GPS双目摄像机标定及空间坐标重建

为减轻双目摄像机标定过程中对高精度靶标的依赖,实现摄像机参数的精确标定,并对空间坐标进行高精度重建,提出一种GPS双目摄像机标定及空间坐标重建方法,采用GPS代替2D或3D靶标进行双目摄像机标定。将GPS的位置在视场中任意移动,由被标摄像机拍摄多组含有GPS的图像,利用空间三维坐标与图像二维坐标间的映射关系,结合摄像机成像模型和双目摄像机标定原理,标定出双目摄像机参数,并对空间坐标进行精确重建。通过空间重建坐标与GPS实际测量值之间的相对距离误差,对重建精度进行检验。实验证明,该方法能够克服双目摄像机标定过程中对高精度靶标的依赖,空间重建坐标具有较高的精度,相对距离误差从1.56%减小到0.52%。     

大视场多像机视频测量系统的全局标定

针对大视场多像机视频测量系统的全局标定,提出并实现了一种基于近景摄影测量技术的高精度像机标定方法.首先,设计一种带有标志点的十字架形标定参考物,十字架正反两个表面粘贴有环形的编码标志点和圆形的非编码标志点.然后,在现场用工业摄影测量系统XJTUDP重建出双面标定十字架的精确结构尺寸数据;将标定十字架在公共视场范围内依次摆出多个姿态,并控制多像机同步拍摄各姿态的图像.最后,为大视场像机选择10参数非线性成像模型,对采集的图像组依次进行标定运算,标定出各像机的内参数和畸变参数,并全局定向出各个像机在统一坐标系下的外方位参数.实验结果表明,该标定方法的重投影误差小于0.05 pixel;利用标定结果测量高精度标准尺长度,相对误差小于1/4 000,可满足大视场多像机视频测量对精度和效率的要求.     

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。     

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。     

地面激光扫描标靶的优化布设

地面三维激光扫描仪在监测变形时,需利用标靶进行多期数据的配准,因此标靶配准的精度直接影响测量误差。为了提高配准精度,对不同标靶布设方案进行了测量误差分析。实验分别利用25,50,100,150和200m的M1~M8靶点进行配准,然后通过对比两期数据的目标点坐标,得出不同标靶布设距离的测量误差,并对实验误差进行系统分析。实验结果表明:三维激光扫描仪标靶的最佳位置在距离扫描仪50m左右处,且当匹配存在角度偏差时,在同方向上被测目标的测量误差会增大。通过不同标靶布设方案的实验研究得出标靶的最佳布设方案和注意事项,可为实际边坡工程监测的标靶布设方案提供参考。     

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。     

基于单目视觉的激光光束方向标定研究

在由激光位移传感器组成的测量系统中,激光光束的方向是一个关键参数.方位角和俯仰角对于一条激光光束是最为重要的两个参数.本文中提出一种基于单目视觉的激光光束方向测量方法.首先,将CCD相机放置于基础平面上方,保持相机光轴与基础平面接近于垂直状态,并利用误差为10μm的圆孔型标定板建立单目定位模型.然后将激光光束发生装置放置在基础平面上并保持位置固定,同时在基础平面上放置特制靶块,使激光光束可以投射到靶块斜面上并形成一个激光光斑.在基础平面上方放置的CCD相机可以清晰的采集到激光光斑、靶块斜面的图像,应用相关算法提取出光斑质心的二维图像坐标.沿激光光束方向以相等间距移动靶块,通过CCD相机采集每移动一次靶块在当前位置下的光斑、靶块图像.利用相关的转换公式,结合靶块本身固有参数,将光斑质心图像二维坐标转换为基础平面下的空间三维坐标.由于靶块的移动,会得到靶块不同位置下激光光斑质心的三维坐标,将这些三维坐标拟合成空间直线表征待测激光光束.拟合直线得俯仰角即为待测激光光束的俯仰角.实验中,应用高精度仪器对靶块参数进行测定,并使用高精度标定板标定相机内外参数建立相应的定位模型.测量精度主要通过单目视觉定位精度、光斑重心提取精度来保证.结果显示,待测光束的俯角最大误差达到0.02°,光束间夹角的最大误差为0.04°.     

大视场远距离视觉测量系统的分步标定

为了克服工程大视场标定精度不高、标靶加工难度大以及现场操作繁琐的问题,本文基于工业近景摄影测量基本原理提出一种大视场多相机内、外参数的分步标定方法。首先,根据相机透视投影模型,在近距离采用小幅面标靶和角锥体法完成相机前截面内参数的解算;然后,在远距离被测空间内布置若干编码标志点,利用多片后方交会原理计算得到相机外参数;最后,对相机内、外参数进行整体光束平差优化,实现精确标定。为验证该方法的可行性和精度,进行了大视场视觉测量实验,测量结果表明本文标定方法的重投影误差小于0.08像素;外场试验实测10 m直升机旋翼总距角的相对误差小于0.1°。该方法可实现相机内参数标定实验室进行、外参数标定外场完成的操作分离。     

远距离三维坐标测量中双目视觉系统结构参数的优化

针对双目视觉系统对远距离大视场复杂地形环境下目标点三维坐标的测量,研究了优化系统结构,提高双目视觉系统坐标测量精度的方法。分析了系统结构参数对测量精度的影响,通过在监测区域内设置靶标对系统进行标定。测量时,将获取的目标点图像信息代入测量模型进行解算,从而获得目标点的空间三维坐标。仿真分析了系统结构参数中调平传感器精度以及系统布局方式对三维坐标测量精度的影响,得出了其误差影响趋势。在此基础上,提出系统调平传感器精度为±0.1°的要求以及系统合理的布局方式,为构建双目视觉测量系统的布局提供参考。对直径200m的区域进行了监测,结果显示目标点的相对定位误差均小于0.33%,满足系统的精度指标要求,同时使得系统现场架设更加方便快捷,避免了盲目性。     

基于误差修正模型的机翼风洞试验弯扭变形测量方法

风洞试验中,机翼在高速气流下产生弯曲、扭转变形,本文提出一种基于误差修正模型的机翼弯扭变形测量方法。 首 先,利用基于摄影测量的相机标定方法求得相机畸变参数,采用数字图像相关法定位与追踪荧光点的无畸变像素坐标。 然后根 据摄影测量技术建立气流坐标轴系标定板,并利用气流坐标轴系标定板标定相机外参及求取机翼上荧光标记点的 Y 坐标。 最 后,根据标记点已知的 Y 轴向约束,建立单双目测量系统各自的三维重建模型及弯扭变形的误差修正模型,并以模型迎角为 0° 水平时为基准状态计算吹风状态下机翼弯扭变形。 经试验验证,本文提出的机翼扭转变形测量误差小于 0. 01°,机翼弯曲变形 测量误差小于 0. 15 mm/ m。 该方法可为飞行器设计提供可靠及鲁棒的实验数据。     

Portable visual metrology without traditional self-calibration measurement model

To improve the 3D measurement accuracy of portable visual metrology using generic digital SLRs, deficiencies related to the traditional self-calibration model are analyzed, and a novel calibration method of generic digital SLRs is proposed. The collinear equations are established using the orientation angles of the targets, which are determined using a non-parameterized calibration platform. After calibration, the camera maps the orientation angles of incoming scene rays to the corresponding pixels on the image plane, becoming a goniometer. Additionally, the implementation and error analysis of the non-parameterized calibration model are investigated. The image points matching method, external station orientation method and bundle adjustment algorithm, which are based on orientation angles of image points, are studied. Finally, the calibration and 3D measurement accuracy are verified, along with the variation in the measurement accuracy with different calibration rotation intervals and LED intervals of the straight line target. The experimental results show that our calibration method is efficient to improve the 3D measurement accuracy of generic digital SLRs.     

线结构光传感器模型的简易标定

为了现场完成线结构光视觉传感器中摄像机和光平面的同时标定,提出了一种基于单一圆形标靶标定线结构光视觉传感器的方法,该平面标靶包含一个同心圆以及过圆心的两条正交直线。通过共轭点原理线性计算摄像机内参数的初值,并根据正交性约束进行迭代优化。然后,多次移动传感器,保持结构光与同心圆相交,使其构成三点透视模型(P3P),依此计算光平面上标定点的三维坐标。最后,利用最小二乘法拟合出光平面方程,从而完成光平面方程的标定。实验结果表明:该方法具有较高的精度,平均测量精度为0.036 82mm,相对测量误差为0.277 13%。该标定方法仅需同一标靶即可完成摄像机内参数和光平面方程的标定,降低了标定成本,且计算简单、操作灵活,适宜现场环境标定。     

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。     

基于立体视觉的大尺寸工业测量系统

针对工业制造领域普遍存在的大型物体全尺寸测量难题,提出并实现了一种基于立体视觉技术的便携式工业测量系统。该系统采用多个CCD视觉传感器,获取被测物体的多视图像序列,通过前方交会由二维像点坐标计算物体表面点的三维坐标。全局关键点测量由多目立体视觉系统完成,使用CCD相机从多个位置和方向拍摄物体,获得多目视差照片,由测量软件二维处理并完成三维重建。局部区域密集点云的测量由双目立体觉系统完成,左右两相机同步拍摄由投影机投向物体表面的编码条纹,测量软件自动进行立体匹配和三维重建后获得物体表面局部的密集点云。最后测量软件根据局部的关键点完成密集点云的坐标系转换。实验表明,该系统的测量精度达到0.1mm/3m,可以满足工业现场大尺寸测量对精度和效率的要求。     

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。     

结构光三维双视觉检测方法研究

介绍了结构光三维双视觉检测的基本原理，提出了标定点的空间坐标和图像坐标的获取方法，设计了用于获取标定点的双向光电瞄准装置，并建立了双向光电瞄准装置安装误差的补偿方法，在此基础上实现了双视觉传感器标定点数据的全局统一。最后，利用标定点样本数据建立了结构光三维双视觉RBF神经网络模型，最佳RBF模型的训练精度为0.078mm，测试精度为0.084mm。     

编码光三维重建中摄像机标定技术的应用

针对编码光三维重建测量系统中参数设定的可操作性不强和精度不高的问题进行了全面分析,由此引入一种操作简单且精度大大提高的摄像机标定技术．该标定采用理想小孔模型忽略摄像机镜头的非线性畸变．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换矩阵中的各个元素进而再次分解出系统所需的内外参数。该方法由于无需迭代,因此计算速度快,可高精度地实现系统所需参数的标定。     

圆柱度的三点法测量技术

本文针对圆柱度误差的精密测量,提出了一种可分离截面圆度误差、截面半径差和截面最小二乘圆心初始位置并重构出被测圆柱形貌的方法,即三点法圆柱度误差分离与重构技术。据此方法,只要拾取3个传感器在各测量截面上的输出信号,就可以获得各截面上的测点在绝对坐标系内的位置,实现圆柱度的精密测量。同时还可以得到回转轴的纯回转运动误差和测量架的直行运动误差。     

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.     

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。