线结构光视觉传感器机器人手眼关系标定

为实现对工业机器人手眼关系的标定,提出一种基于线结构光视觉传感器的手眼关系标定方法。该方法在标定时,将一个平面靶标作为参考物固定在工业机器人工作空间内,控制工业机器人末端运动以带动线结构光视觉传感器作多组变位姿运动,获取在不同位姿状态下的平面靶标图像并对其进行图像处理。通过对图像上固定特征点的测量,以及建立线结构光视觉传感器模型和手眼关系模型实现对线结构光内参数和手眼关系的标定。用棋盘格标定板进行测量实验验证,实验结果表明该方法准确度为0.036 mm,即优于40μm,可用于工业机器人的测量应用。     

直线拟合的高准确度投影结构光系统标定算法研究

针对现有投影仪-相机结构光测量系统标定算法准确度不高的问题,提出一种基于直线拟合的高准确度标定算法。该算法首先找到系统灰度响应线性度较好的灰度区间,在该区间内采用三频四步相移算法对相机获取的投影光栅图像进行相位恢复。然后计算出棋盘格角点在相机坐标系中的坐标,并找到这些角点在投影仪图像中的对应像素点,通过直线拟合的方法进行优化,提高匹配点的搜索准确度。最后采用双目视觉的标定方法实现投影结构光系统的标定。系统标定实验的结果验证所提出的基于直线拟合的标定算法具有较高的标定准确度,有助于后续高准确度的三维重建与测量。     

面激光测量传感器快速标定方法

本文提出了一种基于平面靶标的结构光系统参数快速标定方法。该方法基于摄影测量技术,使用编码点制作的平面靶标,由相机获取靶标平面光条图像,根据编码点的图像坐标以及靶标坐标,经过仿射变换和后方交会等处理,可以快速方便的得到光平面标定点的相机坐标,将标定点进行拟合即可完成标定。实验表明,该方法的光平面拟合中误差优于0.07 mm,系统测量精度的平均相对误差优于0.33%,具有较高的标定精度。同时该方法可以实现点、线、面等模式的结构光参数标定,通用性较强,标定效率较高,方法灵活,适合现场标定。     

基于线结构光的角钢截面几何参数三维测量

针对人工检测角钢效率低、出错率高的问题,研究一种基于机器视觉测量技术的非接触检测方法,即利用线结构光扫描的角钢截面几何参数的测量方法。采用张正友标定法和最小二乘光平面拟合法完成测量系统的标定,通过线结构光三维扫描技术获取物体的原始三维点云数据,然后对经过配准、去噪以及简化处理的原始点云数据进行三维重建,得到物体三维几何模型。结合测量系统标定,提取角钢截面边宽度、边厚度、内圆弧半径3个参数。按国家标准对角钢截面几何参数进行图像测量,测量误差在±0.15 mm范围之内,实验结果表明采用该方法实现对角钢截面参数测量是可行的。     

关节式坐标测量机激光测量头参数标定

在三维视觉测量中,标定方法对测量结果的影响是决定性的.本文通过分析、比较各种视觉模型及标定方法,采用考虑镜头畸变因素的三维视觉模型以满足高精度测量系统的需求.由于关节式坐标测量机的激光测量头,使用单摄像机和线结构光来匹配被测物体表面的三维数据,本文设计了一种新型的阶梯形标定块,通过标定块图像和激光条纹图像完成了摄像机的内外参数标定和激光平面参数标定.实验证明,该标定操作过程简单,易于实现自动化,且具有较高的标定精度.     

基于包装件智能分拣的视觉尺寸测量技术

目的快速实现包装纸箱尺寸的机器视觉测量。方法采用机器视觉技术方法,运用双目摄像机的成像原理,通过SUSAN角点提取算法结合棋盘标定法求取摄像机内外参数,修正图像畸变,采用SIFT匹配算子对左右2幅图像进行匹配,找到对应的匹配特征点,利用匹配点对的视差值恢复图像深度信息,进而求解出包装箱的长宽高值。结果对不同摆放姿态的包装箱均能实现快速测量,机器视觉检测值与实物值相比,其误差均在1 cm左右,满足检测要求。结论文中方法具有匹配精度高、鲁棒性强的特点,能快速实现对不同摆放姿态的包装箱尺寸测量。     

基于标准球的显微图像测量系统标定方法

提出一种利用标准球对显微图像测量系统进行标定的方法．该方法利用显微系统小视场小景深的成像特点简化计算模型,减少标定参数．通过标准球图像在水平和垂直方向上的直径比计算比例因子;利用标准球边缘图像的边缘点集．运用优化的方法来计算成像系统的畸变系数和主点位置．系统的放大倍数由标准球的实际直径来标定得出．利用标准球在多摄像机公共视场内其轮廓在任何位置均可见这一特性,可同时对显微图像测量系统中的多个摄像机进行标定,简化标定过程．实验结果表明,该方法标定精度较高,标定后的测量系统的极限误差3σ为2．4μm．     

一种面结构光投影仪的标定方法

目的 研究并提出一种简单的面结构光投影仪的标定方法,结合试验搭建的测量平台,实现对饮料瓶、易拉罐、瓶盖等形状规则的包装件以及轮廓复杂人脸的准确测量。方法 首先借助二维灰度棋盘格标定板并采用张正友法标定好摄像机,再向标定板投影设定好的黑白棋盘格图案,然后结合图像阈值分割和形态学操作方法获取相机捕获投影图案的特征点坐标,最后使用标定好的摄像机参数来标定投影仪。结果 文中提出的标定方式相对操作简单、成本低,且在x和y方向的重投影误差基本都小于1个像素。结论 测量实验结果表明,文中标定方法能保证对人脸模型较理想的测量精度,有较好的应用范围。     

基于包装件智能分拣的视觉尺寸测量技术

目的 -快速实现包装纸箱尺寸的机器视觉测量。方法 -采用机器视觉技术方法,运用双目摄像机的成像原理,通过SUSAN角点提取算法结合棋盘标定法求取摄像机内外参数,修正图像畸变,采用SIFT匹配算子对文中的左右2幅图像进行匹配,找到对应的匹配特征点,利用匹配点对的视差值恢复图像深度信息,进而求解出包装箱的长宽高值。结果 -对不同摆放姿态的包装箱均能实现快速测量,机器视觉检测值与实物值相比,其误差均在1cm左右,满足检测要求。结论 -文中方法具有匹配精度高、鲁棒性强的特点,能快速实现对不同摆放姿态的包装箱尺寸测量。     

样本块匹配光栅投影阶梯标定方法

针对直接三角法为模型的光栅投影测量技术标定过程需要前后移动参考平板以获取标定平面的方法,提出一种改进的阶梯标定方法。该方法使用一个固定阶梯面作为标定板,将数字光栅投影到阶梯面后,再通过图像延拓的方法获得不同位置的参考平面条纹图,以获取标定平面,无需移动标定板即可实现标定过程,简化标定步骤和标定系统。实验结果表明:使用样本块匹配方法延拓获得的光栅条纹图边界衔接效果很好,视场均匀,延拓效果好;使用阶梯标定方法进行实际测量并获得三维结果,证明其实用可行。采用该方法克服传统标定方法需要移动参考平面的局限性,简化系统标定步骤,无需标定板移动装置,减少标定采集图像数量,扩大适用范围。