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...     

多线结构光视觉传感器测量系统的标定

为实现大尺寸轧钢几何尺寸、形状误差、表面缺陷的实时检测,采用4个激光器和4个CCD摄像机搭建了多线结构光视觉传感器测量系统。针对多视觉传感器全局校准的关键问题,设计了特殊形状的靶标,提出了新的全局标定方法。利用交比不变原理获取光平面上多个标定点,同步实现视觉传感器的局部标定和全局校准。详细阐述了标定的基本原理和系统构建过程,分析了标定中存在的误差,并提出了减小误差的方法。实验验证系统重复测量精度在0.04mm以内,测量相对误差小于0.9%。     

多传感器线结构光视觉测量系统全局校准

针对现有多传感器线结构光视觉测量系统全局校准过程中通常需要三维测量设备、校准过程复杂等问题,提出了一种基于一维靶标的多传感器线结构光视觉测量系统全局校准方法。此方法以一维靶标为中介,首先由每个线结构光视觉传感器得到光条与一维靶标相交点在各自测量坐标系下的三维坐标,然后由交比不变性得到相交点在一维靶标坐标系下的坐标,进而...     

线结构光视觉传感器二维机器人焊缝跟踪系统

提出了一种基于线结构光视觉传感器示教及纠偏的二维机器人焊缝跟踪方法。利用简单快速的系统标定,视觉传感器分别对焊缝上示教特征点和实际特征点坐标进行测量记录,同时采用模板匹配进行图像处理,测出它们之间的偏差,ABB机器人根据得到的偏差实时调整焊枪位置,从而实现自动跟踪。利用线结构光视觉传感器和ABB机器人设计了实验系统,对所提的方法进行了验证。     

连铸坯视觉定重线结构光平面调整方法研究

在连铸坯线结构光视觉定重方法中,测量轮廓横截面积的两结构光平面的重合度对测量结果影响很大.为了快速准确地调整两结构光平面重合,文章基于视觉测量理论与空间坐标转换原理,提出了利用方框式圆点靶标调整两线结构光平面重合度的方法.推导出了结构光调整数学模型.调整时,首先由调整模型计算出两结构光平面在水平与竖直方向上的夹角,通过调整机构使两结构光平面的平行度达到测量要求;然后平移其中一个结构光平面,使两结构光平面重合度满足测量要求.组建了实验系统,实验结果显示利用该调整方法所得调整角度绝对误差小于0.05°,平移距离绝对误差小于0.1mm,能满足测量精度要求.     

基于线结构光视觉传感器的焊缝特征提取

本文首先利用动态ROI提取、LOG滤波和均值滤波去除大部分干扰,然后利用Otsu自适应阈值分割图像,将图像二值化,去除小块噪声,并进行角度滤波,获得清晰的焊缝图像,最后利用随机采样一致性算法和最小二乘法相关联的方式获取到了合格的焊缝特征点。实验表明,此算法能有效去除噪声干扰,满足实时焊缝跟踪需要。     

基于多线结构光的胶体几何参数三维测量

针对单个线结构光传感器在涂胶检测中存在检测盲区的问题,提出一种利用三个线结构光传感器组合测量的方法对胶体进行三维测量,三个线结构光环绕胶枪形成一个闭合的三角形光刀,垂直投射到待涂工件表面进行实时在线检测,采用张正友标定法进行相机标定,利用最小二乘平面拟合法完成光平面的标定,通过测量标准块来分析三个线结构光传感器的测量精...     

基于旋转散斑结构光投影的三维人脸采集

设计由两个红外相机和一个紧凑散斑结构光投射器构成的三维人脸采集系统,可根据采集精度和运算效率的折衷配置采集散斑图像.散斑模板固定在垂直于投射器光轴的齿轮上,使用齿轮机构驱动散斑模板作旋转运动,使用波长为735 nm的LED照亮散斑,在测量空间中形成时间和空间上互不相关的散斑编码结构光图案,采用时空相关立体匹配算法实现人...     

基于标定模块的多线结构光测量系统的直接标定

多线结构光测量系统的标定精度直接影响到测量 结果的精确度,但传统标定方法存在着标定模型过 于复杂且计算量过大的不足。同时在针对深孔类零部件内表面几何形状进行结构光测量过程 中,由于特征 点的缺失,传统标定方法难以直接应用。因此提出了一种基于标定模块的直接标定法,无需 建立标定模型, 直接通过查找索引表完成标定任务。实验结果表明该标定方法的标定误差低于单个像素,即 0.037 mm,能够满足测量系统的精度要求,并且操作简便、易于实现 。     

基于红外编码结构光的深度测量方法

视觉深度测量是计算机视觉领域的重要问题。提出了一种基于红外编码结构光的深度测量方法。首先,设计一种新的网格图案并提出一种顺序编解码算法,准确计算参考图像与目标图像之间对应点的偏移;然后,提出一种成像系统参数线性拟合算法,建立目标深度与光斑像素偏移之间的线性关系,并修正镜头畸变;最后,基于线性关系实现深度测量,并基于Delaunay三角剖分算法实现三维重建。在实验过程中,通过多组数据进行误差评估与校正,提高测量精度,降低系统误差。多组实验数据表明,该深度测量方法准确性较高,并具有较好的实用性与鲁棒性。     

基于共面参照物的多立体视觉传感器标定方法

提出了基于共面标定参照物结合双电子经纬仪标定多个立体视觉传感器的方法,该方法允许共面标定参照物在测量空间内自由移动,以经纬仪坐标系为中介,利用双电子经纬仪测量不同位置共面参照物上不共线的标定特征点在经纬仪坐标系下的精确的三维坐标,建立共面参照物上所有特征点和经纬仪坐标系的转换关系,构建三维标定特征点,在现场对多个视觉传感器进行标定,保证了测量状态与标定状态完全一致.该标定方法降低了标定设备的成本,简化了标定过程,提高了立体视觉传感器的标定精度.实验结果表明,该方法切实可行.     

基于双目视觉的移动机器人避障研究

为了实现Pioneer3-AT轮式移动机器人避障的目的,设计了一种移动机器人避障的系统方案。该方案采用一种快速融合图像分割和立体视觉的障碍物定位方法,即利用经典图像处理把障碍物从背景中分割出来,同时提取其轮廓信息进行立体匹配,之后结合摄像头标定结果,实现空间点的三维重建。采用双目视觉和声纳传感器相配合来获得周围障碍物的信息,最终根据模糊控制原理设计了避障规则和避障控制器。通过实际的躲避障碍物实验,实现了移动机器人成功躲避障碍物的功能。实验结果证实了该系统的可行性和有效性。     

基于双目视觉机器人TCP校准方法研究

工业机器人末端执行器位置参数(TCP)是机器人离线编程及机器人末端工具误差校正的基础,研究快速、准确的TCP校准方法对保证工业现场环境下机器人系统顺利正常工作至关重要。以双目视觉测量为基础,结合空间坐标变换理论与机器人运动学,提出了一种应用于工业制造现场的机器人TCP参数快速自动校准方法。此方法具有非接触测量、校准速度快、精度高等优点,减少了传统接触式TCP校准过程中误差因素,并且克服了其标定速度慢,标定精度不足等缺点。结合ABB工业机器人对该方法进行验证实验,实验结果表明:对于直径为10 mm的末端工具,提出方法校准精度相对于传统接触式标定有很大的提高,可以满足工业现场高精度的、快速的TCP校准要求。     

基于Harris-SIFT算法的双目立体视觉定位

针对基于尺度空间对图象保持不变性的SIFT算法在双目立体视觉应用时实时性差、误匹配等问题,提出一种运用Harris-SIFT算法进行双目立体视觉定位方法.通过介绍双目立体视觉的模型原理,利用Harris-SIFT算法从左右摄像机分别获取的图像中检测目标,并获取匹配目标的特征点,对两幅图像中目标物体的坐标标定,通过计算可得到目标物体的深度距离,还原其三维信息.实验证明,运用Harris-SIFT算法使该系统的实时性能和距离精度得到提高.     

基于平面标靶的线结构光参数一体标定算法

准确地标定系统参数是利用线结构光进行高精度 测量的前提,提出了一种基于平 面标靶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标定的目的。系统标定时,需要将激光线投射到平面标靶上 ,并在不同位置拍摄带有激光线 的标靶图像。首先,计算相机内参数;然后,通过内参数确定标靶平面在相机坐标系下的方 程,并由此计算出激光点在相机坐 标系下的三维坐标;最后,通过线性最小二乘方法拟合得到光平面方程。相对于交比不变方 法,本文算法可以获得更加稠密、 准确的标定点。在一种结构光扫描系统中的应用结果表明,本文算法均实可行,光平面标定 平 均误差为0.024mm,系统扫描平均误差为0.035mm。     

结构光测量系统的标定方法综述

结构光测量技术具有无接触、测量速度快、测量精度较高且成本较低等优点而被广泛应用到各个领域。结构光测量系统的精度取决于系统标定精度。综述了结构光测量系统的现有标定方法,即基于矩阵变换的摄影测量法、基于几何关系的三角测量法和多项式拟合法。摄影测量法可以进一步分为伪相机法、逆向相机法和光平面法。从误差扩散、对投影仪标定的依赖性、精密辅助标定装置、操作复杂度等方面对上述标定方法进行了对比。指出标定方法的研究趋势是从实验室方法向现场标定技术的转变,要求标定装置简单、标定过程便捷、标定时间快速且精度高。