基于视觉的零件三维重构方法研究

计算机技术的发展为零件的三维建模提供了方便。研究如何应用零件的二维图像序列来实现零件的三维重构。经对比分析,先使用单目相机多角度对工件采集图像,并选用基于Matlab的Calibration Toolbox标定工具箱对相机进行标定;再利用曲率、法向量变化量等数据识别和提取图像的轮廓特征点。最后使用空间雕刻法(Space-Carving)实现基于多视觉图像序列的零件三维实体重构。     

基于层次化算法在欧氏空间不标定重构三维场景

研究一种由彩色编码投影仪及数码摄像机组成的不标定三维场景重构技术,在三维场景重构过程中,只有投影仪的参数需事先标定,而摄像机的内外参数在三维重构过程中不需标定且可随场景的不同而变化。基于层次化算法,仅需单幅三维图像就可实现对三维未知场景进行不标定欧氏重构。详细地叙述了该种不标定算法,并进行了实验验证。     

无人机航拍图像的三维重建方法研究

在无人机为载体的基础上进行对目标场景的三维重建,就是结合无人机和计算机视觉技术,利用无人机操作灵活性,视角可控制性等优点.为实现更加完整的三维模型的重建,提出一种基于多图像拼接三维重建算法.基本思路是在无人机为载体的基础上,从不同方向获取目标物体的图像,通过自标定方法获取相机内参数,采用图像拼接融合技术对多幅图像分析、合成,从而最大限度地对建筑物场景的各种特征信息的描述.进一步对拼接融合后的图像进行特征点提取和点云匹配,从而获取全景图空间特征点三维点云,获得一个较为真实的重构对象的三维模型.实验结果表明,改进后的重构方法的精度较高,适合在许多场景三维重建的应用.     

基于单目图像序列的铸件三维重建方法

为了实现基于机器视觉的铸件毛刺自动检测与识别,提出了一种基于单目视觉的铸件三维重建方法。利用单目相机对目标进行无标定多角度旋转拍摄,获得一组单目图像序列;运用“两步匹配法”优化相邻图像特征点的匹配,剔除大量误匹配点,提高特征点匹配效率。对三维重建的点阵进行泊松表面重建,细化了铸件三维表面的细节。实验结果表明,该方法装置简单,无需对相机与目标的相对位置进行预先标定,能有效地恢复铸件三维表面的细节特征。该方法适用于机械加工环境下零件的三维表面重建。     

基于微透镜阵列的三维数字成像

基于微透镜阵列多视角成像特点, 利用几何光学原理,提出一种对物体进行三维数字成像的重构算法.利用这种算法,对CCD相机捕获到的基元图像阵列进行重构.与传统的利用光学系统对物体进行重构的方法相比,该算法不再受到重构过程中遇到的杂光以及衍射效应等因素的影响,具有实时性好、清晰度高的优点.搭建了基于微透镜阵列的三维数字成像系统实验平台,利用此算法对实验中获得的骰子基元图像阵列进行重构,成功地重构出原始物体的三维立体图像,在理论上和实验上证明了这种重构算法的有效性和可行性,并对实验中影响成像质量的因素进行了分析.     

单摄像机结构光扫描系统中投影仪标定技术

传统的单摄像机、单投影仪三维扫描系统,利用相位值计算被测物体的高度信息,可操作性差,且测量精度不高.将立体视觉的三维重构技术引入到单摄像机、单投影仪扫描系统,利用相位值实现投影仪与摄像机的匹配,根据双目视觉的原理进行三维重构,测量精度明显提高.该技术的关键是投影仪的定标,研究了基于相位匹配技术的投影仪标定算法,实验结果验证了该算法的可行性.     

投影仪内参数的标定新方法

基于编码结构光的自标定三维重构技术中需将投影仪视为一个逆向的摄像机,而且需要标定其在针孔模型下的内参数矩阵。本文提出的投影仪内参数新标定方法,不需要精密移动的机械装置或精密标定模块就可以实现投影仪内参数的标定。该方法首先提取图像中的特征点坐标,依据伪随机编码原理求出特征点在投影平面上的坐标,利用几何原理求得特征点在靶标平面上的二维坐标,再通过张氏标定法完成对投影仪的内参数标定。实验表明该方法可操作性好,结果准确可靠。     

基于机器视觉的手机尾插件精密测量方法研究

提出了一种基于机器视觉的小尺寸不规则零件精密测量方法和系统,方法包括图像采集、图像增强、图像配准、边缘检测、目标直线提取、相机标定和计算测量环节。针对传统尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法完全忽略特征点之间的几何关系,对于灰度变化较平滑的图像在寻找匹配特征点对时易产生较多误匹配的问题,引入轮廓匹配获取图像几何信息、对SIFT特征点匹配进行约束,并通过随机样本一致(RANSAC)算法去除噪声点对的影响、精确估计几何变换矩阵;针对现有Hough变换拟合直线算法对非线性边缘易在Hough空间形成伪峰、影响边缘检测精准度的问题,设计了Hough空间投票权重分配新策略来抑制伪峰的产生。实验结果表明:与传统方法相比,所提出的方法特征匹配精度提高了12%,直线检测精准度提高了22%,系统测量精度达到0.015 mm。     

用于三维变形测量的数字图像相关系统

针对材料力学实验中的三维变形测量,提出并实现了一种基于双目立体视觉、摄影测量术和数字图像相关法的便携式三维变形测量系统。研究了该系统涉及的双目摄像机标定,图像相关算法,三维重建,以及三维位移、应变计算等关键技术。提出了一种基于摄影测量术的摄像机标定算法,该算法采用10参数镜头畸变模型,不需要高精度标定板即可实现摄像机的高精度标定。利用最小二乘非线性优化算法实现了数字图像的高精度匹配,针对非线性优化初值难求的问题,提出了一种基于种子点的初值计算方法,为非线性优化提供了可靠的初值。最后,介绍了三维重建以及计算三维位移、三维应变的方法。实验结果表明,标定结果的重投影误差为0.03 pixel,图像匹配的误差约为0.02 pixel,静态外形及位移的测量精度为0.05%,应变的测量精度优于0.5%。与传统的测量方法相比,本文提出的系统可以更准确、全面、直观地实现对位移场、应变场的测量。     

二维和三维视觉传感集成系统联合标定方法

为了解决激光雷达三维深度与摄像机二维图像信息融合的关键问题,建立二者的映射关系,提出了一种基于平面实体特征匹配的三维激光雷达与摄像机集成系统的联合标定方法.首先在三维激光雷达与摄像机系统模型的基础上,提取靶标平面在激光雷达和摄像机坐标系中的平面特征,利用平面特征约束求解两坐标系之间的旋转矩阵和平移向量的初值,为了降低噪声影响,使用Levenberg-Marquardt算法优化结果.分别进行了计算机仿真和在自制的集成传感系统上的标定实验,残差深度比达到0.2％,并使用标定结果对激光点云和摄像机图像进行数据融合,验证了该方法的准确性和有效性.     

基于ASODVS的全景相机运动估计及管网3D重构技术

针对地下管网的空间三维测量、三维形貌重构难等问题,提出了一种基于主动式全方位视觉传感器(ASODVS)的相机运动估计及管网3D重构解决方案。通过携带有ASODVS的管道机器人进入管道内部,实时获取管道内壁纹理全景图像和全景激光扫描图像;首先对全景激光扫描图像处理解析出投射在管道内壁上的激光中心点,通过计算得到管道横截面的点云数据;另一方面,对全景纹理图像进行处理,首先利用快速鲁棒性特征(SURF)算法快速提取特征点并进行匹配,然后采用随机抽样一致性(RANSAC)算法去除误匹配点,接着利用全景相机的极几何原理估计相机运动位姿,并利用光束法平差(BA)进行优化,最后利用相机运动位姿将相机坐标系下的点云坐标实时转换到世界坐标系下,完成对地下管网的三维重构。实验结果表明,所提出的方案能够精确估计相机运动位姿,实时对管道内部进行三维重构,实现了管道检测机器人边行走、边采集数据、边检测分析处理、边三维建模的设计目标。     

基于锥束CT切片图像的复杂零件三维表面重构

根据锥束CT切片图像的特点，提出了一种面向复杂零件的三维表面重构新方法：首先采用3D亚体素边缘检测算法提取序列切片图像的高精度封闭轮廓，并重构出切片轮廓的拓扑信息，然后采用一种改进的基于截面属性的轮廓分割算法得到若干组局部结构轮廓集，最后对这些轮廓集进行叠加与拼合，形成零件的整个三维表面。实验结果表明，该方法分割轮廓准确，稳定性好，对具有复杂内外结构的零件，可确保其重构结果的拓扑正确性。     

双目立体视觉的羽毛球机器人环境自动感知

为了提高羽毛球机器人的接球成功率，提出基于双目立体视觉的羽毛球机器人环境自动感知方法。分析羽毛球机器人外部结构与内部智能控制系统的组成要素，结合气缸工作过程，利用旋转矩阵变换坐标构建机器人运动学模型；采用棋盘格标定算法获取相机内、外部参数，矫正畸变现象，采用双滤波算法过滤图像噪声；匹配不同视角下图像同一特征点，重构三维环境信息，使用核相关滤波器算法对感知区域做循环位移，构建海量目标分类器，实现环境自动感知。仿真实验证明，所提方法能够获得感知区域更多的目标信息，无论在哪种击球方式下，都能准确感知环境，减少接球定位误差，提升接球成功率。     

体视2D-3cPIV技术及其在氧化沟模型中的应用

利用基于针孔相机模型的几何共线方程,建立像平面坐标和粒子三维空间坐标的映射关系,采用Tsai's算法完成相机内外部参数标定,得到映射函数的解析式.基于像平面同名粒子是空间粒子在不同相机上的投影这一事实,提出一种较为简单的粒子匹配方法,在此基础上进行流场三维速度矢量重建方法研究和算法实现.标准图像仿真实验和氧化沟模型实验结果表明.该重建方法具有精度高、不需相机布局参数等特点,适合于与氧化沟模型类似流场的2D-3cPIV测量.     

基于双目视觉的工件空间定位方法研究

本文基于双目视觉原理,设计实现了一种对特定工件空间定位方法。首先对双目视觉系统进行标定,根据标定结果进行图像矫正,使用基于区域的立体匹配算法求取视差图,结合特征点对应视差值和标定结果对图像进行三维重构,获得工件表面的高度位置信息;根据工件特征,通过拟合获得的工件一组同轴圆的圆心三维坐标,确定工件在摄像机坐标系下的位置和姿态,实现工件的空间定位。     

基于工业CT切片数据的反求建模技术研究

针对目前的反求技术研究都是对无分叉不带型腔的简单情况的零件,研究了复杂零件的工业CT(Industrial computed Tomography)切片数据建模技术,主要包括分割工业CT图像的方法、断层图像间的插值方法和反求重构等.采用基于边缘特征的二值化算法对图像进行分割,在此基础上提出了一种基于距离变换的目标图像插值方法,最后采用体绘制的方法对断层图像进行反求建模.对摩托车气缸头复杂零件工业CT断层数据进行了实验研究,实验结果表明,反求模型的合理性和平滑过渡都比较令人满意.     

冗余正交式六维力感知机构性能分析与实验研究

基于冗余容错和测量重构的思想,提出了一种具有可重构测量模型的冗余正交式并联六维力感知机构,并进行了相关理论分析及实验研究。利用柔度矩阵理论建立了机构的刚度模型,通过仿真验证了建模方法的正确性。最后,对设计的力感知机构进行了样机研制,搭建了标定实验平台,对样机进行了重构实验。针对不同维度力选择不同测量分支组合的测量模型进行测量,实验结果表明,在五维力和三维力的测量模型重构后,测量精度分别提高了1.29%和3.19%。实现了测量模型重构的多维力感知机构面向不同测量任务的多维力测量,为冗余六维力感知机构的研究提供了理论依据及实验基础。     

基于单目摄像机的光学立体标定技术

为了构建一种基于单摄像机的三维视觉系统,提出了重构光学标定点三维坐标、计算重构误差和优化标定参数的方法。通过移动高精度位移平台,构建三维视觉系统,计算左右摄像机位的初始参数,引入质心坐标法计算两摄像机位间的旋转平移矩阵,利用最优三角剖分法重构光学标定点的三维坐标,计算并最小化重构误差,对标定参数进行优化。实验表明：重构误差直接反映了三维重建的效率,该方法的精度和鲁棒性得到了显著的提高;实物外形测量的误差从0.1123 mm减小到0.0191 mm,标准差从0.1838减小到0.1275。该方法适合应用于三维视觉系统标定质量的评估。     

应用灭点标定的立体视觉自由曲面三维重建

为了实现对自由曲面的三维空间数据的测量与重建,建立了立体视觉自动测量系统,并对该系统的非线性标定及立体图的匹配方法进行了研究.基于灭点理论法进行了系统的非线性标定,采用投射光斑法增加自由曲面的图像特征;提出了一种基于方向和距离约束的分片排列编码方法,对投影光斑进行排列编码.分别在左右图像上根据彩色点的位置关系自动确定一个初始匹配点和4个匹配方向,然后对其余点按照分片排列法进行自动排列编码.对石膏像的面部进行了三维测量和重构实验,实验结果表明:像物尺度比为0.08 mm/pixel时,空间点三维坐标测量的均方差为0.05 mm, 可以达到亚像素级测量精度;基于方向和距离约束的分片排列编码法,可以准确地进行投影点的编码, 并能够快速、有效地实现彩色图像特征点的全自动匹配.     

基于Geomagic的逆向工程数据算法研究与应用

为了研究逆向工程中涉及数据换算关系,通过在机器标定基本算法原理,分别讨论图象平移及图像旋转两种情况下的基本算法及原理,并建立相应的数据换算关系;以复杂曲面模型重构点云数据采集为例,详细讨论坐标系转换关系及点云数据获取与优化原理,研究了逆向工程中数据转换原理。选用具有曲面的某型雷达零件为重构模型,采用手动拼接策略,获得完整点云数据,最终在Geomagic软件系统中完成模型重构,实现了完整的逆向操作流程。对比分析重构模型与原始数据可知,重构模型平均偏差约为0.088mm,拟合度可达77.8%,结果表明重构模型具备良好的几何精度,可见逆向工程有助于提高产品加工质量及后续优化设计。