大视场双目视觉传感器的现场标定

分析了摄像机和双目视觉传感器的数学模型,针对大视场视觉测量应用,提出了一种基于基线尺的大视场双目视觉传感器标定方法.在测量空间内任意多次摆放基线尺,由两摄像机拍摄基线尺图像.利用基本矩阵及基线尺上两特征点之间距离的约束,采用线性解和非线性优化相结合的方法同时估计摄像机的内部参数以及双目视觉传感器的结构参数.该标定方法操作简单,标定效率高,无需初始参数即可估计双目立体传感器的全部参数.实验结果表明,该方法适合双目立体视觉传感器的现场标定,在6 000 mm×4 500 mm的范围内可以得到0.06 mm的测量精度.     

光笔式大视场三维视觉测量系统

针对先进制造业对大型装备大范围精密尺寸测量需求,根据双目立体视觉测量原理设计了一种光笔式大视场三维视觉测量系统.基于透视投影变换下的时针顺序和共线性不变量设计了光笔特征点空间分布模式,实现了特征点的准确识别与接触探头坐标的计算.应用双目立体视觉传感器的透视投影和齐次坐标三维测量模型,以一维基线尺靶标自由移动和基准长度约束为核心,通过本质矩阵E的线性求解结合非线性优化实现了其结构参数的现场精确标定.研制了由光笔、双目立体视觉测量系统、便携式三脚架、一维基线尺靶标和测量软件构成的大视场三维视觉测量系统,完成了机器人本体表面三维数据的稠密测量实验,在7 m×4.7m测量范围内系统的测量精度优于0.2 mm.实验显示设计的光笔式大视场三维视觉测量系统在光笔结构、发光点识别方法和系统标定方法上均具有新的思路.     

基于未知运动一维靶标的双目视觉传感器标定

分析了双目视觉传感器的测量数学模型,提出了一种基于自由移动的一维靶标的双目视觉传感器标定方法。当传感器安装完成后,由两个摄像机拍摄自由移动的一维靶标多幅图像,利用靶标上特征点的图像坐标和两个特征点之间的距离约束,采用非线性优化技术估计双目视觉传感器的结构参数。该方法操作简单,不需要给定传感器的初始参数,标定状态与测量状态完全相同,减小了传感器安装对标定参数的影响。试验结果表明,该标定方法切实可行,在200mm×200 mm测量范围内,可以达到0．03 mm的测量精度。     

双目立体视觉测量系统的标定

考虑传统的自标定方法虽然无需场景信息即可实现摄像机标定,但是标定精度较低,故本文提出了一种新的大视场双目视觉测量系统自标定方法。该方法无需高精度标定板或者标定物,仅需利用空间中常见的平行线和垂直线建立摄像机参数与特征线间的约束方程,即可实现摄像机的内参数与旋转矩阵标定;同时利用空间中距离已知的3个空间点即可线性标定两摄像机间的平移向量。通过标定实验对本文提出的方法进行了验证。结果表明:该方法标定精度能够达到0.51%,可以较高精度地标定双目测量系统。由于避免了大视场测量系统标定中大型标定物制造困难,以及摄像机自标定过程中算法冗杂,标定精度不高等问题,该方法操作简便,精度较好,适用于大视场双目测量系统的在线标定。     

双目立体视觉的光学标定技术

为了通过二维图像信息计算三维空间中的几何信息,对摄像机系统进行精确标定。在建立和分析双目立体视觉模型和现有摄像机标定方法的基础上,提出一种新的光学标定方法。该方法通过构建和分析双目摄像机理论模型,并改进现有的方法实现了双目立体视觉的光学标定。实验在双目摄像机平台上,采用黑方格模板和通过算法实现了光学参数的标定,使用Levenberg-Marquardt算法优化单应矩阵,并通过最大似然估计法进行参数优化,通过试验模型测定,结果显示其实际标定精度为0.050 9mm,满足双目立体视觉的测定需求。     

大视场双目立体视觉柔性标定

为了实现双目立体视觉系统大范围高精度三维测量,提出了一种大视场双目立体视觉系统柔性标定方法,该方法将系统中各相机内部参数标定与相机间的姿态标定进行分离,标定内部参数时,只需要令标靶相对于相机任意摆放至少三个姿态,对标靶上的编码标志点进行识别,根据标靶上编码标志点信息,建立各姿态下视图的对应关系,粗略计算标志点的初始三维坐标;建立多姿态下逆向投影误差最小的目标函数,采用非线性最小二乘优化获取精确的相机内部参数和标志点三维坐标;最后,建立基于双相机逆向投影误差最小的目标函数,优化得到精确的相机间姿态的外部参数。实验结果表明:当测量空间为1 200mm×1 000mm×1 000mm时,立体视觉系统的测量精度优于0.1mm,满足大范围双目立体视觉系统的高精度测量需求。     

镜像式单摄像机双目视觉传感器的结构设计

针对传统双目视觉传感器体积大、测量效率低、成本高和图像采集需同步等缺点,建立镜像式单摄像机双目视觉传感器的结构模型,提出一种镜像式单摄像机双目视觉传感器的结构优化设计方法。传感器由单摄像机和两块呈一定角度的平面镜构成的镜像光学系统组成,摄像机置于镜像光学系统前,拍摄获得平面镜中对应同一被测物体的两个虚拟物体的一幅图像,图像中左右两半部分的同名特征对应被测物体的同一空间目标,等效于传统双目视觉传感器中左右摄像机分别采集的两幅图像中的同名特征。详细分析平面镜的尺寸、两块平面镜之间的夹角、平面镜与摄像机的距离等结构参数对视场范围和测量精度误差分布的影响,由仿真结果得出结构参数的合理取值范围,给出镜像式单摄像机双目视觉传感器结构参数的一般性设计原则与方法步骤。根据视场范围和测量精度的要求,确定镜像式单摄像机双目视觉传感器的关键结构参数。试验结果表明,提出的结构优化设计方法对工程应用具有实际指导意义。     

高速列车动态包络线测量一种现场快速标定方法（英文）

列车动态包络线是评定列车安全运行的一项重要指标,基于双目立体视觉的方法是目前能够实现速度超过200km/h列车动态包络线测量的唯一方法。因受到大视场和标定时间的严格限制,便携的标定设备、易于搭建的靶标和快速的标定算法便成为标定过程需要满足的三个条件。本文提出一种新的基于双目立体视觉的大视场现场快速标定方法,设计轻型便携靶标,靶标上40个反光标记点表示铁轨坐标系,并用于计算双相机内外参数。并且,双相机仅需同时拍摄一张靶标图像,就能实现双相机内外参数快速一体化标定。实验结果表明,该方法测量精度可达±1 mm,能够满足高速列车动态包络线测量现场标定要求。     

高速列车动态包络线测量一种现场快速标定方法

列车动态包络线是评定列车安全运行的一项重要指标,基于双目立体视觉的方法是目前能够实现速度超过200 km/h列车动态包络线测量的唯一方法.因受到大视场和标定时间的严格限制,便携的标定设备、易于搭建的靶标和快速的标定算法便成为标定过程需要满足的三个条件.本文提出一种新的基于双目立体视觉的大视场现场快速标定方法,设计轻型便携靶标,靶标上40个反光标记点表示铁轨坐标系,并用于计算双相机内外参数.并且,双相机仅需同时拍摄一张靶标图像,就能实现双相机内外参数快速一体化标定.实验结果表明,该方法测量精度可达±1 mm,能够满足高速列车动态包络线测量现场标定要求.     

一种基于立体模板的双目视觉传感器现场标定方法

给出了一种基于立体标定模板的双目视觉摄像机内、外部参数现场标定方法.该方法采用理想小孔模型忽略摄像机镜头的非线性畸变,把透视变换矩阵中的元素作为未知数,在已知一组三维空间特征点坐标及其对应的图像点坐标时,利用线性算法求解出透视变换矩阵中的各个元素,进而得到所需的参数.最后采用立体标定模板对该标定算法进行了实验验证,用标定完成的立体视觉传感器对已知长度进行测量,相对精度达到了0.02%,取得了较为理想的结果.结果表明:该方法由于无需迭代,因此计算速度快,在测量现场只需摆放一次标定模板即可完成标定,可高精度地实现摄像机内、外部参数的现场标定.     

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.     

A novel way of understanding for calibrating stereo vision sensor constructed by a single camera and mirrors

As a kind of binocular stereo vision system, stereo vision sensor constructed by a single camera and mirrors (SSCMs) has been paid increasing attention for three-dimensional measurement applications due to its low cost, high efficiency and synchronization. Currently, the existing model for SSCM considers the real camera as two half-Field-of-View (FOV) virtual cameras formed by reflection effects of the mirrors. The calibration methods based on this conventional model are either complicated to operate or deriving non-identical system parameters. To solve the problem, a novel model and the corresponding calibration approach are presented, which take the sensor as an integrated structure with the viewpoint that the camera captures two virtual points formed by the same object point due to the reflection effects of the mirrors. Also, the calibration and the measurement accuracy evaluation functions are discussed. Both simulated and real experiments compare the calibration and the measurement error of the proposed method with the two traditional methods. The results show that the proposed approach has higher measurement accuracy and more robust than the traditional methods, which meet high-precision requirements for low-cost three-dimensional measurement applications.     

立体视觉和三维激光系统的联合标定方法

双目立体视觉和三维激光扫描是移动机器人环境探测与建模的常见传感测量方法。为实现两个系统的数据融合应用,必须为二者的测量坐标系建立数学关系,即对其进行传感器之间的位姿联合标定。为此提出了一种基于三维特征点距离匹配的联合标定新方法,设计了一种镂空棋盘格作为标定板。使用双目立体相机提取棋盘格角点三维坐标信息,使用激光测距雷达扫描获取镂空区域中心点三维坐标,最终通过最小化两组特征点的理论与实际测量距离的平方差获取两传感器坐标系之间的旋转矩阵和平移向量。进行的联合标定测量实验结果表明了该方法的准确性和可靠性。     

构建虚拟立体靶标的大视场高精度视觉标定

为了提高立体视觉系统在大视场下的测量精度,基于误差溯源思想提出了一种构建虚拟立体靶标的大视场高精度视觉系统标定方法,克服了大尺寸高精度标定物难以制造等问题。对影响立体视觉系统测量精度的主要因素进行分析,列出视觉测量系统的误差溯源链,解析了大视场视觉系统精度瓶颈的原因。借助激光跟踪仪,运用非线性最小二乘单位四元数算法求解坐标系刚体变换,获取大范围高精度的空间点阵,构建虚拟靶标。在相机畸变模型中考虑了三阶径向畸变和二阶切向畸变参数,并使用Levenberg-Marquardt迭代算法进行标定参数求解,进一步提高系统精度。实验构建了一套测量空间约为4m×3m×2m的双目立体视觉系统,通过对某型号高精度直线导轨进行点距测量,在测量距离3m处,152组不同长度的横向距离测量的误差算术均值为-0.003mm,误差标准差为0.08mm。测量精度相较于传统的平面标定法有较大提升。     

长度约束下双相机外参数不稳定定向

动态立体视觉测量技术在几何量测量特别是大视场测量中应用越来越广。在分析动态双相机立体视觉测量相对定向算法的基础上,提出了一种基于一定数量距离约束的相机不稳定定向算法。在测量场中固定放置一定数量的一维标定靶标,双相机获取标定靶标上点的中心坐标,由极线几何约束快速准确解算双相机外参数,每次测量根据标定靶重新定向相机,由靶标补偿相机在测量过程中的位置变动,保证在测量场中即使相机站位发生位置变化仍可精确测量。实验中对分布范围2.5 m×1.6 m×4.5 m测量场中90个自反射目标点进行测量,选用5对点间距离作为距离约束,并与V-STARS/S进行结果比对。结果表明在相机站位发生明显变动情况下,90个空间点三维重建位置误差小于0.160 mm,标准差小于0.042 mm。将该方法应用于合成孔径雷达测量,得到相近结果。     

一种多焦距动态立体视觉 SLAM

现有的双目同步定位与建图(SLAM)都使用标准立体相机,所处环境为静态的假设会影响其在动态环境中的精度。 提 出了一种多焦距动态立体视觉 SLAM 方法,它克服了标准立体相机无法兼顾远距离和宽视场感知场景的缺点,并去除了动态物 体对 SLAM 的影响。 具体来说,对传统的立体校正方法进行了改进,并使用校正参数修正了特征点的位置,而不是整张图像,还 提出了一种自适应特征提取和匹配方法以增加多焦距图像的特征匹配数量。 综合使用多视图几何、区域特征流和相对距离检 测动态对象,剔除动态对象上的特征点。 在公开数据集 KITTI 上,该方法相对 ORB-SLAM3 和 DynaSLAM 的定位精度都提高了 6. 97% ,在自建数据集中,该方法的定位精度比 ORB-SLAM3 提高了 26. 64% ,比 DynaSLAM 提高了 32. 09% 。