平面标定靶标标记点的圆心提取算法

基于圆形标记点的平面靶标被广泛应用于摄像机标定与视觉测量中。针对该平面靶标,为得到圆形标记点在像面上的圆心投影,提高摄像机的标定精度,本文提出了一种基于对偶二次曲线几何特性的圆心提取算法。该算法的核心是平面内一个标记点A像面投影二次曲线对应的对偶矩阵,相对于平面内另外一个标记点B的对偶矩阵的一个广义特征向量,穿过这两个标记点的圆心投影。因此,在获取标记点亚像素级边缘点,拟合椭圆得到椭圆二次曲线方程后,通过任意两个标记点的对偶矩阵,均可得到一条穿过这两个圆心投影的向量。经过同一个圆心投影的多个向量叉乘标准化后的结果就是该标记点的圆心投影。 为测试本文方法提取圆心像点的精度,本文在像面与靶标平面夹角40°的姿态下,对直径为90mm的超大标记点提取圆心投影,圆心投影误差为0.1~1pixel。并以此方法得到的圆心投影对手持式扫描仪进行摄像机标定,进而对已知坐标的平面靶标及3D工件上的标记点进行扫描,最大误差不超过0.2mm。通过对比,本文提取的圆心投影比采用椭圆圆心的精度高,而且提高了摄像机的标定精度。     

平面标定靶标标记点的圆心提取

基于圆形标记点的平面靶标被广泛应用于摄像机标定与视觉测量中。针对该平面靶标,为得到圆形标记点在像面上的圆心投影,提高摄像机的标定精度,本文提出了一种基于对偶二次曲线几何特性的圆心提取算法。该算法的核心是平面内一个标记点A像面投影二次曲线对应的对偶矩阵CA*,相对于平面内另外一个标记点B的对偶矩阵CB*的一个广义特征向量,穿过这两个标记点的圆心投影。因此,在获取标记点亚像素级边缘点,拟合椭圆得到椭圆二次曲线方程后,通过任意两个标记点的对偶矩阵,均可得到一条穿过这两个圆心投影的向量。经过同一个圆心投影的多个向量叉乘标准化后的结果就是该标记点的圆心投影。为测试本文方法提取圆心像点的精度,本文在像面与靶标平面夹角40°的姿态下,对直径为90mm的超大标记点提取圆心投影,圆心投影误差为0.1～1pixel。并以此方法得到的圆心投影对手持式扫描仪进行摄像机标定,进而对已知坐标的平面靶标及3D工件上的标记点进行扫描,最大误差不超过0.2mm。通过实验证明了本文提取的圆心投影比采用椭圆圆心的精度高,而且提高了摄像机的标定精度。     

基于射影变换圆阵靶标中心像点的计算

在基于圆阵靶标的视觉测量系统应用中,投影椭圆的几何中心并不是圆中心像点。为此,提出了一种基于射影变换的靶标圆中心像点计算方法。在完成退化椭圆边缘的亚像素坐标提取之后,该方法通过迭代的方式计算投影图像与生成的靶标规格相似图案之间的射影变换关系,可将退化椭圆边缘映射成较规则的圆。采用基于随机抽样一致(RANSAC)的圆拟合算法剔除异常点并计算圆心坐标,通过射影逆变换将其映射回原图像中,最终迭代收敛的圆心坐标点即为中心像点。仿真与实际实验均效果显著,从而验证了所提方法中心像点计算的有效性和准确性,并且可应用于众多视觉测量系统中,具有较强的实用性。     

基于一维靶标的结构光视觉传感器标定

针对结构光视觉三维测量模型参数的现场标定,提出一种基于自由移动的一维靶标(至少包含3个共线特征点,取其中之一为特征线的原点)的结构光视觉传感器标定方法.根据一维射影变换获取靶标上特征线的消隐点,并与摄像机投影中心确定特征线在摄像机坐标系下的方向矢量;基于特征点的长度约束及方向约束计算特征点的摄像机坐标,得到特征线的直线方程;利用射影变换和特征线的方程获得多个非共线的光条上控制点的摄像机坐标,将控制点拟合成光平面.试验表明,在一般试验条件下,一维靶标结构光参数标定方法可以达到平面靶标法的标定精度.相对于二维靶标,高精度大尺寸一维靶标加工制造容易,维护简单,更重要的是可以用于大尺寸结构光视觉测量的现场在线标定.     

基于圆心不对称投影修正的相机标定方法

提出了采用圆心做控制点标定相机,根据成像模型推导了计算误差所需的数学公式,并在标定过程中修正了圆心图像坐标由不对称投影引起的投影误差,以提高标定精度。首先利用直接线性模型估计投影变换矩阵,直接用其元素计算空间圆在图像平面上的投影,对圆心的图像坐标进行修正后,再次计算投影变换矩阵。该方法无需对该矩阵做分解,避免了不同坐标系的转换。模拟试验考察了投影误差与各种空间圆方位参数的关系,实际试验表明:在相机分辨率为780×582,空间圆半径为20mm时,修正误差后的标定误差为0.19437像素,优于未修正的结果,同时也表明该方法可行有效。     

基于直线空间旋转的十字结构光标定

针对复杂曲面特征测量时十字结构光的快速、高精度标定,提出一种基于直线空间旋转的十字结构光标定方法。利用OTSU算法选取最佳阈值来提取光条的所在区域,通过基于Hessian矩阵的Steger算法和最小二乘法提取并拟合光条中心;通过图像中与靶标平面内特征点对的构建,借助RANSAC算法求解单应性矩阵,对光条直线进行单应性矩阵变换来获取靶标平面内的光条直线方程;由相机坐标系与世界坐标系的转换关系,将直线方程转换到相机坐标系下;由空间直线绕任意轴的旋转变换关系,将光条直线绕投射中心线进行旋转,并将旋转前后的两条直线进行平面拟合,求解光平面方程参数。结果表明,该方法对靶标圆心间距测量的平均绝对误差为0.023 mm,均方根误差为0.026 mm。本文方法可以实现较高的测量精度,且能避免靶标平面的多次移动。     

主轴回转运动精度的计算机视觉测量系统

基于计算机视觉测量技术,建立了机床主轴回转运动精度测量系统。系统主要由CCD 摄像机、计算机和相应的图像处理软件组成。利用图像传感器记录靶标特征点运动轨迹,经过图像处理软件的数据处理,可直接测得主轴的回转运动。由于靶标特征点的提取直接影响系统的测量精度,因此提出了以圆形标记作为靶标图案,采用面积矩方法提取圆心来提高系统测量精度。在MATLAB 环境下编程实现图像处理和数据计算,采用最小区域圆法计算主轴回转误差。最后采用该系统对车床主轴进行了测量,试验证明,系统可以实现主轴回转运动精度的精确、快速测量,且精度达到微米级。     

球形靶标中心成像点的高精度定位

为提高球形靶标中心在像平面上成像点的定位精度,研究了球形靶标成像理论及球心成像点定位方法。建立了空间球在摄像机系统下的投影模型,结合空间解析几何理论,证明了球形靶标的透视投影特性。推导出了球心成像点坐标的精确表达式,并结合测量实际给提出了球心成像点的高精度定位方法。利用仿真实验建立了球心投影畸变误差模型并分析了相关影响因素。最后,结合陶瓷标准球进行了视觉系统位姿参数标定实验。结果表明,该定位方法求得的空间球球心重投影误差比传统的球心成像坐标定位方法产生的重投影误差平均减少了36%,位姿参数稳定性相对提高了40%。得到的结果验证了该球形靶标中心成像点定位方法精度高,鲁棒性强,可应用于基于球形靶标的视觉标定或测量中。     

圆心不对称投影修正的相机标定

采用圆心作控制点的相机标定方法需要修正由不对称投影引起的投影误差,以提高标定精度.本文根据成像模型推导了基于直接线性变换法的投影误差计算公式.提出了先估计投影变换矩阵,直接用其元素计算空间圆在图像平面上的投影,对圆心的图像坐标进行修正后,再次计算投影变换矩阵.该方法无需矩阵分解,避免了不同坐标系的转换.模拟实验结果证明了投影误差计算公式的正确性.实际实验表明,在相机分辨率为780 pixel×582 pixel,空间圆半径为20 mm时,修正误差后的标定误差为0.19 pixel,优于未修正时的误差0.20 pixel,结果表明该方法可行有效.     

基于液晶靶标的多CCD线结构光测量系统全局标定

为了在多CCD线结构光测量系统中进行精确快速的全局标定,研究了一种基于液晶平面靶标的多CCD全局标定方法。首先,将液晶靶标放入光平面中,在靶标上显示一系列特征点,各个CCD同步采集。然后,通过时间序列对应特征点的图像坐标与靶标坐标,建立起像平面与靶标平面间的非线性模型。最后,对形位关系已知的标准块进行测量,利用标准块的形位关系对像平面与靶标平面间的非线性模型进行优化,得到像平面与光平面间的映射关系,完成多CCD的全局标定。利用优化后的标定结果进行测量,在自由曲面类物体的测量中三个摄像机的数据拼接精度高,对标准块上特征点距离测量的绝对误差为0.2mm,角度测量的绝对误差为0.2°。方法快速简便,适合现场操作,已在多CCD线结构光测量系统中得到了实际应用。     

基于线结构光参考平面的多摄像机标定方法研究

多摄像机视觉测量系统中不同视觉传感器空间分布广,无公共视角,现场标定十分困难。针对多摄像机标定问题,研究了一种基于线结构光参考平面的灵活标定方法。标定过程中,以空间中同时覆盖相邻摄像机视角的结构光平面作为标定参考基准,在不同摄像机视角中,自由移动平面靶标多次,确保每次移动后靶标与结构光相交,并能在各自摄像机中清晰成像,摄像机拍摄靶标图像。提取靶标图像中角点坐标、激光光条特征点坐标。借助靶标平面与摄像机坐标系外部参数矩阵,求解激光光条特征点在对应摄像机坐标系中坐标。通过结构光基准平面内,不同摄像机坐标系中至少3组非共线特征点坐标信息,求解相邻摄像机外部参数。分别进行标定试验和精度验证试验,试验结果表明该方法切实可行。     

基于双平行平面相机模型的钢板尺寸视觉测量

提出基于双平行平面相机模型的视觉测量方法,用于测量生产线上运动钢板的尺寸。该方法采用数据驱动的方式计算像点在标定平面上投影点的世界坐标;采用k近邻(k-NN)方法生成目标在标定平面上的无畸变投影图像,并建立投影图像与世界坐标系的直接关联。提出了双平行平面模型下相机光心位置标定算法,利用线结构光进行板材厚度测量;在无畸变的投影图像上利用钢板边缘间的平行和垂直性进行钢板边缘特征提取,通过边缘直线的世界坐标方程求取长宽尺寸。最后,给出了针对大尺寸钢板测量的多相机测量系统框架。提出的方法为单目视觉测量方法,相比于其他方法具有现场安装简单和标定工作量小的特点。通过图像分辨率为640×480的相机对尺寸为80mm×50mm×15mm的标准铝块进行了测量,结果显示:厚度测量误差为0.1mm,长度和宽度的误差在0.2mm以内。实际应用中测量精度远高于加工精度,能够满足产品计量的要求。     

基于普吕克直线的多线结构光视觉传感器标定方法

针对多线结构光系统的快速标定,提出了一种基于普吕克直线的标定方法。传统的线结构光标定方法大多以单点的形式进行提取和坐标系转换,从而获得平面方程。然而单点数量较多会导致操作复杂,不适用于多线结构光的标定。为了解决这个问题,提出了一种新的标定方法,该方法在标定过程中全部采用普吕克矩阵的形式,而不是直接使用点特征。该方法有利于在摄像机坐标系下快速准确地获得光平面方程。同时设计了一种与该方法相对应的用于标定多线结构光的平面标定靶标。为了将一般直线转换为普吕克直线,将图像平面维度延展,定义了一个新的图像空间。为了对普吕克直线的坐标系进行转换,重新表达了基于普吕克直线的透视投影模型。基于普吕克空间中直线与平面的性质,对多条结构光线的普吕克矩阵进行合并即可高效地构造出线性的矩阵方程,从而进一步拟合出结构光平面方程。实验验证了所提方法并证明了校准精度的显著提高,当测试距离为1.8 m时,测量得到的三维点的RMS误差在0.08 mm之内。     

基于单目视觉的激光光束方向标定研究

在由激光位移传感器组成的测量系统中,激光光束的方向是一个关键参数.方位角和俯仰角对于一条激光光束是最为重要的两个参数.本文中提出一种基于单目视觉的激光光束方向测量方法.首先,将CCD相机放置于基础平面上方,保持相机光轴与基础平面接近于垂直状态,并利用误差为10μm的圆孔型标定板建立单目定位模型.然后将激光光束发生装置放置在基础平面上并保持位置固定,同时在基础平面上放置特制靶块,使激光光束可以投射到靶块斜面上并形成一个激光光斑.在基础平面上方放置的CCD相机可以清晰的采集到激光光斑、靶块斜面的图像,应用相关算法提取出光斑质心的二维图像坐标.沿激光光束方向以相等间距移动靶块,通过CCD相机采集每移动一次靶块在当前位置下的光斑、靶块图像.利用相关的转换公式,结合靶块本身固有参数,将光斑质心图像二维坐标转换为基础平面下的空间三维坐标.由于靶块的移动,会得到靶块不同位置下激光光斑质心的三维坐标,将这些三维坐标拟合成空间直线表征待测激光光束.拟合直线得俯仰角即为待测激光光束的俯仰角.实验中,应用高精度仪器对靶块参数进行测定,并使用高精度标定板标定相机内外参数建立相应的定位模型.测量精度主要通过单目视觉定位精度、光斑重心提取精度来保证.结果显示,待测光束的俯角最大误差达到0.02°,光束间夹角的最大误差为0.04°.     

基于三点透视模型的线结构光系统标定方法

针对现有线结构光传感系统标定过程中对设备要求高、标定过程繁琐等问题,提出一种基于三点透视模型的快速标定方法。引入一个可自由移动的平面靶标,靶标上只需要共线、且相互位置确定的三个特征点,利用共线三点建立三点透视数学模型,根据三个特征点以及光条纹在摄像机像面的成像信息,就可以获取光平面上标定点在摄像机坐标系下的坐标。平面靶标在视觉范围内任意移动几个位置,得到光平面上多个标定点坐标,从而确定光平面方程。实验证明,该方法平均相对测量误差小于0.8%。该方法不需要昂贵的辅助调整设备,也不需要求解坐标系之间的转换矩阵,简单、快速,适合现场标定。     

形貌视觉测量中立体拼接靶标的设计及应用

设计了一种正六棱柱形状的立体拼接靶标,以靶标侧面6个棋盘格的角点作为全局控制点。基于近景摄影测量技术,建立立体靶标的6个单元模型,通过计算模型内摄站间的相对位姿,推导出棋盘格角点在所属单元模型的局部坐标。以公共棋盘格为中介,确立相邻单元模型的坐标系转换关系。建立靶标的全局坐标系于1号棋盘格,推导该棋盘格平面与其像平面间的单应性矩阵,从而确立全局坐标系和1号棋盘格所处单元模型的坐标系的转换关系。依次递推实现全局坐标系和每个单元模型坐标系的转换,进而计算出全部靶标角点的全局坐标,再经光束平差算法获取精确值。以玻璃表面棋盘格的角点间距作为评价指标,拼接精度优于0.15 mm/m。基于立体拼接靶标的拼接试验表明,实体模型表面4个子区域的局部点云可被精确地拼接成整体点云。与基于全局控制点和平面靶标的拼接方法相比,本方法亦具有更高的拼接精度。     

A novel approach for the field calibration of line structured-light sensors

A new approach for the field calibration of line structured-light sensors is presented, which is fulfilled using a planar target and a raising block. The camera model is firstly established according to the mapping between the world coordinate frame and the computer image coordinate frame. Based on the rule of cross-ratio invariance the calibration points are extracted from the squares on the target, and the lens distortion coefficients are simultaneously acquired. The unknown parameters in the camera model are solved using these points. On the projection of the laser plane, two intersection lines are formed by the laser plane with the target and the raising block, respectively. The angle between the laser plane and the target is worked out by fitting plane using the two lines. Utilizing this angle, the three coordinates of a point in the laser plane can be represented by two of them. Thus the two coordinates can be directly obtained from the camera model. This method simplifies the calibration procedure of structured-light sensors, and facilitates online use. Experiment studies show that the calibrated sensor possesses good accuracy.     

线结构光传感器模型的简易标定

为了现场完成线结构光视觉传感器中摄像机和光平面的同时标定,提出了一种基于单一圆形标靶标定线结构光视觉传感器的方法,该平面标靶包含一个同心圆以及过圆心的两条正交直线。通过共轭点原理线性计算摄像机内参数的初值,并根据正交性约束进行迭代优化。然后,多次移动传感器,保持结构光与同心圆相交,使其构成三点透视模型(P3P),依此计算光平面上标定点的三维坐标。最后,利用最小二乘法拟合出光平面方程,从而完成光平面方程的标定。实验结果表明:该方法具有较高的精度,平均测量精度为0.036 82mm,相对测量误差为0.277 13%。该标定方法仅需同一标靶即可完成摄像机内参数和光平面方程的标定,降低了标定成本,且计算简单、操作灵活,适宜现场环境标定。     

远距离三维坐标测量中双目视觉系统结构参数的优化

针对双目视觉系统对远距离大视场复杂地形环境下目标点三维坐标的测量,研究了优化系统结构,提高双目视觉系统坐标测量精度的方法。分析了系统结构参数对测量精度的影响,通过在监测区域内设置靶标对系统进行标定。测量时,将获取的目标点图像信息代入测量模型进行解算,从而获得目标点的空间三维坐标。仿真分析了系统结构参数中调平传感器精度以及系统布局方式对三维坐标测量精度的影响,得出了其误差影响趋势。在此基础上,提出系统调平传感器精度为±0.1°的要求以及系统合理的布局方式,为构建双目视觉测量系统的布局提供参考。对直径200m的区域进行了监测,结果显示目标点的相对定位误差均小于0.33%,满足系统的精度指标要求,同时使得系统现场架设更加方便快捷,避免了盲目性。