采用标记约束实现三维图像拼接新方法

该方法的特点在于利用相邻图像块中3组重叠标记约束信息,完成传感器测量位置相互关系参数的标定,根据相互位置关系标定参数实现坐标系的统一和三维图像数据的拼接。同时,在标定参数解算过程中,引入旋动理论,利用空间向量分步求解12个位姿参数,使求解过程简单易行。通过对一自由曲面分块测量及数据拼接实验表明,这种方法参数求解简单,空间距离拼接相对误差优于0．56％。     

光笔视觉三维测量中光斑图像点立体匹配方法

针对光笔视觉三维测量中左右两幅图像中光斑图像点的立体匹配难题,引入SoftPosit 算法将其转换为二维像点与三维物点对应关系未知情况下的位姿参数估计问题.通过将对应匹配和位姿估计融合在一起,进行捆绑迭代寻优,分别完成左右两幅图像中光斑图像点与空间光笔光斑的对应匹配,从而实现了左右两幅图像中对应光斑图像点的立体匹配.该方法基于模型,与空间点分布模式、点的数量及图像灰度无关,实验结果表明该方法切实可行,也可用于特征点的识别.     

三维曲面轮廓的非接触式现代测量

三维曲面轮廓非接触式精密测量是现代计测领域中的一个难题。本文论述当今三维曲面轮廓的非接触式测量的主要方法，并着重分析与比较了内曲面的非接触式测量的特点。     

人体三维无接触测量系统的研究

本文对人体尺寸三维无接触测量系统进行了介绍 ,论述了人体测量的基本原理、系统结构和拼接方案 ,并且进行了人体模特的实物测量实验。实验表明该系统具有操作方便 ,测量速度快和测量准确度高的优点     

三维尺寸视觉测量系统

视觉测量技术是一种先进的非接触测量手段,具有系统组成灵活、工作空间大、精度合适、自动化程度高等特点,非常适合工业现场的在线测量与质量监控。本文分析视觉测量的原理及视觉测量系统的组成,研究了一个实际的视觉测量系统。     

发动机孔探图像三维测量与立体重建的实现

作为一种新兴的可视探测技术，孔探成像分析在现代发动机故障诊断中一直发挥着重要的作用。研制和开发基于孔探图像的三维测量与立体重建系统对提高故障诊断水平和预测准确度，降低工作中的人力物力投入，节约维护成本都有着重要的现实意义。本文以整体系统的构架为线索，阐述了系统的图像采集，摄像机标定，图像预处理，立体匹配，3D计算以及深度重建等功能模块的研制思路和基本算法，并给出部分研制结果。本系统的开发为基于也探图像的发动机故障监测与诊断系统的奠定了重要的基础。     

造影图像序列中动脉血管的三维测量

针对X射线心血管造影图像的后处理问题,本文提出一种采用两个近似正交的单面X射线造影图像序列对冠状动脉的三维形状和运动参数进行定量测量的方法.该方法首先采用snake技术从两个角度的图像中重建出各时刻的三维血管轴线.根据三维重建和二维提取的结果,完成对血管形状参数(如长度和腔径)的测量.然后将血管运动场的估计转化为对相邻时刻间血管分支轴线的逐点匹配,并获得位移幅值和运动轨迹等重要参数.最后分别采用模型的X射线图像、计算机模拟数据和临床图像对该方法进行了验证.实验结果表明,该方法是可行的.     

三维内曲面轮廓非接触式激光扫描图象测量

三维内曲面轮廓的非接触式精密测量是计测领域中的一个难题。本文基于光机电一体化的思想，针对非球型回转体内轮廓的非接触式测量，提出了激光扫描图象测量法，论述其测量原理，介绍了测量系统的特点和组成．对这一技术的研究．将有助于零件的在线非接触式测量，尤其是在恶劣的工业环境下的测量，以及计算机集成制造技术（ＣＩＭＳ）的发展     

从序列图像计算二次曲线的光流

提出一种二次曲线的整体表示法：空间二次曲线和平面二次曲线的坐标表示法，建立了基于动态灰度图像和基于序列灰度图像的二次曲线光流概念，采用边缘检测、边缘细化和轮廓跟踪等技术，获得了具有单像素宽的边缘点集，提出有分段二次曲线描述边缘，计算得到了二次曲线的光流。     

三维测量技术与飞机水平测量新方法

论述了三维测量技术应用于飞机水平测量的必要性、技术的可行性以及新的测量思路,并提出了需要同时改进的几项工作。     

A fast 3D shape measurement method based on sinusoidal and triangular fringe projection

Existing methods to measure 3D shape of complex object involve processing more than six captured images to obtain the absolute phase, which limit the measurement speed. This paper presents two sinusoidal fringes and two triangular wave fringes which is used to measure 3D shape of complex object. The two-step phase-shifting sinusoidal fringes and two-step phase-shifting triangular wave fringes are calculated to obtain the wrapped phase, and then the two-step phase-shifting triangular wave fringes are used to determine the fringe order. Due to decrease the number of projection fringes, the speed of measurement increases. The triangular wave fringe carries more information of the object than linear increasing/decreasing ramp fringe in the actual measurement, more noise in the base phase to be overcome, thus improving the measurement accuracy. The benefits can be widely applied in high-speed, real-time 3D measurement of complex shape. Experimental results have demonstrated that the proposed method is simple, but effective.     

霍尔效应的地下位移三维测量方法研究

当霍尔传感器与磁钢之间的相对位置变化时,霍尔传感器感受到的磁感应强度也随之变化,从而导致传感器的输出电压改变.采用三个霍尔传感器组成传感器阵列,建立三维笛卡儿坐标系.通过测量传感器的输出电压并结合一定的算法,可计算出某一时刻磁钢的三维坐标.地下土体的变形会改变霍尔传感器与磁钢之间的相对位置.在得到磁钢新的三维坐标之后,通过几何运算得出位移的大小.     

一种基于三维模型投影的人脸识别新方法

研究了使用三维人脸模型进行不同姿势下的人脸识别问题,提出了一种三维建模二维识别的人脸识别算法,首先使用该方法将三维模型向不同方向投影,进而将不同姿势的二维图像与不同方向的投影结果相匹配,进行人脸识别。研究了使用Minolta Vivid 910进行数据获取,创建三维模型的方法和过程。实验结果表明,在进行不同姿势的人脸识别时,该方法的识别速度快于三维可变形模型方法,识别率远优于使用二维正面图像作为模板的人脸识别方法。     

基于物体表面形貌的单相机视觉位姿测量方法

为了获取在风洞实验中运动物体的位姿变化,提出了一种融合物体表面三维形貌信息的单相机视觉位姿测量方法。该方法以多点透视成像原理作为求解物体位姿变化的基础,以物体的图像特征角点作为特征点,并利用物体表面三维形貌模型信息获得特征点的三维坐标。通过实验完成了该测量方法的精度验证,在400 mm的观察距离上,位移平均测量误差为0.03 mm,均方根误差为0.234 mm;俯仰角、偏航角与滚转角的平均误差分别为0.08°、0.1°与0.09°,均方根误差分别为0.485°、0.312°与0.442°。实验结果表明该方法有可用于实用的测量精度。

     

基于快速散斑结构光三维重建的在线测量系统

在流水生产线中实现工件表面三维信息的快速获取及尺寸的快速测量是当前辊压成形等制造业智能化升级过程中的迫切需求。基于散斑投影的三维重建方法仅需利用单幅物体散斑图像即可重建出物体表面的三维数据,在流水线工件快速测量中具有一定优势。本文对散斑三维重建中较为耗时的对应点搜索算法进行了优化,并在此基础上研制出适用于辊压成形制造生产线的工件快速三维测量系统。实验结果显示,该系统具有较快的三维数据重建速度,测量误差在0.035 mm范围内,能够满足辊压成形工件三维结构尺寸的快速在线测量需求。     

一种基于传像束的新型微三维形貌测量系统

文章根据结构光的测量原理提出了一种基于传像束的微三维形貌检测系统。充分利用传像束自由度大、能弯曲、易实现长度超过1m的光路等优点，在投射结构光条纹及摄取变形条纹图像时用它来代替传统的光学系统，从而使该系统比一般的微三维形貌测量系统多了内腔测量和远距离测量的功能。文中给出了实验结果，该系统的可行性得到了验证。     

基于神经网络的在线计算机图像识别系统

以二值型自适应共振理论（ART－1）神经网络为识别核心设计了一个应用于生产流水线的计算机识别系统，它可以对生产线上的零件和产品的文字和符号进行实时识别，作自动记录。该系统具有学习和识别速度快、识别率高（＞96％），可以灵活改变识别对象，应用范围广等特点。     

神经网络获取三维面形研究

针对基于传统三角原理的结构光三维测量方法难以测量阶梯形物体的问题，应用神经网络对获取的变形条纹进行处理，获取物体的三维面形信息。该方法通过对神经网络的训练，直接建立条纹图分布与物体高度之间的对应关系，完成对物体的三维测量，即使在投影系统参数未知的情况下，也能取得较好的结果。论文中提出的神经网络三维面形测量方法测量时间短，测量过程中只需要一幅条纹图就能恢复阶梯物体的高度信息。计算机模拟及试验验证了方法的可行性。     

Three dimension reconstruction through measure-based image selection

Three dimension (3D) reconstruction is one of the research focus of computer vision and widely applied in various fields. The main steps of 3D reconstruction include image acquisition, feature point extraction and matching, camera calibration and production of dense 3D scene models. Generally, not all the input images are useful for camera calibration because some images contain similar and redundant visual information. These images can even reduce the calibration accuracy. In this paper, we propose an effective image selection method to improve the accuracy of camera calibration. Then a new 3D reconstruction algorithm is proposed by adding the image selection step to 3D reconstruction. The image selection method uses structure-from-motion algorithm to estimate the position and attitude of each camera, first. Then the contributed value to 3D reconstruction of each image is calculated. Finally, images are selected according to the contributed value of each image and their effects on the contributed values of other images. Experimental results show that our image selection algorithm can improve the accuracy of camera calibration and the 3D reconstruction algorithm proposed in this paper can get better dense 3D models than the normal algorithm without image selection.