机器人视觉系统的自标定新算法

基于平面模板摄像机自标定的新算法，利用正六边形的特性，给出了一种精确求解其外接圆圆心的巧妙方法．基于这种算法，又提出了一种完全基于欧氏空间一般定理的实用算法．在平面模板上需三个半径已知的圆，摄像机只需作两次运动参数未知的刚体运动，即可确定摄像机的内部参数．本算法对摄像机的运动没有约束，且平面模板易于制作．仿真试验和真实图像试验的结果表明，此算法的标定精度足可与通常的平面模板标定算法相比，且用到的图像幅数更少．     

基于计算机视觉的线性摄相机标定技术研究

通过建立基于一阶径向畸变的摄像机数学模型,提出了一种线性求解摄像机参数的标定方法,对摄像机模型中内部参数和外部参数进行逐步求解,且全部过程采用线性方法求解,从而改变了传统的摄像机标定依赖于非线性优化的缺点,避免了非线性优化的不稳定性.实验证明此方法具有较高的标定精度和较强的实用性.     

结构光双目测量系统标定方法

为了解决双目结构光测量系统参数不容易准确获取的问题,依据传统摄像机标定方法,结合结构光双目测量系统的特点,提出了CCD摄像机标定方法.通过对左右CCD摄像机采集得到的两幅标定模块的图像数据分析,按照"两步"标定法的思路,先得到平移向量R和旋转矩阵R等外部参数,再利用已知的空间距离求解到摄像机的成像模型需要标定的其他参数.实验数据表明,该方法可简便、准确地标定出CCD摄像机参数,方便了三维视觉测量工作,是一种有实用性的标定方法.     

建筑板材安装机器人视觉系统及标定方法研究

在总结了已有线结构光视觉传感器标定方法的基础上,提出了一种针对建筑板材安装机器人系统特定工作条件下,对线结构光视觉传感器进行标定的新方法.利用机器人精确移动获取标定点,并根据图像中反应的外界光照条件,板材尺寸等信息,通过BP神经网络逼近线结构光视觉传感器的标定模型,从而将线结构光视觉传感器的内外参数统一标定.该方法大大简化了标定过程,并在应用中取得了较好的效果.     

双目视觉测量系统标定精度提高方法研究

针对提高双目视觉测量系统的标定精度问题,介绍了双目线结构光视觉测量系统的构成和工作原理,分析了影响系统单幅测量精度的各种因素,提出了改善标定精度的方法。采用张氏标定法求解相机内参,用双相机固有的对极几何关系求解外参,二维标定靶选用150mm×150mm的黑白棋盘格。根据标定结果反求标定靶的对角线距离,用该距离来验证标定结果。实验表明,标定误差稳定在20μm,可以满足实用要求。     

计算机三维视觉定位系统的校正

本文介绍一种利用平面镜代替第二摄象机的简易计算机三维视觉定位系统，分析了系统误差产生的原因，提出了一种新的校正方法，即采用多次校正，分类校正，减少积累误差的方法。该校正方法易于实现，实验结果表明，校正效果较为理想，同时简要说明了系统的使用过程。     

双摄像机结构光三维测量系统自标定方法

针对双摄像机与投影仪结构光三维测量系统的标定问题,提出了极线约束条件下的自标定方法．依据极线约束理论,通过标定物上特征点与对应双摄像机的两个像点确定极线方程,建立了两个摄像机之间的平移和旋转关系矩阵．将多编码周期三角形灰度分布图案投射到标定物,获取特征点在投影仪上对应点的坐标,采用改进8点法建立投影仪与双摄像机关系矩阵的两个估计矩阵,利用对极距离为目标函数进行估计矩阵优化,得到双摄像机和投影仪的参数矩阵．采用该系统对平面和人脸进行了三维测量实验,结果表明平面测量的最大绝对误差不大于1．7mm,相对误差不大于0．18％,表明了该三维测量系统自标定方法的有效性．     

一种基于图象的无标定视觉伺服方法的研究

采用基于图象的视觉伺服方法，绕过了3D空间的重建，直接利用图象特征来控制机器人的运动、给出了一种基于图象的无标定的视觉伺服控制方法，通过动态估算图象雅可比矩阵来代替实际的雅可比矩阵，消除了工业应用中标定的繁琐和由此引起的误差，特别避免了基于位置控制方法成像过程的非线性和图象匹配等带来的视觉重建困难。     

基于OpenCV的摄像机标定方法研究

提出了一种基于OpenCV的摄像机标定方法.分析计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,考虑摄像机透镜的径向畸变与切向畸变的影响及模型的求解方法,同时结合基于Matlab的摄像机标定工具箱中的角点提取模块,给出了实验结果.结果表明,此方法精度较高、鲁棒性好,有效解决了计算机视觉系统的开发研制周期长的问题,可广泛应用于三维重建、虚拟现实等领域.     

双目视觉传感器的自动标定

双目视觉传感器在三维激光扫描测量中已得到广泛应用，其标定的简易与精确程度直接影响了三维激光扫描测量仪的使用。利用含有多个圆形标志的标定块以及两步标定方法，采用动态闽值分割，边缘提取，轮廓自动跟踪等技术，实现了对其自动标定。标定结果显示，自动化程度及标定精度较高，且具有较好的抗干扰性及稳定性。     

激光扫描图像编码三维视觉系统误差分析与标定

基于激光扫描图像编码的三维视觉原理,提出了对其进行误差分析的方法,并通过移动标准平面来建立深度数据表的标定方法．该方法有效地减少了图像采集和处理量,测量时 间短,标定精度高．     

三维激光测距系统设计与标定方法研究

针对传统三维激光测距系统标定结果精度低的缺陷,设计一套由云台和激光测距装置组成的三维激光测距系统。提出了采用平面特征的标定方法。在初始标定值下,对一个已知平面三维扫描后的若干帧,每帧的若干点作为试验点,用Matlab做非线性优化,来找到一个合适的标定值,使得试验点拟合后得到的平面到真实平面的距离平方和最小。该标定方法简单,经过试验证明,此方法能精确地实现激光的标定。     

双目视觉立体标定方法的改进

为了提高双目立体视觉系统中立体标定的精度,提出了一种利用正方形标定域中相互正交方向的消失点进行立体标定的新方法.首先摄像机从不同的方向拍摄平面标定板,在图像平面上确定一个正方形投影区域,再根据射影几何模型中的交比性质,计算出正方形中相互正交方向上的两对消失点;然后利用消失点与光心连线的射影几何性质,线性求解摄像机的全部内外参数;最后利用全局优化方法进行参数的优化.这一方法继承了张正友标定方法畸变模型的使用,实验利用MATLAB通过左右摄像机拍摄的两组图像对方法进行验证,实验结果表明,该方法的立体标定精度较高,且旋转矩阵R和平移向量T均符合实际要求;由于实验中正方形投影区域的大小及具体的位置关系是随机的,使其具有较好的实用性.     

焊缝视觉跟踪系统中标定算法的研究

针对TIG焊焊缝视觉跟踪系统的标定问题,基于光学成像的几何原理,通过CCD摄像机获取焊接区熔池图像,经图像处理后,将其转化成图像目标坐标矩阵,以转换后的目标矩阵为初始矩阵,确立了一种可以完成4种坐标相互转换的数学模型,以此数学模型可以完成三维世界坐标与二维图像坐标之间的相互转换．将研究结果应用于铝合金TIG焊过程的质量控制,保证了焊接过程的稳定,实现了对铝舍金TIG焊焊缝成型的良好控制．     

基于移动靶机器视觉测量系统的标定

论述了机器视觉测量系统中摄像机方位元素标定的基本原理、物镜系统畸变参数以及系统中其他误差处理的基本思想.在三坐标机上测出标定块上各孔心在标定块板面的二维坐标通过移动标定块产生标定点列的另一维坐标经角度变换采用优化方法求取摄像机的各参数并经验后补偿校正提高了精度     

基于OpenCV的视觉测量技术中摄像机标定方法

以视觉测量系统中的摄像机标定为研究对象,分析了开源计算机视觉库OpenCV中的摄像机模型,并考虑了镜头的畸变及求解方法,得出基于OpenCV的摄像机标定方法．该方法利用了OpenCV的函数库,简化了标定求解过程,提高了标定速率,并具有良好的移植性,适合于其他视觉测量系统．     

双目立体视觉在光电子器件自动对接系统中的应用

介绍了双目立体视觉在光电子器件自动对接系统中的应用。该系统以线性成像模型为基础建立了双目立体视觉系统的数学模型,介绍了视觉系统标定的实现,包括标定点提取、特征点定位等。通过光纤对接实验验证了该方法的有效性和可行性。