双目立体视觉系统的精度分析

为提高双目立体视觉系统的测量精度,分析双目视觉系统的工作原理以及该系统各个环节的误差模型.通过提高标定模板的精度、增加标定图像,可以减小标定误差及图像校正行对齐误差.分析图像识别误差对视觉系统测量精度的影响,导入视觉系统的结构参数与测量误差之间的关系,从而确定结构参数对测量精度的作用.讨论物距对测量精度的影响,并给出合...     

双目视觉的立体标定方法

为实现双目视觉系统的立体标定,分析了摄像机成像模型,并充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变,提出了一种新的立体标定算法。该算法利用张正友的灵活标定算法,初步求取摄像机的内参数,结合Brown算法并提取图像中角点的子像素级坐标,精确求取摄像机内参数和畸变向量。为方便后续的图像校正,基于前面的单个摄像机标定,通过计算空间中的景物点在左右摄像机成像平面上的位置关系,计算出双目视觉系统中两个摄像机之间的旋转矩阵R和平移向量T,从而实现了立体标定。实验结果表明,该算法能取得较高的精度,可以应用于双目视觉系统。     

基于投影仪和摄像机的结构光视觉标定方法

为实现基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统连续扫描,需要计算投影仪投影的任意光平面与摄像机图像平面的空间位置关系,进而需要求取摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系。求取摄像机的内参数,在标定板上选取四个角点作为特征点并利用摄像机内参数求取该四个特征点的外参数,从而知道四个特征点在摄像机坐标系中的坐标。利用投影仪自身参数求解特征点在投影仪坐标系中的坐标,从而计算出摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系,实现结构光视觉标定。利用标定后的视觉系统,对标定板上的角点距离进行测量,最大相对误差为0.277%,表明该标定算法可以应用于基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统。     

结构光视觉系统误差分析与参数优化

为提高结构光视觉系统的测量精度,建立了结构光视觉系统中结构参数对测量精度的影响模型.通过分析图像识别误差对结构光视觉系统测量精度的影响,导入结构光平面与摄像机光轴之间的夹角、测量物距、摄像机焦距等参数与测量误差之间的关系,建立相应的误差模型并确定各项参数对测量精度的影响.上述所有因素对测量精度的影响均通过实验验证,对结构光视觉系统的设计和使用具有一定的指导作用.