用于结构光视觉传感器标定的特征点获取方法

提出了一种基于共面参照物自由移动来获取结构光视觉传感器标定特征点的新方法。该方法通过以摄像机三维坐标系为中介,将多个局部世界坐标系下的标定特征点统一到全局世界坐标系中,得到位于光平面上的非共线标定特征点的三维世界坐标。该方法降低了标定设备的成本,简化了结构光视觉传感器的标定过程,从而提高了结构光视觉传感器工程化应用的便捷性。实验表明,该方法切实可行     

表面视觉传感器模型参数的简易标定方法

建立了基于多线结构光的表面视觉传感器的数学模型,提出了一种基于自由移动平面标定参照物的表面视觉传感器模型参数的简易标定方法。在自由移动的平面参照物上建立局部世界坐标系,将通过交比不变方法获得的各个光平面上特征点的局部世界坐标,变换到摄像机坐标系,从而获得已知三维的标定特征点。利用构建的位于不同光平面上标定特征点,可以实现工作状态的表面视觉传感器模型参数的优化估计。该标定方法降低了标定设备的成本,简化了标定过程,为表面视觉传感器的工程化应用奠定了基础。试验结果表明,该方法切实可行。     

结构光视觉传感器通用现场标定方法

建立结构光视觉传感器通用数学模型,提出一种基于平面靶标的结构光视觉传感器结构参数标定新方法.在测量空间不同位置多次随意摆放平面靶标,结构光投射在靶标表面,摄像机拍摄靶标图像.利用靶标上特征点及对应的图像点求解靶标坐标系到摄像机坐标系的转换.根据靶标平面与图像平面之间的同射变换获得结构光标定点在靶标坐标系下的坐标,并统一到摄像机坐标系下,在此基础上拟合出结构光方程.该方法获得标定点效率高,能胜任点、线、曲面等任何模式结构光视觉传感器的现场标定.试验结果表明,该方法具有较高的标定精度.     

线结构光多视觉传感器现场同步校准方法

现有线结构光多视觉传感器现场校准通常需要先完成线结构光视觉传感器局部标定,再进行多视觉传感器全局校准,效率低、且在搬运过程容易对线结构光视觉传感器局部标定结果造成影响,降低测量系统精度。针对以上问题,提出一种可以同步实现线结构光视觉传感器局部标定和多视觉传感器全局校准的现场同步校准方法。该方法以自由移动三次以上的一维靶标为中介,将两个无共同视场的线结构光视觉传感器联系在一起。以一维靶标特征点距离已知为约束条件,由交比不变性,得到所有一维靶标点及光条与一维靶标相交点在各线结构光视觉传感器图像坐标系下的图像坐标,进而求解出两个线结构光视觉传感器之间的转换矩阵和一维靶标特征点及光条与一维靶标相交点在全局坐标系下三维坐标,通过拟合求解全局坐标下的光平面方程,采用非线性优化算法求解出两个线结构光视觉传感器间的转换矩阵与光平面方程的最优解。如果视觉传感器多于两个,可通过两两校准方式实现多个视觉传感器现场校准。试验结果表明,该方法同步校准方均根误差可优于0.14 mm。     

基于线结构光参考平面的多摄像机标定方法研究

多摄像机视觉测量系统中不同视觉传感器空间分布广,无公共视角,现场标定十分困难。针对多摄像机标定问题,研究了一种基于线结构光参考平面的灵活标定方法。标定过程中,以空间中同时覆盖相邻摄像机视角的结构光平面作为标定参考基准,在不同摄像机视角中,自由移动平面靶标多次,确保每次移动后靶标与结构光相交,并能在各自摄像机中清晰成像,摄像机拍摄靶标图像。提取靶标图像中角点坐标、激光光条特征点坐标。借助靶标平面与摄像机坐标系外部参数矩阵,求解激光光条特征点在对应摄像机坐标系中坐标。通过结构光基准平面内,不同摄像机坐标系中至少3组非共线特征点坐标信息,求解相邻摄像机外部参数。分别进行标定试验和精度验证试验,试验结果表明该方法切实可行。     

基于一维靶标的结构光视觉传感器标定

针对结构光视觉三维测量模型参数的现场标定,提出一种基于自由移动的一维靶标(至少包含3个共线特征点,取其中之一为特征线的原点)的结构光视觉传感器标定方法.根据一维射影变换获取靶标上特征线的消隐点,并与摄像机投影中心确定特征线在摄像机坐标系下的方向矢量;基于特征点的长度约束及方向约束计算特征点的摄像机坐标,得到特征线的直线方程;利用射影变换和特征线的方程获得多个非共线的光条上控制点的摄像机坐标,将控制点拟合成光平面.试验表明,在一般试验条件下,一维靶标结构光参数标定方法可以达到平面靶标法的标定精度.相对于二维靶标,高精度大尺寸一维靶标加工制造容易,维护简单,更重要的是可以用于大尺寸结构光视觉测量的现场在线标定.     

基于自由靶标的线结构光视觉测量系统标定研究

针对现有的线结构光视觉测量系统现场标定方法存在效率低、操作复杂等不足,提出了一种基于自由移动平面靶标的标定方法。该方法以平面靶标作为标定对象,首先采用张正友的方法标定出了摄像机内部参数,然后引入了线结构光和自由移动平面靶标,以各种位姿下靶标内的激光条纹与棋盘格角点边线交点作为特征点,求取了特征点在摄像机坐标系下的坐标,并拟合出了结构光面平面方程,从而完成了整个测量系统的标定。试验结果表明,采用上述方法标定后的线结构光视觉测量系统测量误差小于1%,达到了较高的标定精度,能够满足使用要求。     

基于共面标定参照物的线结构光传感器快速标定方法

根据线结构光传感器的特点,提出了一种线结构光传感器的快速标定方法,利用摄像机投影中心及光条在摄像机像面上的信息,仅需一共面靶标即可实现摄像机与光平面之间位置参数的标定。快速标定方法允许共面靶标在测量空间内自由移动,且不需辅助调整设备,也不存在标定参照物不同平面间的相互遮挡。实验表明,快速标定方法可实现约0.5%的相对测量精度,证明了方案的合理、有效。     

一种线结构光视觉传感器标定方法

在线结构光视觉传感器的标定中,结构光光平面上三维世界标定点的获取一直是一个难题。主要是因为靶 标上已知的三维世界点很难恰好位于结构光光平面上。针对这个问题,提出了一种基于双重交比不变的线结构光 视觉传感器的标定方法,设计了相应的标定靶标。利用双重交比不变性,可以获取光平面上任意数量的高精度的 三维标定点,从而解决了线结构光视觉传感器三维标定点不易获取且数量少的问题,提高了线结构光视觉传感器 的标定精度。试验结果表明该方法可以满足大型工件的结构光三维视觉检测精度的要求。     

钢轨全轮廓线结构光双目视觉测量系统标定

线结构光视觉测量技术因非接触和精度高的特点被用于钢轨磨耗测量。为解决钢轨断面全轮廓测量和线结构光测量系统现场标定困难的问题,提出了一种基于自由平面靶标的线结构光双目现场标定方法。首先,基于线结构光双目视觉测量模型搭建测量系统,分别采集两侧摄像机公共视角下任意位置的不含和包含线结构光的棋盘格平面图像;然后,采用棋盘格平面标定法获取两侧摄像机内部参数。利用线结构光平面与不同位置标定板相交产生的特征点拟合出线结构光平面在两侧摄像机坐标系中的平面方程,采用罗德里格斯变换原理求解出线结构光平面与两侧摄像机的外部参数;最后,结合摄像机内部参数和线结构光平面与摄像机外部参数实现钢轨全轮廓测量,并进行现场测试。试验结果表明,相机内参数标定误差约为0.03 pixel,结构光平面拟合度达0.999,钢轨断面全轮廓总测量偏差为0.54 mm,满足测量精度要求。     

基于一维靶标的多视觉传感器全局校准

基于交比不变性原理和一维靶标点共线的特点，提出了一种多视觉传感器全局校准方法。以一个视觉传感器坐标系为基础，建立全局坐标系，称该视觉传感器为基础视觉传感器。将一维靶标在基础视觉传感器和待校准视觉传感器前合适位置摆放至少两次。对每个视觉传感器，根据拍摄得到的三个或三个以上靶标点图像坐标，由交比不变性原理，求解不在视场区域的靶标点图像坐标。结合靶标点之间的距离约束，求解待校准视觉传感器到基础视觉传感器的转换矩阵。根据一维靶标特征点共线的特点，通过捆绑调整方式得到转换矩阵的最优解。最后通过两两视觉传感器校准的方式完成多视觉传感器全局校准。该方法不需外部辅助设备、简单灵活，实用性强。试验证明全局校准精度可达0.041mm。     

基于三点透视模型的线结构光系统标定方法

针对现有线结构光传感系统标定过程中对设备要求高、标定过程繁琐等问题,提出一种基于三点透视模型的快速标定方法。引入一个可自由移动的平面靶标,靶标上只需要共线、且相互位置确定的三个特征点,利用共线三点建立三点透视数学模型,根据三个特征点以及光条纹在摄像机像面的成像信息,就可以获取光平面上标定点在摄像机坐标系下的坐标。平面靶标在视觉范围内任意移动几个位置,得到光平面上多个标定点坐标,从而确定光平面方程。实验证明,该方法平均相对测量误差小于0.8%。该方法不需要昂贵的辅助调整设备,也不需要求解坐标系之间的转换矩阵,简单、快速,适合现场标定。     

大型自由曲面移动式三维视觉测量系统

本文介绍了一种移动式三维视觉测量系统，用于大型物体自由曲面的测量。传感器采用双目立体视觉方式，并结合编码结构光技术，使匹配过程简化。传感器移动到大型物体周围对各局部区域进行测量。采用一个平面靶标作为中介，建立了传感器位姿变换矩阵的优化目标函数，根据靶标上多个特征点求解出该矩阵，即拼接矩阵。传感器在各个位置所测三维数据通过拼接矩阵统一到全局坐标系下。视觉测量系统在2个位置对维纳斯石膏像进行了测量，并进行拼接。结果表明，该测量系统操作简单，适用范围广；x、y、z坐标拼接RMS误差分别为0．038mm、0．022mm和0．135mm。     

基于双平面靶标的多视觉传感器现场全局校准

针对现有多视觉传感器全局校准方法多依赖外部辅助设备的问题,提出一种基于双平面靶标的多视觉传感器现场全局校准方法.以其中一个视觉传感器为基础视觉传感器,建立全局坐标系.根据基础视觉传感器与待校准视觉传感器之间的位置关系,调整固定两个平面靶标之间位置.将双平面靶标无约束移动多次(至少三次),每个视觉传感器可以"看"到对应的平面靶标.以两个平面靶标之间位置关系不变为约束条件,求解待校准视觉传感器坐标系到全局坐标系的转换矩阵,通过非线性优化方法求解转换矩阵在最大似然准则下的最优解.当视觉传感器多于两个时,通过两两视觉传感器校准的方式完成多视觉传感器现场全局校准.试验证明该方法灵活方便,切实可行.     

Reparability measurement of vision sensor in active stereo visual system

The active visual inspection has made giant strides in development. Due to the complexity of field conditions, the binocular stereo vision sensor in active stereo visual inspection system is difficult to acquire the ideal image pair under the poor illumination environment, or cannot work normally because one of two cameras is damaged. To solve the practical problem, a reparability method of the vision sensor in active stereo visual inspection system is proposed. Based on the traditional measurement platform with a structured stripe projector and two industrial cameras, a reparability mathematical model is established, which merges the measurement mode of the stereo vision and the structured light vision to inspect feature points based on the reparability measurement model. Meanwhile, a mathematical model and calibration method of the structured light vision are developed based on the homography between the image and light plane. The method greatly improved the stability and reliability of measurement data. It is proven by experiment that the method is valid, which can accomplish reparability tasks commendably and achieve uninterrupted inspection of feature points in the actual industrial applications.     

基于单经纬仪的视觉测量三维数据拼接方法

本文针对大型自由曲面三维视觉测量中的数据拼接问题，建立了经纬仪透视投影模型，提出了以平面靶标为中介坐标系，以经纬仪坐标系为全局坐标系的三维数据拼接方法。在大型自由曲面的若干测量子区域附近放置一个平面靶标，通过视觉传感器拍摄平面靶标上的特征点，求得视觉传感器坐标系到靶标坐标系的变换矩阵；通过经纬仪观测靶标上的特征点，求得靶标坐标系到经纬仪坐标系的变换矩阵。因此，可求得视觉传感器坐标系到经纬仪坐标系的变换矩阵。将视觉传感器所测得的各子区域的三维数据统一到了经纬仪坐标系下，即完成了大型自由曲面的全局测量。经实验验证，数据拼接的RMS误差小于0．487mm。