基于OpenCV改进的摄像机标定法

针对计算机视觉领域的摄像机标定问题,考虑到畸变对标定精度的影响,介绍了开放计算机视觉函数库OpenCV和摄像机模型,给出了基于OpenCV的摄像机标定算法;该算法充分运用了OpenCV的函数库功能,具有很高的标定精度和计算效率,可以满足立体视觉系统的需要.     

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Matlab的摄像机标定系统的设计与实现

考虑二阶径向畸变和切向畸变建立摄像机的非线性模型,在两步法的基础上,实现了单个摄像机标定和两摄像机间的立体标定,并在Matlab环境下进行编程实现,给出了标定系统的具体实现方法和流程。该系统使用方便、速度快、成本低,具有较高的标定精度。     

双目视觉测量系统摄像机外部参数标定研究

针对双目立体视觉测量系统中摄像机标定问题,讨论了基于标准长度的外部参数标定方法,选定了摄像机透视投影模型,采用双摄像机同时对放置于视场内的十字靶标拍摄多幅图像,得出了基于LabVIEW开发的摄像机标定方法.该方法利用了LabVIEW的开发环境,使用了数学工具包,将遗传算法与LM算法相结合,优化迭代获得摄像机外部参数,运算速度和精度大大提高.开发的模块可用于基于LabVIEW开发的工程软件进行高精度尺寸现场测量.在双目立体视觉测量系统标定结果基础上对标准靶进行测量,测量结果标准差达到0.1.     

移动机器人立体视觉高精度标定技术

摄像机标定是移动机器人立体视觉的一个关键步骤,标定精度直接影响到障碍检测和路径规划的精度。在前人研究的基础上,提出了一种迭代方式的摄像机标定算法。算法将摄像机参数分为畸变参数和非畸变参数两类,每次迭代中固定一类参数来求解另一类参数,最终得到优化解。通过合理组织参数求解次序,迭代的每一步都可以通过最小二乘法得到闭式解,从而简化了计算。算法可以方便地进行扩展以包含不同类型的畸变参数,而不会增加算法的复杂度。实验结果表明此算法可以有效提高标定精度,可用于移动机器人的视觉系统。     

基于平面方程的轮对在线检测标定系统设计

在基于光截图像的轮对在线检测系统中,由于现场安装环境的限制,使得摄像机拍摄得到的轮对轮廓曲线畸变严重,所以摄像机的标定方法与精度直接影响到轮对参数测量结果.结合测量现场实际情况,分析设计了整套标定系统,并提出了基于平面方程系数的摄像机标定算法,实现了摄像机参数的标定工作.经验证:该标定系统的标定精度在0.1mm以内,满足轮对在线检测对标定精度的要求.     

基于分块的二维视觉测量系统标定

为了满足高速动态拉伸试验机的的应变测量系统对于高精度的要求,研究了一种基于计算机视觉测量系统的标定技术。应用二次多项式曲面拟合技术,采用了一种基于分块的摄像机模型参数标定方法,不仅能够对摄像机的镜头的畸变进行校正,并且能够获得较高的测量精度。通过对试件的拉伸试验表明:采用基于分块的摄像机模型参数标定方法能取得较高的图像测量精度。     

双目立体视觉传感器的现场标定技术

双目立体视觉传感器在机器视觉和三维测量中有着广泛的应用。其中测量精度是一个很重要的因素,尤其是在三维测量中,高测量精度的要求使得传感器的标定显得尤为重要。该文提出了一种双目立体视觉传感器的现场标定方法,不仅提高了标定精度,还避免了离线标定中大量的重复性劳动,同时也研究了摄像机镜头畸变的问题。实验结果表明,此方法能够得到满意的标定精度。     

基于SAPSO算法的单目视觉标定与测量

针对双目立体视觉测量存在视场小、特征点匹配困难的缺陷,分析摄像机非线性模型的畸变影响,利用模拟退火粒子群优化(SAPSO)算法在解空间的搜索能力,建立摄像机标定适应度函数实现精确标定,借助激光测距实现单目立体测量。实验结果表明,该方法具有较好的标定结果和较高的测量精度。     

双目CCD测距系统的高精度标定

为实现高精度的远距离被动测距,提出一种摄像机内、外参数以及双目CCD测距系统的标定方法.基于双目测距模型设计双目测距系统的机械结构,进行左右摄像机的单目标定,利用主点标定方法求出主点坐标,使用两步法线性求解摄像机的焦距、一阶径向畸变系数、旋转矩阵和平移向量,从而对高精度双目测距系统完成基线长、两摄像机光轴夹角和两像面相对位置的系统标定.实验结果表明,摄像机标定精度为0.582 6像素,双目测距系统的标定精度为0.208 mm,取得了较为理想的结果,此外,在300 m以内的目标实际测量精度高于0.28％,满足高精度双目测距的精度要求.     

机器视觉中摄像机标定Tsai两步法的分析与改进

为提高摄像机标定精度,本文在分析Tsai两步标定法优缺点的基础上,提出了一种新的标定方法。该方法针对面阵CCD摄像机,建立新的综合畸变模型,并运用两步迭代法逐步逼近精确解,取消了Tsai两步法中对摄像机镜头只有径向畸变的限定,可用于多种复杂的镜头畸变情况。改进的方法只使用一平面标定板和单幅图象,操作简便,相比Tsai两步法中无法用平面标定板直接求解全部标定参数而言是一个突破。实验结果表明,改进方法速度快且精度较高,可广泛应用于机器视觉研究、工业三维测量等多个领域的摄像机标定。     

基于分割区间LS-SVM的摄像机标定

利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）可以不考虑摄像机具体的内部参数和外部参数实现摄像机的标定。由于镜头的畸变主要由径向畸变引起,根据摄像机畸变特点对畸变区域进行划分,提出一种基于分割区间LS-SVM的摄像机标定法,对不同的畸变区域进行单独处理。该方法与BP神经网络和基本LS-SVM预测结果对比表明,分割区间LS-SVM摄像机标定法误差小、速度快、标定精度高。     

Robust metric calibration of non-linear camera lens distortion

Camera lens distortion is crucial to obtain the best performance cameral model. Up to now, different techniques exist, which try to minimize the calibration error using different lens distortion models or computing them in different ways. Some compute lens distortion camera parameters in the camera calibration process together with the intrinsic and extrinsic ones. Others isolate the lens distortion calibration without using any template and basing the calibration on the deformation in the image of some features of the objects in the scene, like straight lines or circles. These lens distortion techniques which do not use any calibration template can be unstable if a complete camera lens distortion model is computed. They are named non-metric calibration or self-calibration methods.Traditionally a camera has been always best calibrated if metric calibration is done instead of self-calibration. This paper proposes a metric calibration technique which computes the camera lens distortion isolated from the camera calibration process under stable conditions, independently of the computed lens distortion model or the number of parameters. To make it easier to resolve, this metric technique uses the same calibration template that will be used afterwards for the calibration process. Therefore, the best performance of the camera lens distortion calibration process is achieved, which is transferred directly to the camera calibration process.     

基于参考像面法的CCD摄像机标定新技术

摄像机标定是计算机视觉检测中必不可少的步骤.在现有的摄像机参数标定算法中,纯线性算法标定速度快,但标定精度不是很高;相反如采用非线性搜索算法,标定精度高,但存在标定速度慢以及会出现不收敛现象.通过对现有线性标定算法的研究,提出一种既考虑摄像机的径向和切向畸变,又能实现全线性化求解的全新标定算法--参考像面法.经验证该方法标定速度快、精度较高、算法健壮,适用于大型视觉系统多摄像机的快速标定.     

线阵相机的圆环旋转标定方法

由于传统线阵相机的标定过程复杂,且对标定物精度要求较高,难以保证缺陷的定位精度,本文提出一种线阵相机的圆环旋转标定方法以提高缺陷的定位精度。该方法设计一种新型的圆环形标定板,在静态标定基础上通过旋转线阵相机采集相机视线与圆的交点的坐标,得到旋转角度以及多组标定点,建立线阵相机的成像模型和径向畸变模型,通过非线性优化整体误差函数求解相机的内参和畸变参数,同时分析相机不同旋转角度对标定精度的影响。实验结果表明,当θ≤20°时,该方法的标定精度在0.35 pixel以内,满足实际检测的定位要求,并且在PCB缺陷检测中得到较好的验证。     

基于三线结构光的相机平面标定方法研究

相机标定技术是结构光三维视觉测量的关键技术之一,结构光测量系统的相机标定的精度对三维测量的精度有很大影响;首先对三线结构光系统图的相机标定方法进行了分析,简单介绍了工业相机成像的几何模型及标定的原理;其次利用Harris角点检测方法提取特征点坐标,并选用了BP神经网络来校正工业相机的畸变模型,以提高标定算法的优化速度和标定精度;最后采用张正友的平面标定法对校正后的摄像机模型进行标定实验,由实验结果知,该方法具有一定的准确性和有效性,在一定误差范围内,基于神经网络畸变校正的张正友相机标定能够有效提高视觉检测的精度。     

稳定精确的摄像机标定方法

在Tsai两步法的基础上提出了一种更加稳定精确的摄像机标定方法。由于Tsai两步法中只考虑了摄像机镜头的径向畸变因素,所以为了提高摄像机的标定精度,在其基础上考虑了镜头的切向畸变情况。在求解摄像机参数的过程中,第一步同Tsai两步法采用最小二乘法求解线性方程得到外部参数,再利用最小二乘法求解关于畸变参数K1,K2,K3,K4的线性方程组,最终求得摄像机的内外所有参数。通过实验对该方法进行了验证。     

Integrated remote control of the process capability and the accuracy of vision calibration

This study aims at jointly controlling two critical process parameters from a remote site, of which include the process capability of robotic assembly operations and the accuracy of vision calibration. The process capability is regarded as the indication of robot positioning accuracy. When the robot is driven by the vision camera, the process capability becomes mainly dependent on the calibration accuracy of vision-guided robot system. Even though newly commissioned, high precision assembly robots typically display excellent positioning accuracies under normal working conditions, the imperfect mathematical conversion of vision coordinates into robot coordinates imparts the accuracy problems. In this study, a novel vision calibration method is proposed that effectively rectifies the inherent complications associated with lens distortions. Our analysis shows that the degree of lens distortion appears very differently along the vision field of view. Because of this non-uniform distortion, a single mathematical equation for vision calibration is deemed ineffective. The proposed methodology significantly improves the positioning accuracy, which can be performed over the network from a remote site. This is better suited for today?s global manufacturing companies, where fast product cycles and geographically distributed production lines dictate more efficient and effective quality control strategies.     

一种摄像机成像误差的模型化修正方法

本文针对摄像机成像误差问题,首先提出了一种新 的径向畸变模型,利用此模型推出了能精确标定摄像机的关键参数（有效焦距、平移矢量的 Z向分量以及径向畸变系数）的线性算法;同时提出了一种成像系统误差的修正模型,并利 用系统辨识方法正确估计了该模型的各参数;并进行了实验验证.这项研究必将使得摄像机 成像的误差整体降低,从而提高了测量精度.