基于单双目融合的遮挡区域点云获取技术研究

在基于相位轮廓术进行双目三维重建时,传统的双目测量系统在遮挡条件下无法获取双目相机公共视野以外的区域的点云数据,导致扫描结果出现测量空洞或者点云数量减少,从而不能通过立体视觉进行三维重建。对此,提出了一种基于双目点云重建单目点云的方法,系统无需增加其他操作过程,单次扫描就能同时获得双目点云和精度较高的左右单目点云。在对飞机模型的测量中,利用该方法填补了双目测量在机翼附近出现的数据丢失,提高了测量结果的完整性。     

基于格雷码和多步相移法的双目立体视觉三维测量技术研究

传统的被动式双目立体视觉三维测量技术,具有操作简单,使用灵活方便,相机标定技术成熟的优点,但是对于特征点稀疏图像,寻找匹配点困难,匹配精度低。编码结构光测量方式通过向待测物体投射特定的编码图案,获取编码图像进行解码求解物体的三维信息,具有着测量精度高,速度快的优点,但是存在着投影仪标定精度低,实现难度大的缺点。提出了将双目立体视觉和编码结构光相结合的三维测量方法,在完成双目校正的基础上,向待测物体投射格雷码图案和多步相移图案,给予被测物体容易识别和可控制的特征信息,最后求取物体的三维信息。而且通过实验论证了投射多步相移图案比起4步相移图案,测量精度更高,能够更好的体现物体细节。     

基于双目视觉的板材平面测量研究

针对传统人工测量板材尺寸精度较低、工作量大、易导致板材表面受损等局限,基于双目视觉技术设计了一种板材尺寸视觉测量系统;通过双目相机采集棋盘格图像,采用MATLAB进行相机标定和图像校正,拍摄左右图像并通过半全局立体匹配算法(SGM,semi global matching)进行特征点立体匹配,重建出目标三维点云模型;为提高目标特征点坐标获取的准确性,提出基于HARRIS的亚像素检测方法;采用区域生长算法结合膨胀和腐蚀操作提取板材表面轮廓,根据三角测量原理计算出板材轮廓上各点的三维坐标从而实现板材的尺寸测量,并进行点云重建增强三维展示效果;实践结果表明亚像素检测方法在角点提取上存在优势,在实际板材测量应用中实现了高精度尺寸测量,满足了工业测量需求。     

基于双目立体视觉的复杂背景下的牛体点云获取

提出一种基于双目立体视觉的复杂背景下的牛体点云获取方法。在点云获取过程中,针对牛不是保持不动的实际情况,采用基于被动视觉技术的双目立体视觉方法;在相机标定过程中,进行单目标定获取相机内部参数,统一标定获取相机外部参数,针对牛体毛色及所处环境复杂的情况,采用基于贝叶斯的皮肤检测算法提取牛体图像,采用基于SIFT的特征点提取和匹配方法实现特征点的匹配,利用计算机视觉中的极线几何原理,剔除误匹配点,通过相机的成像模型求取牛体的三维点云。实验验证了该方法能够在复杂背景下获取牛体点云,并得到较好的点云数据,较好解决了双目立体视觉中相机标定和立体匹配两个较关键和困难的问题。     

基于非参数相机标定的位移在线检测系统

物体受外力作用时因发生位移变形而导致结构损坏。针对该问题,以双目视觉原理建立物体三维数学模型,研究相机标定和特征提取,完成特征匹配,恢复标识点三维几何信息,得到物体位移。由于传统的相机标定法在常规尺寸应用中精度较高,一旦超出视场范围其测量精度迅速降低,不适于大视场测量,因此引入一种针对大视场测量的非参数相机标定法,并建立基于非参数的成像模型。通过在不同环境下分别对2种标定方法进行精度对比实验,结果表明,非参数相机标定法比传统的参数相机标定法精度提高约72.5%,且稳定性好,可满足物体位移测量的需求。     

一种双目视觉输电线路覆冰厚度测量方法

本文提出一种基于双目视觉原理的输电线路覆冰监测方法。研发以双目相机为主的无人机覆冰监测载荷,对双目相机进行标定,获取内外检校参数,通过图像校正构建平行双目立体量测模型;在红外图像辅助下,立体量测获取特定同名点的空间位置,通过导线覆冰厚度计算和校正方法获取输电导线的覆冰厚度。大量试验表明,该方法在输电线路覆冰应急监测中具有较高的测量精度。     

空间编码与外极线斜率约束相结合的立体精匹配方法

三维型面非接触测量在工业领域有着广泛的应用前景。双目视觉是一种有效获取三维轮廓信息的方法，其中立体匹配是关键的一个步骤。本文提出了结合空间二进制编码与外极线斜率约束来实现立体精匹配的方案。首先利用空间编码将被测物空间划分成众多的不同编码区域．然后结合外极线斜率约束在左右两幅图像中具有相同编码的区城内寻找匹配点。该方法能够实现亚像素级的立体精匹配，改善了交向摆放姿态双目立体视觉系统的匹配质量。     

基于双目立体视觉的视差测量

双目立体视觉是计算机视觉研究最重要的组成部分之一.该文旨在构建一个双目视觉系统用来测量相机与物体的距离.通过双目相机进行图像采集,使用Matlab Calibration Toolbox工具对相机标定,然后进行左右图像校正,最后对校正的图像进行立体匹配,得到被测物体的视差图及其物体的3D坐标.实验表明:这个方案具有可行...     

H-S直方图反向投影结合特征点提取的双目视觉定位算法

低成本双目视觉系统通常采用价格低廉的非测量相机,其视觉定位精度较低.若需获得较高的视觉定位精度,可通过算法来弥补或减少定位误差.本文阐述了基于H--S(hue-saturation)直方图反向投影结合特征点提取的双目视觉定位算法,可提取左右摄像头图像特征点,并用左图特征点和极线约束对右图特征点进行修正,从而可实现双目视觉定位.在此基础上,为了进一步提高定位精度和减少计算量,采用了快速鲁棒性特征(SURF)算法提取左右图像的兴趣点,并利用间接立体匹配法改进了右图特征点提取.实验结果表明,在低成本视觉定位系统中采用该算法可以有效地提高定位精度.     

基于立体视觉的高精度标定与测量方法

立体视觉测量系统中,光学系统产生的畸变使目标的成像偏离了理论成像点,导致系统产生测量误差。针对提高系统测量精度的问题,提出一种基于立体视觉的测量方法。首先,根据标定板上各角点的像素分辨率,拟合整个成像平面的四次多项式,且多项式的系数与物体到相机的距离成比例;然后,应用双目测距原理,测量被测物体的纵向距离;最后,基于所得的多项式,应用单目相机测量待测物体的横向尺寸。实验结果表明,对于所提方法,当物体距离相机5 m以内时,其纵向距离误差可以减小到5%以内;当物体距离相机1 m时,其横向宽度测量误差在0.5 mm内,逼近理论最高分辨率。     

基于双目视觉的直升机旋翼桨叶挥舞角测量

为实现直升机旋翼桨叶挥舞角的测量,提出了一种基于双目视觉的测量方法.首先,在直升机旋翼桨叶上均匀布置编码标记点,用已标定的双目摄像机对旋翼桨叶每隔一定角度采集标记点图像;其次,对左右摄像机图像上的标记点进行解码和匹配,得到标记点的左右图像视差,进而计算标记点三维坐标;再次,利用标记点在各个角度下的三维坐标,计算旋翼中心和转轴方向,建立旋翼坐标系;最后,在旋翼坐标系下,根据标记点静止与高速旋转时在同一角度下的三维坐标,计算挥舞角大小.利用风扇叶片进行仿真试验,结果验证了该方法具有自动化程度高和测量精度高的特点,可满足直升机旋翼桨叶挥舞角测量的要求.     

飞机尾翼转角测量系统设计

针对飞机尾翼转角测量及远距离监控问题,设计了一种基于数字式MEMS加速度传感器测量飞机尾翼转角的测量系统;分析了电容式加速传感器测角原理;利用数字式MEMS加速度传感器ADXL345,结合无线ZigBee技术采用CC2430模块,以嵌入式STM32单片机作为控制器构建了一种测量飞机尾翼转角大小的测量系统;采用三维转台对飞机尾翼转动进行了模拟,完成了±90°范围内转角的测量;实验结果表明,在±90°转角范围内,测量误差的最大值为0.277°,满足小于0.3°的误差要求;该测量系统可以有效地完成飞机尾翼转角测量工作。     

基于特征点位置校正的靶标位姿测量方法

针对图像式路基沉降监测系统中由于振动等因素导致靶标与相机发生偏转产生测量误差的问题,本文在设计监测系统靶面位姿测量系统的基础上提出了基于4特征点位置校正的位姿测量方法.首先介绍了图像式路基沉降监测方法的工作原理;然后根据实际情况设计了区别于传统特征点的4特征点靶面的位姿测量系统,并利用特殊特征点对靶面特征点进行位置校正;最后根据设计的4特征点靶面测量系统提出已知矩形4特征点边长的位姿求解方法.实验结果表明:本文方法比迭代法位姿解算后角度误差值更小,其位姿解算相对误差减小1.2%.当偏转角度小于2°时,本文方法位姿求解旋转角度误差小于0.09°,相对角度误差为1.003%.其时间和测量精度都能够达到监测系统要求,可以应用于监测系统中需要对相机和靶标进行实时标定的场景.     

大视场双目立体视觉的摄像机标定

针对大视场视觉测量应用,在分析摄像机成像模型的基础上,设计制作了可自由转动的十字靶标,实现了大视场双目视觉摄像机的精确标定。将十字靶标在测量空间内多次均匀摆放,两摄像机同步拍摄多幅靶标图像。由本质矩阵得到摄像机参数的初始值,采用自检校光束法平差得到摄像机参数的最优解。该方法不要求特征点共面,仅需要知道特征点之间的物理距离,降低了靶标制作难度。采用TN3DOMS．S进行了实测,在1500mm×1500mm的测量范围内测试标准标杆,误差均方值为0．06mm。     

基于一阶径向畸变算法的双目摄像机多位姿标定方法

双目立体视觉中在对物体进行三维测量或精准定位时,需要对摄像机进行标定以获得其内外参数。研究径向畸变摄像机模型,构造了基于一阶径向畸变（RAC）算法的双目摄像机内外参数线性求解公式。考虑侧倾角、旋转角、俯仰角以及透镜的主要畸变因素,修正了传统RAC标定法中只考虑径向畸变、部分参数需要先验值的缺陷。利用标定所得内、外参数进行了多位姿双目摄像机三维重构实验。实验结果表明,该标定方法重投影误差分布在[-0.3,0.3],动态识别结果与实际运行轨迹重合率为96%,对降低双目立体视觉三维测量误差率有积极性影响。     

基于双目视觉的玻璃料滴体积测量方法

针对目前玻璃料滴常规称量方法测量效率低且受环境影响较大的问题, 提出一种基于双目视觉的非接触式测量方法. 搭建双目视觉系统, 对采集的图像进行滤波去噪和特征轮廓提取, 基于融合料滴图像梯度信息的Census变换立体匹配算法得到边缘信息完整的视差图. 分别分析发生相机平面方向偏转和相机景深方向偏转的料滴对水平切片法精度的影响, 首先采用最小外接矩形算法对发生相机平面方向偏转的料滴进行校正, 然后利用视差信息修正发生相机景深方向偏转的料滴, 最后基于水平切片法累加水平切片获得料滴体积及质量. 实验结果验证, 该方法对发生空间偏转的料滴也能达到精度标准, 能够满足玻璃瓶生产的需求.     

变截面舵面结构全场瞬态变形测量及振动特性分析

搭建了一套全场非接触应变测量系统,对变截面舵面结构受随机载荷激励作用下的变形及振动特性进行实验研究。实验以2A12铝合金材料制成的变截面舵面结构为试验对象,采用高分辨率的相机记录舵面结构全场清晰的散斑图像,然后利用三维数字图像相关方法对其结构表面的连续变形进行直接测量,同时利用傅里叶变换对采集到的散斑图像进行振动特性分析,获得变截面舵面结构的模态频率和模态振型。为验证非接触测量得到的振动特性结果的准确性,用小质量加速度传感器得到的振动响应信号进行对比。试验结果表明,在0~500Hz的测试频段内,三维数字图像相关方法辨识变截面舵面结构前三阶模态参数与加速度传感器测量结果非常吻合,前三阶固有频率误差在2%以内,阻尼比误差在6%以内,前二阶模态振型均为弯曲模式,第三阶模态振型为弯曲扭转耦合模式,验证了三维数字图像相关的全场振动测量技术的有效性,为高温环境及非线性变截面舵面结构非接触振动测试提供依据。     

基于GEP的双目视觉摄像机标定方法研究

摄像机标定是精密视觉测量的基础,传统的标定方法具有很多的缺陷。提出了一种新的双目视觉摄像机标定方法,通过引入基因表达式程序设计算法,挖掘其中潜在的坐标函数关系。将GEP标定方法与同类方案进行了比较,实验结果表明：新算法有效地提高了标定精度,加快了运算时间,具有较高的实用价值。