显微立体视觉系统的研究

在分析摄像机、体视显微镜和显微立体视觉系统光学原理基础上,提出了双目显微立体视觉系统方案,此系统是由单目显微镜改造而成,根据目标物体在两个摄像机上所成图像的视差,求得目标物体距摄像机的距离,从而可以对目标物体进行各种微操作。实验证明,此系统是一种高效、精确的显微视觉系统。     

基于单个摄像机的双目立体视觉测距技术研究

双目立体视觉测距关键是如何找到准确的匹配点.本文介绍了利用单个摄像机在导轨上滑动来实现双目视觉系统并且利用提取目标上的角点作为匹配点来实现双目立体视觉测距的方法.该方法简单可靠,实验结果证明了此方法的有效性.     

基于并行处理方法的实时立体视觉伺服系统

针对实时跟踪及抓取运动目标物体的任务,给出了一个基于并行理论的视觉伺服系统。在系统中,运用快速模板匹配理论与快速可靠的立体视觉匹配理论相结合的方法实现运动物体的匹配与识别。然后通过卡尔曼滤波器对位置及速度进行预测。同时采用并行理论提高图像匹配理论的匹配速度。结果直接传给机器人及立体视觉平台控制器,实现机器人和立体视觉平台的视觉伺服,完成了对运动物体的实时跟踪和抓取。通过仿真和大量的运动目标物体的跟踪及抓取试验,获得的试验数据表明运用此方法提高了视觉伺服系统的定位精度和伺服速度。     

考虑一阶径向畸变的摄像机参数标定

针对GRB-400机器人视觉系统,建立完整的摄像机一阶径向畸变模型。首先用GRB系统的Matrox图像采集卡采集标定点坐标,然后利用径向排列约束方法 （简称RAC）建立线性方程组求解摄像机的径向畸变参数。基于此畸变参数实现图像校正,以提高对目标物体的定位精度,从而提高机器人视觉系统对摄像机标定参数变化的鲁棒性。实验结果表明：该方法有较高的标定精度。     

平行多基线立体视觉图像校正

介绍了现有双目立体视觉校正算法的原理和过程,分析了其应用于多基线立体视觉系统的局限性,得出其产生原因是各摄像机光心位置不共线造成图像平面不共面.保持三目立体视觉系统中两个摄像机的光心位置不变,利用光心和基线构建三角形,将第三个摄像机的光心投影到前两个摄像机光心连线构成的基线上,使各摄像机的光心共线,然后使用双目视觉校正算法对三个摄像机进行校正.结果表明,算法可正确有效地校正平行三目立体视觉图像对,并可推广至摄像机数目多于三个的平行多基线立体视觉系统.     

基于单目运动摄像机的三维物体运动参数估计

针对单目视觉监测系统摄像机和目标物体同时运动时,如何有效测量物体三维运动参数的难题,提出一种基于单目序列图像对插入虚拟视点的算法确定运动物体位姿及运动参数的方法。动摄像机连续采集运动物体的图像序列,根据摄影几何原理对摄像机和运动物体进行分析,结合本质矩阵的特性,估算空间物体运动参数。实验结果表明,该方法能够在为摄像机与目标物体同时运动的情况下,有效地估测出物体三维运动参数,且该方法简单有效,具有较高的精确度和准确性。     

基于PUMA机器人的视觉伺服控制实施研究

为解决在视觉伺服过程中存在定位精度低，伺服速度慢的问题，给出了一个基于图像特征的机器人视觉伺服控制方法，实现了机器人“手－眼”协调视觉伺服控制，通过适当的选取图像特征，实现了摄像机工作空间运动目标跟踪的视觉伺服任务，并采用扩展卡尔曼滤波控制方法完成机器人视觉服务控制，同时通过抓取目标物体进行计算机仿真及模拟实验，给出了实验数据，经过比较可以看出，运用此方法提高了定位精度及伺服速度。     

基于立体视觉平台的彩色图像视觉跟踪

在彩色图像视觉跟踪过程中,存在定位精度低、伺服周期长、可靠性差等问题.提出了一种改进的目标物体检测方法,同时运用已有的双目运动机构建立了视觉跟踪系统.在保证定位精度和可靠性不变的前提下,减小了图像处理过程中的计算量,缩短了整个系统的计算周期.同时通过大量的试验进行验证.结果表明,方法原理正确有效,对于具有不同颜色、不同形状、不同尺寸的运动目标物体都能够使双目运动机构跟随目标物体进行,实现了立体视觉平台的旋转运动.     

移动机器人的视觉处理方法及实现

介绍了移动机器人视觉处理中摄像机技术的相关内容，并根据摄像机透视映射原理，进行逆换算从而得到逆透视映射，即根据物体在成像平面坐标系的数据及其摄像机参数得到参数得到其在世界坐标系的具体参数数据，得到了实用的控制算法，从而实现了利用单摄像机获取环境的深度信息，简化了系统的结构。     

基于PUMA机器人的视觉伺服控制实验研究

为解决在视觉伺服过程中存在定位精度低、伺服速度慢的问题 ,给出了一个基于图像特征的机器人视觉伺服控制方法 ,实现了机器人“手 -眼”协调视觉伺服控制 .通过适当的选取图像特征 ,实现了摄像机工作空间运动目标跟踪的视觉伺服任务 ,并采用扩展卡尔曼滤波控制方法完成机器人视觉伺服控制 .同时通过抓取目标物体进行计算机仿真及模拟实验 ,给出了实验数据 .经过比较可以看出 ,运用此方法提高了定位精度及伺服速度     

空间探测机器人立体视觉技术

该项目研究出用于空间探测机器人视觉导航和视建模的超大视场角立体视觉技术，并建立了相应的体视觉系统原理样机。该技术不仅适用于常规镜头体视觉系统恢复场景稠密深度图，也适用于恢复近离大视场场景稠密深度图，可用来确定机器人行走径方向上大视场范围内的岩石、河沟，实现机器人障和路径规划或确定物体的三维空间位置，以使机人准确高效地完成抓取物体的操作。项目单位：北京理工大学联系电话：（０１０）６８９１４８４９联系人：贾云得空间探测机器人立体视觉技术     

基于三坐标测量机的大尺寸非接触测量

以立体视觉测量原理为依据,提出了一种基于三坐标测量机的非接触测量方法.将三坐标测量机与视觉测量系统相结合,使测量系统在700mm×600mm×400mm的范围内测量精度达到20μm.该方法既具有三坐标测量机测量的高精度,又有立体视觉测量的非接触性.最后给出了对典型物体的测量结果.对测量结果的分析表明此方案具有简单可行、测量精度高的特点.     

双目立体视觉测量系统的研究与实现

根据双目视觉原理,介绍了双目立体视觉测量系统的组成,对系统涉及的关键技术进行了有关的探讨和研究.利用VC 6.0与HALCON软件开发平台结合相关硬件设备,实现了双目立体视觉测量系统.系统各模块经过试验测试和验证,能够对空间物体的三维位置坐标进行高精度的测量,满足对物体三维测量要求.     

一种基于图像融合的多线结构光立体视觉测量方法

针对现有线结构光立体视觉测量系统在实际应用中,由于图像遮挡、反射等原因造成的缺陷导致精度降低和测量错误,提出一种基于多摄像机的图像融合的测量方法.在现有的多线结构光立体视觉测量系统的硬件平台上,经由提取光带图像,图像特征匹配,以立体视觉测量原理匹配光带图像和产生光带图像的线结构光刀,通过坐标转换和图像的重新采样插值将光带图像转换到同一个摄像机的成像平面进行图像融合,经试验得到的图像能够大幅降低由于图像缺陷导致的精度降低和测量错误.     

双目立体视觉技术研究

系统地介绍了立体视觉研究的基本原理和内容,指出双目立体视觉技术的实现分为图像采集、摄像机标定、特征提取、立体匹配、三维重建几个步骤,分析了各个步骤的技术特点,并对摄像机标定、特征提取、立体匹配关键技术进行了深入的研究,最后对双目立体视觉技术的应用和发展做了分析与展望。     

基于对极几何和主动视觉的摄像机标定

针对实际物体三维重建中摄像机标定的特点,运用主动视觉原理和对极几何约束,推导出包括摄像机内外参数并能评价标定结果好坏的目标函数,采用遗传算法求其最小得到标定结果.该方法只需控制摄像机作1次共面的平移运动,对硬件设备没有特殊要求.实验结果表明,该算法在估计精度和鲁棒性方面有较大提高,操作方便,可很好地应用到三维重建系统中.     

空间编码三维视觉传感器的研究

本文介绍了空间编码三维视觉传感的结构与测量原理,并针对它在测量物体的三维信息中所存在着的投影点和像点的对应不够准确的问题,提出了一种三维视觉传感用的结构光空间编码的新方法,解决了被动视觉传感匹配难的问题.通过投影仪将一空间编码图片投射到物体表面,经物体几何形状调制的图案被面阵CCD摄像机接收,然后通过计算机测控系统就可以得到物体三维信息.实验结果表明:采用此种空间编码新技术,仅用一幅图像且不需对摄像机进行标定就可以对物体三维信息进行动态测量.     

基于双目视觉三维测量系统平台的搭建与实现

采用线激光,搭建基于双目视觉的非接触式激光扫描测量系统的硬件平台,对实物进行扫描,给出了摄像机的标定方法和物体的三维重建过程,得到了物体的三维模型。     

配置机械手的轮式移动机器人目标物体跟踪与抓取

针对配置机械手的室内轮式移动机器人目标物体识别、跟踪和抓取问题,采用一种目标物体识别和机器人定位的方法,利用一种基于模糊控制的轮式移动机器人视觉伺服跟踪控制的方法。针对机器人目标识别跟踪及抓取过程中受环境条件变化的影响,采用HSI颜色模型和基于阈值的区域分割的图像处理方法可以完成目标颜色物体的快速准确识别。基于云台摄像机角度信息的机器人小车目标定位方法和模糊控制理论,设计了模糊跟踪控制器,使机器人输出合适的线速度和角速度,能够实现机器人目标跟踪,使移动机器人趋近目标物体位置,并完成机械手目标物体抓取任务。仿真和实时实验结果表明：所设计的系统具有良好的目标物体识别、跟踪和准确抓取目标的能力。     

计算机视觉系统在施釉生产线中的应用

采用基于位置的动态look—and—move结构设计实现视觉伺服系统,通过摄像机定标,图像的低层次处理以及特征提取等计算机视觉技术来获取物体的定位信息．试验结果表明,此方法是一种准确性和自动化程度较高的定位方法．