明显高于精度为1°的惯性测量系统.由于该方法获得的姿态和高度数据是以道路平面为参考基准,尤其适用于单目视觉里程计中以辅助提高定位精度.     

基于非参数相机标定的位移在线检测系统

物体受外力作用时因发生位移变形而导致结构损坏。针对该问题,以双目视觉原理建立物体三维数学模型,研究相机标定和特征提取,完成特征匹配,恢复标识点三维几何信息,得到物体位移。由于传统的相机标定法在常规尺寸应用中精度较高,一旦超出视场范围其测量精度迅速降低,不适于大视场测量,因此引入一种针对大视场测量的非参数相机标定法,并建立基于非参数的成像模型。通过在不同环境下分别对2种标定方法进行精度对比实验,结果表明,非参数相机标定法比传统的参数相机标定法精度提高约72.5%,且稳定性好,可满足物体位移测量的需求。     

鱼眼相机与PTZ相机相结合的主从目标监控系统

提出了一种将鱼眼相机和PTZ相机相结合的主从目标监控系统,充分利用鱼眼相机单镜头半球空间成像以及PTZ相机指向性高分辨率成像的优点,实现了单系统半球空间运动目标的高分辨率成像监控。首先采用运动点团模式实现鱼眼图像中运动目标的检测;然后在鱼眼图像空间计算目标的相对方位角P′、俯仰角T′和距离Z′;最后通过参数映射将其映射到PTZ图像空间,输出PTZ控制信号给相机进行指向性成像。PTZ图像空间中的P参数和T参数结合鱼眼镜头畸变系数进行校正计算,Z参数根据目标在鱼眼图像中的相对尺寸及PTZ图像中需要的尺寸进行计算。通过对PTZ参数的多次实验测量,其结果的误差均在系统要求范围之内。系统实际的户外测试结果表明,系统能准确检测出鱼眼图像中的运动目标,在PTZ参数的控制下,PTZ相机能准确指向目标进行二次高分辨率成像,目标在PTZ图像中的位置和大小合适,达到预期的设计目标。     

跨相机交通场景下的车辆空间定位方法

为解决交通应用中的跨相机全场景车辆空间定位问题,利用单目相机,提出一种全场景透视拼接及车辆3D检测相结合的方法.首先提出一种交通场景下的相机自动标定方法,通过构建相机标定空间模型,自动求取标定参数并优化;然后利用公共区域的特征点,将多相机空间坐标系进行变换统一,为直观体现全场景物理空间,将各场景透视变换至统一的像素-物理坐标系中;最后,针对单目视觉下的车辆3D定位难题,利用车辆投影的几何约束,建立优化模型构建精细化的3D包络,以3D包络质心作为车辆空间定位点,同时可映射至像素-物理坐标系,体现车辆的动态信息.在具有人工特征点的实验环境及无人工特征点的实际应用环境中,对于跨场景的多类型车辆进行空间定位实验验证,实验结果表明,该方法可解决交通视频监控中的车辆跨相机大场景下的空间定位难题,在选取的实验场景中综合定位精度可达到厘米级,且实时性较好.     

基于阵列相机的多光谱成像系统光谱重建算法

针对传统三通道RGB相机在光源光谱已知条件下不能完全恢复物体表面光谱反射率的缺点,本文构造一套多光谱成像阵列相机系统。该阵列相机采用12个大恒DH-HV1300FM型相机,且11个镜头装有波长不同的滤光片。本文结合阵列相机多通道数的优势,提出一种MSIS-GOC（Multi-spectral Imaging System based on Group of Camera）算法,能够可靠并有效地重建场景的光谱反射率。仿真实验结果分析验证了该系统的有效性。     

基于相机空间点约束的机器人工具标定方法

工具标定就是确定工具坐标系相对于机器人末端坐标系的变换矩阵,但传统的解决方案是通过人工示教点约束的方法,为此提出一种基于视觉相机空间的自动工具标定方法。在末端工具上增加特征点如圆环标志,利用相机建立机器人三维空间与相机二维空间之间的关系,通过自动的三维空间视觉定位,实现对圆环标志的中心点的点约束,视觉定位不需要相机的标定等繁琐过程。基于机器人的正运动学和相机空间点约束完成工具中心点(TCP)求解。重复实验的标定误差小于0.05 mm,实验的绝对定位误差小于0.1 mm,验证了基于相机空间定位的工具标定具有较高的可重复性以及可靠性。