双平面法标定的双目视觉三维测量系统

针对传统摄像机标定过程复杂、三维测量精度不高的问题,提出了一种基于投影直线相交的双目视觉三维测量方法,并给出了基于神经网络的标定方法。根据摄像机成像特点,利用双标定平面上的点求取投影直线方程;针对摄像机成像复杂的畸变模型,利用BP神经网络对复杂非线性映射关系的强大逼近能力,对左右两台摄像机于远近标定平面处分别进行隐式标定,得到图像像素坐标到平面模板二维物理坐标的映射关系;设计制作了试验平台,采用手工辅助的方法获得网格模板训练样本。此标定方法完全适用于大视场、近距离、高精度的双目视觉传感器。试验结果表明,系统对空间已知长度的测量结果误差约为0.109 mm,测量精度较高。     

智能坐标测量中零件位姿的单目立体识别

为了使三坐标测量机快速准确地识别出被测零件的位姿,提出了一种基于三坐标测量机平动的单目立体视觉识别方法,对该方法的原理、位姿参数的求解和识别过程进行了研究。根据双目立体视觉原理,以三坐标测量机带动摄像机沿x轴或y轴平移,在两个不同位置分别拍摄被测零件的一幅图像,经过同名像点的匹配实现单摄像机立体视觉测量,得到被测零件上各特征点在摄像机坐标系中的三维坐标;由摄像机标定参数,进一步计算出各特征点在机器坐标系中的三维坐标;再结合各特征点在零件CAD坐标系中的对应坐标,求解出被测零件的位姿参数。进行了识别实验,实验数据表明该识别方法是可行的,满足实时测量要求。     

基于凸松弛全局优化算法的视觉测量位姿估计

针对参考点存在较大噪声时基于光束法平差的视觉测量位姿估计无法确保目标函数在全局极小处收敛,本文提出利用凸松弛（LMI）全局优化算法进行视觉测量全局最优位姿估计。利用归一化图像点和摄像机光心组成的正交投影矩阵,构造以旋转矩阵四元数为参数的物空间误差目标非凸多项式函数。对非凸多项式进行LMI,可以逼近其全局极小值,进而求解...     

利用立体视觉的线结构光参数标定

准确标定系统参数是利用线结构光进行高精度测量的前提,文中提出了一种基于双目立体视觉的线结构光参数标定算法,以期达到在工业现场进行高精度、强鲁棒性标定的目的。算法首先采用Tsai两步法标定摄像机内参数和双目相机坐标系间的刚体变换,然后利用立体视觉极线约束条件匹配双目激光条纹点,并将其重构到三维空间以进行光平面标定。相对于...     

基于全局空间控制的高精度柔性视觉测量系统研究

针对传统机器人视觉测量系统中测量精度受机器人绝对定位精度限制的问题,构建了基于全局空间控制的高精度柔性视觉测量系统并研究其标定技术。通过全局空间测量定位系统实现机器人末端工具的高精度实时控制,可以突破机器人自身定位精度的限制,充分发挥其高度柔性的运动特性。为实现系统高精度测量,提出一种基于单应性矩阵的视觉传感器外参标定方法,该方法仅需对所设计的平面靶标进行一次成像,结合激光跟踪仪进行坐标转换即可实现传感器坐标系与外部参考坐标系之间坐标转换关系的精确标定。实验结果表明,基于全局空间控制的机器人视觉测量系统在其工作空间中距离测量精度优于0.2/mm,较传统的机器人视觉测量系统得到显著提高。     

基于双目视觉的医疗机器人摆位系统测量方法

为了实现精确放疗过程中精确定位和肿瘤位置的精确测量,建立了基于双目视觉的医疗机器人摆位测量系统,并对系统所采用的摄像机标定方法、标记点识别及其三维坐标计算、摆位系统的位置验证等算法进行研究。建立基于双目视觉的医疗机器人摆位测量系统;提出了一种对摄像机采用基于平面棋盘格和立体标定模板相结合的摄像机标定新方法;采用Roberts梯度算子对图像分割的方法,识别标记点中心并计算其三维坐标;通过比较基于双目视觉计算和三维坐标测量仪器测量的各个标记点三维坐标的摆位误差,实现放疗过程中位置验证和精确摆位。实验结果表明:摄像机的标定精度为36.5×10-3 mm和各个标记点的三维坐标平均偏差为δX=0.573mm、δY=0.495mm、δZ=0.430mm,测量方法可获得较高的标定精度和摆位精度,能满足精确放疗对高精度摆位系统的临床需求。     

结构光内参数和机器人手眼关系的同时标定

为实现对复杂工件的快速在线测量,构建了基于结构光的机器人视觉测量系统,提出一种该系统中结构光测头内参数和手眼关系同时标定的方法。标定时,在机器人工作空间内固定一个平面靶标作为参考物,精确控制机器人末端带动结构光测头做平移运动和变位姿运动,获取不同位姿下的靶标图像。通过平移运动,同时标定结构光测头内参数和手眼关系中的旋转矩阵;通过变位姿运动,同时标定摄像机内参数和手眼关系中的平移向量。考虑到旋转矩阵和平移向量分离标定会存在误差累积,采用非线性优化方法对手眼关系做进一步优化。对标准球及工件进行扫描测量实验,实验结果表明该标定方法简单高效,能保证测量系统具有较高的测量精度,适用于工业现场。     

深度约束的零件尺寸测量系统标定方法

针对大尺寸平面零件尺寸测量系统标定精度不高的问题,提出了一种基于深度信息的系统标定方法。首先利用圆形平面靶标,提出一种提取靶标图像特征点的新方法,采用自适应阈值的边缘检测和多项式拟合算法提取特征点亚像素轮廓,利用椭圆拟合得到中心坐标;然后根据带有畸变的非线性成像几何模型,采用最小二乘法计算摄像机参数的最优解,获得靶标的位姿;最后提出被测物表面与靶标平面之间的深度信息作为摄像机模型修正项,校正测量平面位姿,利用成像原理和直线与零件表面交点确定零件尺寸。设计了单目视觉尺寸测量系统并进行实验,结果表明:标定反投影误差小于0.02 pixel,在10.75 m2的视场内,系统测量精度达到了0.05 mm。     

便携式组合测量系统坐标统一的标定方法

针对便携式结构光测量系统和光学三 坐标测量系统的测量坐标系的全局统一问题,提出了一种基于手眼标定模型的标定方法 。利用 在全局坐标系下固定的平面标靶以及与便携式结构光测量系统具有刚性约束关系的 主动光立体标 靶作为中介坐标系,分别估计便携式结构光测量系统与平面标靶的位姿参数以及光学三 坐标测量系统 与主动光立体标靶之间的位姿参数,然后基于手眼标定模型标定出主动光立体标靶与便携式 结构光测量系 统之间的刚性位姿关系,进而完成便携式结构光测量系统和光学三坐标测量系统的坐标统一 。实验结果表 明,本文方法标定结果相对误差标准差约为0.151mm,标定精度合理 有效,可以实现便携式组合测量系统坐标统一的快速标定。     

面向直线顶管机的双屏视觉标靶标定方法与精度评价

针对双屏视觉标靶前、后感光成像屏位姿关系难以标定的问题,提出一种基于坐标点云的感光成像屏位姿标定方法。该方法分别将前、后感光成像屏划分为n行n列的网格阵列,通过全站仪测量感光成像屏上每个网格角点的空间三维坐标,并利用工业相机实时获取感光成像屏上每个网格角点的图像二维坐标,结合图像二维坐标和空间三维坐标获得2D-3D映射关系,从而得到坐标点云数据。根据三公共点坐标系转换算法将坐标点云数据中的三维坐标统一到标靶坐标系下,进而确定相机与前、后感光成像屏的位姿关系,再通过网格索引方法对前、后感光成像屏的位姿关系进行求解。为评价标靶位姿测量精度,设计了静态测量重复性精度评定实验和绝对测量精度评定实验。实验结果表明:该标定方法的坐标静态测量重复性精度为0.13 mm、绝对测量精度为0.93 mm;方位角静态测量重复性精度优于0.01°、绝对测量精度优于0.05°。因此,该标定方法可以实现两个空间平面位姿关系的精确标定,且具有操作简便、精度高等特点,可用于双屏视觉标靶的标定。     

基于虚拟控制点的像机姿态测量算法

像机姿态测量,包括确定像机的旋转矩阵与平移向量,在机器视觉领域中有着非常广泛的应用。针对控制点异面分布的情况,提出了一种基于虚拟控制点的像机姿态测量算法。算法的主要思想是利用少量虚拟控制点实现像机姿态的短时间迅速求解,然后通过目前非常成熟的正交迭代算法,对求解结果进行精细调节,从而在整体上提高测量算法的精确度与稳定性。实验结果表明,算法在性能上优于目前比较流行的几种像机姿态迭代求解算法,而且具有较强的抗噪声干扰和抗控制点误匹配的能力,可以应用在实际的测量环境当中,是一种有效的像机姿态测量算法。     

基于测量误差不确定性加权的快速相机位姿估计算法

在相机位姿估计任务中,参考点位置的测量容易受测量仪器或者所处环境影响,出现一定程度的测量误差,其中误差较大的点对最终求解精度的影响很大,被称为野值点。文章针对现有算法抗野值点能力较弱的问题,提出一种基于测量误差不确定性加权的快速相机位姿估计算法。该算法以经典的正交迭代算法为基础,引入M估计方法,对目标函数根据参考点的测量误差赋予相应大小的权值,最大程度地将野值点的影响排除,并引入Kronecker积对计算过程进行优化,减少了迭代过程中的冗余计算,提高运算速度。仿真实验结果表明,改进后的算法提升了原算法的抗野值点能力,且计算速度更快。     

基于扩展正交迭代的快速加权的相机位姿估计

相机位姿估计算法多基于参考点而较少利用图像中的直线信息,本文对于相机位姿估计算法的抗干扰性和实时性,在扩展正交迭代的基础上,提出了一种基于点和直线段结合的快速加权的相机位姿估计算法,该算法以加权共线性误差和加权共面性误差之和为误差函数,根据计算初值的深度信息和重投影误差确定权重系数,并对整体进行加速优化,将每次迭代计算的时间复杂度从O(n)降到了O(1)。仿真实验结果表明算法可以抑制异常点的干扰,减少计算时间,旋转矩阵计算误差比传统正交迭代算法减少48.31%,平移向量计算误差减少48.79%,加速优化后的计算时间为加速前的47.11%。实物实验表明该算法可以充分利用检测到的参考点和参考直线信息,提高计算精度,有较高的实际应用价值。     

双模态信息融合的飞行目标位姿估计方法

针对在飞行目标位姿估计中背景复杂、目标提取及位姿解算精度低、速度实时性差等问题,提出了一种激光与图像信息融合的飞行目标位姿估计方法。首先,建立彩色相机和激光雷达间的坐标变换模型实现两传感器像素级匹配,对同一时刻的图像和点云进行融合处理;其次,采用Vi Be算法与深度信息融合对图像中运动目标进行提取,并根据图像目标的位置框选出对应的点云;最后,利用PnP算法进行特征点粗配准,获取点云间初始旋转平移矩阵,并采用迭代最近点算法进行精配准,利用IK-D Tree加速临近点搜索,提高配准速度。使用仿真试验和半实物仿真试验对方法准确性和稳定性进行了验证,结果显示：二维图像目标检测算法正确率为97%,错误分类比为0.011 2%;位姿估计算法与传统迭代最近点算法相比精度提高了53.2%,单次耗时从261 ms降低至132 ms,效率提升约49.4%,与其他算法相比也具有一定优势。为飞行目标落点精准预测和制导控制提供解决思路。     

High temperature Fabry-Perot probe interrogated with tunable fibre ring laser

A high temperature fibre-optic based probe is described based on a miniature Fabry-Perot with a maximum operating temperature of ~700degC limited by the gold coated fibre transceiver link connecting the optical source to the probe. It was interrogated by a tunable fibre laser which could be linearly or sinusoidally tuned at scanning rates of 2 and 20 kHz, respectively. The transfer function of the system is in the form of channelled spectra rather than the usual interference fringes observed for interferometric sensors. The periodicity of the channelled spectra fringes is governed by the Fabry-Perot free spectral range which is related to the inverse of the probe temperature.     

二值加权正交迭代相机位姿估计算法

在相机位姿估计算法的实际应用中,由于2D像点与3D参考点的错误匹配,参考点中往往含有异常值。针对现有算法抗异常值能力较弱的问题,提出了一种基于正交迭代的二值加权算法。该算法在正交迭代算法的基础上,引入包含两个阈值的加权系统来衡量参考点的可靠性。选取重投影误差的四分位数中的最大值作为阈值之一,另外引入一个与重投影误差和焦距相关的阈值来加速异常值比例较低时的收敛速度。最终选取两阈值的最大值对目标函数进行二值加权,降低了异常值对估计结果的影响。实验表明,该方法提升了正交迭代算法的抗异常值能力,具有较强的鲁棒性。     

Closed-form pose estimation from metric rectification of coplanar points

A new analytic method for estimating the pose of a calibrated camera from a single view of a planar target with a known geometry is presented. A set of fiducial points is extracted from an image of this target and metrically rectified through a 2D homography. The author's contribution consists in deriving from the coefficients of this transformation the analytic expressions of the 3D rigid motion parameters defining the pose of the camera. Experiments with synthetic data show the effectiveness of the proposed method against another gold-standard method for pose estimation and its robustness against perturbations of the fiducial points. These features make the algorithm a perfect candidate for all those applications where pose estimation has to be performed reliably and in real time.     

红外零位走动量测量中的相机姿态自适应补偿

为提高红外零位走动量测量精度,针对测量过程中相机姿态变化误差引起的图像定位精度不高问题,提出了一种CCD相机姿态小角度变化自适应补偿方法。通过理论分析,推导出相机姿态解算公式,建立了CCD相机姿态解算数学模型,然后基于某型红外瞄具零位走动量测量系统,分别针对三种相机姿态,对瞄具分划线在参考坐标系中的坐标进行了对比实验。结果表明,测量精度优于0.01 mil,能减小相机倾斜对红外瞄具零位走动量测量带来的误差,为提高零位走动量测量精度提供了一种相机姿态自适应补偿的新方法。     

面向室内动态场景的VSLAM

传统VSLAM算法基于静态场景实现,其在室内动态场景下定位精度退化,三维稀疏点云地图也会出现动态特征点误匹配等问题.文中在ORB-SLAM2框架上进行改进,结合Mask R-CNN进行图像的语义分割,剔除位于动态物体上的动态特征点,优化了相机位姿,得到了静态的三维稀疏点云地图.在公开的TUM数据集上的实验结果表明,结合...