基于彩色结构光三维视觉系统的三维测量技术

本文在总结了传统的结构光测量方法的基础上,介绍了一种新颖的结构光三维测量方法,即基于颜色编码的结构光三维重建方法.本文首先介绍了结构光系统的士要组成,主要包括一个用来拍摄场景的摄像机和一个用来投射具有一定信息的彩色条纹结构光的投影仪.本文阐述了摄像机数学模型和投影仪数学模型,并在此基础上提出了一种简单易于实现且具有较高精度的标定方法.最后通过实验获得待测物体的精确的三维数据.     

一种新型三维视觉测头的结构与原理

本文介绍了一种新型三维视觉测头。该测头通过旋转镜片反射线结构光 ,完成对被测零件表面的扫描。通过采用步进电机控制的旋转式定位工作台和多视角数据融合技术 ,实现对零件各个侧面的测量 ,得到完整的零件表面数据云 ,以适应零件尺寸检测的各种要求。文章阐述了多视角数据融合原理 ,论述了标定工作台旋转中心的方法。最后给出了数据融合及测量的实例     

一种旋转变压器-RDC测角系统的数字标定及补偿方法

针对旋转型直接驱动伺服电机转轴角位置精密测量，采用了由旋转变压器-RDC构成的高精度测角系统，介绍了测角系统的硬件构成和RDC及其相关参数的选择。为提高测角系统的精度与可靠性，提出了一种数字标定方法，根据对标定曲线的分析得到了RDC的突跳误差和旋转变压器的交轴误差，并提出了采用软件消除和补偿误差的措施。实验结果表明，通过数字标定和误差补偿后的测角系统精度达到3角分。     

采用LCD投影实现三维曲面测量技术研究

本文研究了采用LCD光栅投影形成结构光的立体视觉传感器进行三维曲面测量的方案。通过LCD光栅编码,投射规则的序列图案到被测曲面,实现被测曲面上点的空间编码,然后对投影点由粗到细进行匹配,从而获得高精度空间匹配点,经过标定的传感器即可计算出空间匹配点的三维坐标,从而完成曲面测量。由于LCD投影图案易于控制,速度快,定位精度高,机械结构简单,所以该方案测量速度快,同时可获得较高的测量精度。     

基于角点的双目视觉绝对定位研究

针对于双目视觉中立体匹配难,获取视差不准确,提出利用亚像素特征角点进行立体匹配,利用张氏标定法先进行单目标定,再进行双目标定,对输入图片进行校正,人工选择特征点点对进行立体匹配得到视差,利用三角测量法,通过视差与重投影矩阵,得到单个空间点的三维坐标,将其转换到跟踪仪坐标系与跟踪仪测量反射球的空间坐标进行比较,利用视觉系统测量特征点的不同位置的三维坐标继而得到空间距离,将其与跟踪仪测量反射球移动得到的距离进行比较。实验结果表明在视野为1 m×1 m×1.5 m的范围内每个特征点空间坐标定位精度在3 mm以下,距离测量精度在0.5 mm以下,相对误差最小能达到0.2%。在特征点提取准确的情况下,运算量少,效率高,能达到较高的测量精度。     

摄像机内图像传感器装调误差检验方法

特征点三维坐标的测量精度直接影响目标位姿的解算。相机安装校准过程中内部图像传感器产生的装调误差会导致实际成像点位置发生偏离,为消除定位偏差而最终提高三维测量精度,经过理论分析将装调误差分解为夹角误差、位移误差、旋转误差并分别建立不同的误差模型。首先将目标函数设置为成像点坐标差方程,利用多目标不等式的非线性最优化模型从理论上定量分析了装调误差,绘制各误差的三维分布图,定性分析了装调误差的发生趋势。选取某一型号相机进行物理实验,首先测定出主点坐标偏移量Δx=0.665 08 mm,Δy=0.936 68 mm,然后根据上述方法获得装调误差大小,得到相机偏移夹角为0.92°,偏移距离为1.41 pixel,偏移角度为0.047°,与所给真实值范围进行对比,验证了所提出标定方法的有效性。     

三维激光扫描测量系统标定方法研究

三维坐标法是一种经常使用的三维激光扫描测量系统标定方法。本文通过分析三维坐标法标定精度的限制因素,提出了一种基于一维坐标的标定方法。由于回避了激光扫描传感器无法准确获得某特定点三维坐标的劣势,一维坐标法可以不受扫描点间距的影响,使得标定精度比常规的三维坐标法大大提高了。本文对这种一维坐标法进行了详细地理论分析和数学仿真,并给出了一个典型工程应用实例。     

基于混合并行计算架构的三维测量与重建

随着工业应用对物体三维信息需求的增长,3D光学传感器在工业自动化领域得到越来越广泛的应用,然而设计并实现一种高效率、高精度、低功耗、低成本、部署灵活的嵌入式结构光三维成像设备依旧是一个很大的挑战。根据结构光测量系统的组成与特点,设计了一种面向结构光测量系统的混合并行计算架构,并以此架构为基础实现了一种基于多频外差测量原理的结构光三维测量与重建系统。根据所设计的混合并行计算架构的硬件特点,从计算过程和数据类型两个方面对结构光测量算法的计算过程进行了有针对性的优化。最后的实验结果表明,对于一组(1 200×1 600)相移图像计算耗时23.51 ms左右,对测量平板拟合标准差为0.419 mm,所设计并实现的结构光三维测量与重建系统能获得与传统PC平台相当的测量精度,但计算所需能耗比和时间都优于传统PC平台。     

基于机器视觉的永磁球形步进电动机转子位置检测方法

介绍了永磁球形步进电动机的基本结构及基于机器视觉的球形电机位置检测方法。在电机转子表面喷涂用伪随机编码生成的网格图,图像传感器获取转子图像。通过分析所获取的图像,得到特征点在固联于转子球的坐标系下的坐标。图像传感器标定后得到的参数,可以计算出图像中的特征点在参考坐标系下的坐标。利用这些点在不同坐标系下的坐标,得到2个坐标系间的旋转矩阵,即确定了球形转子旋转后的空间位置。实验结果表明该方法的有效性。该方法可以用于实现闭环控制球形电机。     

基于结构光测量技术的 DMD 自适应掩膜生成

为解决强反射表面物体测量过程中易发生局部镜面反射,影响测量精度的问题。将数字微镜添加到结构光测量光路中并设计搭建测量系统,包括数字微镜、CCD相机、投影仪等器件。完成了系统的匹配、相机和投影仪的参数标定以及相位计算,采用麻雀搜索算法优化BP神经网络的方法建立数字微镜单元和相机像素单元之间的坐标映射关系,映射误差为0.583 pixels。基于PID控制器提出一种自适应掩膜生成方法,并对具有强反射表面的量块进行了测量实验,实验表明该方法能有效降低过曝光区域的灰度,实现了高动态范围成像。提出的方法可为强反射表面的三维测量提供理论支撑。     

基于深度学习的并联机器人定位检测技术研究

针对机器视觉领域中并联机器人存在目标识别模糊,分类效率差以及反应速度过慢的问题,提出了一种基于深度学习的并联机器人定位检测技术。首先对目标识别物进行图像采集,改进图像数据集,将处理前后图像放入训练集提高网络效率,搭建YOLOX目标检测分类识别算法提高并联机器人检测精度;其次改进训练方式,通过预训练与实际训练提高可靠性,改进损失策略;然后建立并联机器人主体基坐标系与相机坐标系,结合手眼标定与相机标定方法,求得目标实际坐标与机器人基坐标系的转换关系;最后在并联机器人实验平台验证目标标定结果,对比主流深度学习算法YOLOv3、YOLOv4、Faster-RCNN得出的并联机构网络定位与实际定位的相对误差,结果表明YOLOX的定位精度误差为3.992-5.061mm之间,平均精确度达到了91%左右。该方法可为并联机器人结合深度学习实现检测定位提供一定参考价值。     

基于霍夫直线检测与二维透视变换的图像校正恢复算法

为了解决当前文档图像场景变换随机性较强,存在目标边缘检测和图形转换不准确的问题,导致图像校正质量较低的不足,分别从霍夫直线检测与二维透视变换的角度出发,提出了基于霍夫直线检测与二维透视变换的文档图像校正恢复技术.首先,根据聚类分割与形态学处理,得到包含文档目标在内的二值图像,达到去除噪声干扰的目的.然后,基于霍夫直线检测,计算文档边缘直线坐标,耦合二值图像目标轮廓,建立文档直线检测算子.最后,综合平移变换、仿射变换和刚体变换,构建二维透视变换矩阵,重新分配图像坐标,达到图像校正转换的目的.实验测试结果显示,与当前图像校正机制相比,校正技术拥有更高的图像恢复质量与抗干扰性.所提算法具有理想的校正恢复质量,在二维码识别等领域具有重要应用价值.     

基于计算机视觉的室内定位系统设计与实现

现在传统的室内定位技术大多需要在被定位物体上安装标签或者终端设备,在一些特定场合存在很大的局限性。为此提出了一种基于计算机视觉的室内定位系统。该系统通过目标检测算法检测出特定物体并获取其图像坐标,经过目标点判定算法判断该物体是否在待定位区域内,最后通过投影变换算法获取到该物体对应的地图坐标。在被定位物体无感知的情况下,完成对其定位且定位误差在1米以内。为了方便用户直观的观察,采用网页的形式,将实际地图与物体位置显示在终端设备上。     

基于机器视觉的孔类零件尺寸在线检测

应用机器视觉技术对孔类零件进行尺寸测量,采用边加工边测量的方式进行在线检测,可有效缩短零件的生产周期,提高生产效率.通过分析零件的工艺特征,选用CMOS相机与高精度远心镜头,对有倒角的特征采用环形光源照明,对未倒角的特征采用同轴光源照明,提高了硬件平台的柔性化.针对图像采集与传输过程中的椒盐噪声与高斯噪声,对采集后的灰...     

单轴转台上 2D 激光雷达的位姿估计

针对单轴转台搭载2D激光雷达进行场景扫描的系统中的激光雷达动态位姿估计问题,提出一种利用V形棋盘格标定板进行位姿估计的方法。通过相机拍摄标定板上的两条光条直线的图像,提取光条直线特征,计算光平面及两条光条在相机坐标系下的方程;再结合雷达提供的扫描数据,计算出雷达坐标系与相机坐标系的变换关系;通过控制转台做3次以上的旋转运动,解算出转台轴在相机坐标系下的直线方程,拟合出雷达光心、雷达坐标系的坐标轴关于转台旋转角度的函数关系。位姿估计实验中计算得到的雷达光心位置与样本的平均误差在1.2 mm以内,计算得到的雷达坐标轴方向与样本的平均误差在0.7°以内;目标测量实验中通过单轴转台搭载2D激光雷达对目标尺寸测量的平均误差在3 mm以内。实验结果表明该方法具有较好的准确性。     

基于线结构光的空间圆高精度测量算法

分析了空间圆透视投影的数学模型,由于透视投影畸变的存在,提出了基于线结构光的空间圆几何参数的非接触测量方法,利用光条中心和圆孔边缘图像,筛选出圆孔的图像坐标,进而获取圆孔上的三维坐标,并采用将三维数据转换成二维数据处理的方法来拟合出圆孔的几何参数.实验结果表明,该方法减小了空间圆透视投影形状畸变引起的测量误差,能快速采...     

基于局部光栅补全的反光物体三维重建

针对结构光三维重建过程中,因表面强反光造成光栅形变而导致的相位误差、重建精度降低的问题,提出一种基于局部光栅补全的重建方法。首先对被测物体自身材料特性以及镜面反射角等引发三维重建点云模型缺失现象的反光因素进行分析。其次在相位展开前,引入局部光栅补全法,对反光区光栅丢失部分进行补全,以相移法加互补格雷码重建法为基础提高相位展开精度。最后,通过搭建单目结构光三维重建系统,对平面度误差在0.5 mm范围内的反光矩形铝合金板进行三维重建。实验表明,本文提出的改进方法可以有效补全因物体表面反光造成的重建缺失,其相位解码信息更加完备,重建率相较于传统方法提升了25%,平面度误差率降低了28.2%。     

隧道围岩沉降自适应实时识别及测量

针对传统隧道围岩沉降监测方法鲁棒性较差、难以及时有效的监测隧道围岩沉降值的问题,提出将坐标注意力结合目标检测算法的隧道围岩沉降自适应识别测量算法。利用工业相机拍摄不同环境靶标图像建立数据集,训练具有坐标注意力的目标检测模型,在测试集中验证模型预测精度为97.9%。使用图像中靶标的数字以及LED灯点的像素坐标标定测量算法模型并计算沉降值。结果表明在25 m范围内测量误差小于1 cm,在10 m范围内的靶标测量误差小于5 mm。     

基于kalman滤波的机器人三维视觉定位

针对三维视觉定位问题,提出了一种基于kalman滤波的机器人眼在手上视觉定位方法。利用图像的全局特征描述子-图像矩来提取目标的三维图像特征,在不标定摄像机和机器人坐标变换关系的情况下,采用kalman滤波估计算法对图像雅可比矩阵进行在线辨识,并建立图像特征反馈控制,使定位目标物体的图像坐标始终保持在图像平面的中心位置。利用MATLAB仿真软件建立了基于kalman滤波的机器人眼在手上视觉定位仿真模型,实现了机器人的三维视觉定位。实验研究表明,该方法可以使机器人到达目标位置,且定位精度较高。