线结构光视觉传感器直接标定方法

分析了传感器测量模型,推导了摄像机畸变模型下的像坐标与像素坐标变换关系,在此基础上,提出了一种基于二元五次多项式拟合的线结构光视觉传感器物像标定模型。在数控平台上,利用锯齿形标定块获取一组标定点,应用最小二乘方法实现参数标定。标定与测量实验表明：本方法实现简单,精度较高,满足测量要求。     

线结构光扫描传感器结构参数一体化标定

为了精确快捷地标定线结构光扫描传感器的结构参数,提出了一种线结构光扫描传感器结构参数一体化现场标定的新方法,建立了线结构光扫描传感器的数学模型,根据张正友摄像机标定思想结合L-M非线性优化算法能快速精确地完成摄像机内外参数的标定,在此基础上,引入辅助线激光,通过反复多次提取两激光交点完成对线结构光平面精确标定。文章还介绍了如何获取激光交点以及精确提取交点坐标的方法,通过设计相关实验验证了本文方法的可行性,使系统精度优于24μm,能满足实际测量要求。     

线结构光传感器结构参数标定的新方法

本文提出了一种简单、快速、高精度的线结构光传感器结构参数的标定方法．为求得光平面和摄像机间的位置关系，设计了一种简单、实用的梯形靶标，以测量光平面上点的坐标，并采用罚函数约束求解参数．该方法对可见光和不可见光的场合均适用．实验证明，这种方法具有较高精度．     

基于机器人系统的线结构光视觉传感器标定新方法

在总结了已有线结构光视觉传感器标定方法的基础上,提出了一种应用机器人系统对线结构光视觉传感器进行标定的新方法。借助于一维光平面对准特殊设计的圆阵列平面标靶,实现对标定特征点的获取,不需要额外对光平面进行标定。在此基础上,还提出以线性化的两步标定方法来求解传感器模型参数,完成了线结构光视觉传感器的标定。该方法操作简单、效率高。实验结果证明:该方法切实可行,测量精度优于0.06mm。     

结构光视觉测量机器人的标定

构建了由线结构光测头和机器人组成的视觉测量系统. 利用齐次坐标变换的方法建立了测量系统的数学模型. 针对数学模型中的手眼关系, 使用半径已知的球体, 采用定点变位姿的方法, 进行粗略的估计. 考虑到机器人的绝对精度较低, 将定点信息和尺度信息作为优化条件, 对计算机器人的运动学参数和手眼关系做进一步寻优. 实验表明文中的方法能够有效提高测量机器人的重复精度.     

线结构光视觉测量系统的标定方法

线结构光视觉测量技术是目前广泛应用的一种非接触测量技术。根据线结构光传感器的特点，本文提出了用一种圆阵列靶标及一维工作台组成的坐标系统，用以标定澍量系统参数，同时引入代数射影几何中的交比不变原理，结合光平面上空间点的共面性，解决了对抽象光平面的定位问题，并建立了相应的参数模型。最后，通过标准量块的检测实验，此系统得到了验证。     

基于二值几何编码图案的高精度结构光系统参数标定方法研究

该文提出了一种基于空间编码图案的结构光系统参数标定方法。与传统的基于棋盘格图案标 定策略不同的是,该文采用结构光编码图案实现了系统的高精度标定,具体实施步骤包括：(1)根据编码图案的几何分布特性提出了一种编码特征点检测算子,基于检测出的编码特征点构建拓扑结构,利 用仿射变换原理及双线性插值算法提取出编码几何元素图像;(2)将几何元素识别转化为监督分类问题,通过采集大量训练样本训练卷积神经网络,实现编码元素的准确识别和解码过程;(3)利用射影变 换原理建立相机像平面与投影机像平面之间的对应关系,利用此对应关系将标定板上棋盘格角点在相机像平面上的坐标转换至投影机像平面,最终实现了对相机和投影仪内外部参数的同时标定。标定结果显示,该方法对投影仪的标定重投影误差不超过 0.3 像素;三维重建实验结果显示,与传统标定方法相比,该文方法能够显著提升系统的标定和三维重建精度。     

一种结构光传感器标定调整方法的研究

简单介绍了结构光传感器的组成和现有的标定方法.综合考虑采用公式法,基于标定模型给出了一种标定调整方法,即利用光电二极管对光强的感应进行调整, 借助于标准具进行标定.标定调整中运用了光学瞄准和计算机图形定位技术,此方法简单方便,克服了以往方法的复杂繁琐.经实验验证,重复性误差0.02 mm,精度达到±0.08 mm,与现有方法相比更精确更稳定.     

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。     

基于视觉检测站线结构光传感器的标定方法

将一种基于交比不变性的标定方法应用于工业现场,实现对白车身柔性激光视觉检测站中线结构光视觉传感器的现场标定.利用平面靶标在传感器测量空间内自由移动,结合其数学模型,实现传感器中摄像机的标定;利用透视投影交比不变性获取标定特征点实现对传感器的现场标定.实验结果表明:该方法标定精度高,传感器测量标定精度完全满足白车身测量精度要求.     

结构光视觉传感器标定靶标的自动处理算法

设计了一种新型平面靶标,基于Zhang摄像机标定法和投影变换中的交比不变性,进行结构光视觉传感器系统的标定.针对靶标结构特点,开发了一套进行特征圆和光条中心提取的图像处理算法,提出基于映射变换的拓扑定位算法,实现了平面靶标拓扑定位和特征识别的自动化处理过程.实验证明,该算法处理准确、稳定可靠,可有效地进行结构光视觉传感器的系统标定.     

焊缝跟踪视觉传感器中图像多类型特征选择与提取

针对在焊接机器人焊缝跟踪传感器中不同类型工件焊缝接头的结构光图像特征,提出一种图像特征选择与提取方法.首先,对图像进行自适应分割,提取出激光条纹中心线.再根据三种典型焊缝接头类型:预留坡口对接类,无坡口直接对接类和左、右搭接类型焊缝的结构光图像的特点,分别选择激光条纹曲线的沟槽中心、条纹曲线的转折点和间断点作为焊缝特征点,分别进行提取.对不同类型焊缝结构光图像的处理实验结果,验证了本文方法的有效性.     

结构光测量系统的投影仪标定方法研究

传统单目视觉结构光测量系统通过解相位间接计算被测物的高度信息,系统约束性过强、不易操作、且标定精度较低.将双目立体视觉原理引入单目结构光视觉测量系统,根据投影仪图像坐标和摄像机图像坐标的对应关系,将投影仪当作一个逆向的相机,建立了投影仪模型,使用成熟的相机标定算法对投影仪进行标定.再配合四步相移法和基于多频外差原理的时域相位展开法,实现条纹图像的快速精确解相位.相对于传统的单目视觉结构光测量系统,本方法具有单目视觉系统操作简单、鲁棒性强的特点,同时也可以达到双目视觉测量的精度.实验结果表明,这种方法的投影仪标定精度达到了实际应用的要求.     

多投影显示系统结构光几何校正算法

针对带有非规则曲面显示墙的多投影显示系统的几何校正问题,提出一种基于结构光投影技术的自动非线性几何校正算法.该算法首先用结构光投影技术计算出每个投影机与显示墙的映射关系;其次使用相机拍摄显示墙上的经纬度点阵;最后通过提取拍摄的图像特征计算得到投影机帧缓存中每个像素点在全局坐标系下的经纬度值,并将其转换为纹理坐标,从而实现了非线性几何校正.模拟仿真实验和虚拟机场系统中的实际应用结果表明,文中算法能够有效地提高系统的几何校正精度,且无需进行相机的标定和具有显示墙解析式的先验知识,适用于任意光滑的曲面显示墙.     

基于线结构光视觉的燃料组件变形测量技术研究

针对快堆燃料组件外形变形参数的测量,设计了基于线结构光的燃料组件变形测量系统,并考虑到辐射对电子元器件和测量精度的影响,进行了测量系统的辐射屏蔽设计。对辐射屏蔽玻璃的折射对测量的影响进行了研究,并在空气中线结构光测量模型的基础上提出一种折射校正的线结构光测量模型。在空气中进行测量系统标定,然后对加玻璃的测量值进行折射校正,通过多组测量实验表明折射校正模型校正误差为±0.05 mm,线结构光燃料组件测量系统的全局参数测量的标准差不大于0.03 mm。组件测量系统能在一定辐照剂量下能实现燃料组件变形参数的高精度测量,对于获取燃料组件物理参数和堆芯设计具有重要的意义。     

一种基于激光结构光的焊缝跟踪视觉传感器

焊缝自动跟踪是实现焊接自动化的关键.本文在总结不同焊缝跟踪传感器研究的基础上,设计了一种基于激光结构光的视觉传感器.针对不同类型焊缝(V形、U形坡口焊缝、搭接、对接焊缝和第一道焊焊缝、多道焊焊缝等)的图像特点,开发了焊缝激光图像处理模块库,可以提取出焊缝特征点位置坐标,实现焊缝跟踪.实验证明,传感器具有较高的精度和可靠性,并对焊缝跟踪系统具有一定的普适性.     

结构光与双目视觉相结合的三维测量

在三维测量技术中,传统的双目立体视觉方法计算量大,对没有明显特征的图像,匹配精度较低。本文将基于结构光的三维测量技术与双目成像技术相结合,解决了特征点搜索的困难,提高了测量的精度。与传统结构光成像技术相比,采用常规的双相机立体标定,不需要进行投影仪标定,降低了系统的复杂性,提升了系统的可操作性和灵活性。最后,运用该技术进行三维测量实验,测量结果表明了该技术的可行性。     

基于十字线结构光视觉测量系统

为了将线结构光视觉测量原理应用于零件二维轮廓的同时检测,文中使用了十字线激光器作为结构光投射器,它将在空间中形成相互垂直的两个光平面,配置一个CCD相机就组成了一个十字线结构光视觉测量系统。基于计算机视觉技术,文中重点介绍了该视觉测量系统的标定参数及方法,利用光平面的共面性推导了系统的测量原理,建立了两个光平面相应的数学模型,并用其实现了对零件的非接触二维轮廓曲线的测量,验证了模型的正确性和可行性,且方便快捷。     

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。     

基于结构光的机器人弧焊混合视觉伺服控制

A novel hybrid visual servoing control method based on structured light vision is proposed for robotic arc welding with a general six degrees of freedom robot. It consists of a position control inner-loop in Cartesian space and two outer-loops. One is position-based visual control in Cartesian space for moving in the direction of weld seam, i.e., weld seam tracking, another is image-based visual control in image space for adjustment to eliminate the errors in the process of tracking. A new Jacobian matrix from image space of the feature point on structured light stripe to Cartesian space is provided for differential movement of the end-effector. The control system model is simplified and its stability is discussed. An experiment of arc welding protected by gas CO_2 for verifying is well conducted.