直线型激光测量系统中摄像机的标定方法

针对用于逆向工程的直线型激光测量系统,提出一种新的CCD摄像机标定方法.该方法首先调整摄像机镜头角度,使摄像机坐标系平行于世界坐标系,从而简化标定过程,然后对测量系统中的参数进行标定.     

一种基于二维平面靶标的线结构光标定方法

为实现对线结构光视觉测量系统的高精度标定,针对传统标定方法中存在特征点数量较少和标定精度一定程度上受结构光灰度提取精度影响的不足,设计了一种基于二维平面靶标改进的线结构光标定算法。该算法在交比不变定理的基础上,通过简单的棋盘靶标获取大量的特征数据点,进而通过最小二乘法获得初始光平面方程。将结构光中心点作为拟合光平面的特征点,依据结构光中心点既在光平面上又在棋盘标定板平面上的特性,筛除误差较大的异常数据点,最后通过筛选得到的数据点优化拟合光平面方程。在一般的试验环境下,光平面标定对比试验结果表明,改进后的标定方法在测量精度方面有非常显著的提升效果。     

一种关于大位移激光三角法测量参数标定方法的研究

本文介绍了怎样用逼近法来标定激光三角法测大位移中的参数，逼近法是基于最小二乘法原理，标定参 数精确性高．     

一种双正交消隐点的双目相机标定方法

为了保证双目相机标定精度的同时,提高算法速度。利用田字形模板中的两对正交消隐点,拍摄两幅图像,实现快速标定。首先,提出了消隐点寻优的方法来提取每幅图像中误差最小的两对正交消隐点,线性计算相机主点和归一化焦距,作为内参数的初值。再根据同一幅图像消隐点共线和所有直线畸变后也为直线的原则,构建约束函数,利用优化的差分进化算法进行全局寻优,完成相机畸变校正。最后,根据优化后消隐点坐标求得左右相机的旋转矩阵,并结合左右相机的角点世界坐标,利用刚性变换求得平移向量。双目标定的平均重构误差为0.598pixel,跟传统方法标定误差相当。该标定算法重构误差与传统算法在一个级别,能满足标定中稳定可靠、精度高、抗干扰能力强等要求。     

一种用于结构光三维测量的空间标定方法

提出了一种全空间标定方法,可用于快速高精度 的三维测量。液晶屏作为标准平面显 示二维光栅以及被投射一维光栅,通过固定在平移台上在测量空间Z方向进行 移动,相机抓 拍光栅,计算截断相位后,建立截断相位和三维空间的坐标关系。通过改变光栅频率可实现 空间尺寸的标定,从而实现全空间的标定。测量时,计算出截断相位,通过查表索引可快速 得到物体的空间坐标信息。搭建了标定系统,并用测量实验验证了标定算法的有效性。     

大尺寸空间角度检测系统的现场标定方法

为了实现大尺寸空间异面直线夹角检测系统的现场标定,提出了基于待测对象的现场标定方法。结合一个具体的工程实例介绍了系统的测量方法,针对系统内部机器视觉子模块的测量对象提出了适于现场快速实施的标定策略。分析了影响系统检测精度的各项误差源,给出了系统标定板的设计加工方案。研究了系统的框架设计和标定板布局的合理性。设计了标定环节的数字图像处理流程,并给出了各个步骤的处理结果。实验结果表明,在光照条件为355lx的情况下,采用所提出的标定方法使视觉检测系统的误差均值由0.065123°缩减为0.00219°,补偿效果满足要求,系统对于间隔7m的异面角度的标准测量不确定度为0.114°。     

结构光三维视觉检测系统的标定方法研究

提出了一种新的结构光三维视觉检测系统的标定方法,将BP神经网络和线性标定方法结合起来,用线性标定方法标定结构光系统的线性部分,用BP神经网络来描述该结构光系统的其他部分.结果表明:该方法结合了神经网络和线性标定方法的优点,不仅给出了结构光三维检测系统中CCD相机的内部和外部参数,而且利用神经网络的非线性逼近能力,补偿由于镜头径向畸变、切向畸变等因素引起的系统非线性误差,并且精度高、抗噪声能力强及鲁棒性好.     

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。     

一种多模式融合的激光点云配准算法

针对经典迭代最邻近点(iterative closest point,ICP)算法在三维激光点云配准领域内,存在收敛速度慢、配准误差大、配准效率低的问题,提出了一种基于法向量夹角特征和边界旋转角相融合的改进ICP算法。利用点云区域层划分将点云分成若干独立单元方格,搜寻方格的法向量夹角特征关键点,结合点面曲率对应关系形成初始匹配点对,随后引入距离约束函数,估算边界旋转角和相关动态迭代系数,自动优化刚性变换参数。实验结果表明,与传统ICP算法相比,改进后的算法配准误差降至0.3%以下,配准时间减少50%以上,有效提升点云配准效率。     

基于激光点云的电力线悬挂点定位方法

为了解决目前电力线悬挂点定位方法鲁棒性低、定位不精确的问题，采用基于激光点云的结合局部3维重建与迭代搜索的方法对电力线悬挂点定位进行了研究。首先，对电力线点云空间特征进行分析进而推导电力线空间约束条件，以此作为生长准则进行基于空间约束的区域生长，实现跨越多档的单根电力线分割; 然后，对杆塔点云聚类提取杆塔中心点，以杆塔中心点连线的角平分线为基准划定每档电力线的空间分割平面; 之后，对各分割平面附近电力线点云进行空间多项式局部3维重建; 最后，结合分割平面迭代搜索计算重建电力线的交点，实现电力线悬挂点空间位置定位。结果表明，对于3种电压等级线路点云及2种数据质量点云，电力线悬挂点定位平均偏差均在0.09m以内，最小偏差为0.03m。该方法鲁棒性高，可以精确地实现各电压等级及各质量点云数据中的电力线悬挂点定位，为后续基于悬挂点的电力线模拟工况安全分析提供了基础。     

基于激光点云数据的三维运动图像重构技术北大核心CSCD

为了解决三维运动图重构时存在的重构测量距离与实际距离误差大、激光点云数据数量多和重构图像清晰度对比低的问题,提出了基于激光点云数据的三维运动图像重构技术,通过配准多帧激光点云数据,从中获取激光点云数据集,再采用平面拟合方法对激光点云数据集实行去噪处理,最后利用曲面重构法完成对曲面模型的拟合,实现三维运动图像重构。实验结果表明,通过对三维运动图像重构进行测量距离与实际距离的对比、激光点云数据数量的对比和测量图像与实际图像清晰度的对比测试,验证了三维运动图像重构技术的实用性高。     

基于激光点云的建筑裂缝提取方法研究

提出一种面向对象的激光点云建筑裂缝提取方法,在对激光点云进行分割的基础上,通过计算面片与水平面之间的夹角、面片面积、面片相似度等特征,依据建筑裂缝先验知识,利用面向对象的激光点云分析方法对裂缝周围面片进行识别,选取建筑裂缝数据进行实验,结果表明,该方法可对建筑裂缝进行有效提取。     

基于机载激光点云的电力线自动提取方法

为了解决地形、走向复杂、点云密度不均匀的输电线路的电力线提取精度低的问题,提出了一种高效的电力线自动提取和重建方法.首先通过空间分割和点云密度分析方法改进高程滤波算法实现电力线粗提取;采用基于点云间倾斜角度平均值的滤波算法精提取电力线;使用统计滤波算法完成电力线整体点云提取;通过基于随机采样一致性算法的电力线分条提取算...     

基于车载激光点云的城市道路标线提取方法

针对车载激光点云道路标线反射强度特性,提出了一种基于车载激光点云的城市道路标线提取方法。具体而言,首先提出一种联合布料模拟滤波和高差偏度平衡的地面滤波方法,利用偏度平衡滤波的自适应性,剔除布料滤波后残留的低矮植被的问题;随后利用基于法向量密度聚类以提取路面点云,并通过反距离加权插值将路面点云转为强度特征图;为了缓解标线提取出的锯齿状现象,引入快速引导滤波来平滑道路标线的边缘信息;最后采用最大熵阈值分割和形态学比值滤波对道路标线进行精化处理。实验表明,该方法能够有效地提取出道路标线点云,提取的平均召回率为80.98%,平均准确率为96.89%,平均综合评定指标为88.19%,能够利用道路标线点云强度信息较为完整地提取出道路标线点云。     

基于机载激光点云的电网绝缘子识别方法

为了解决无人机机载激光雷达采集到的点云数据存在密度高但分布不均匀的现象, 以及绝缘子表面纹理信息不全等问题, 提出了一种基于机载激光点云的电网绝缘子识别方法。首先分析杆塔中不同部位的强度值直方图, 用强度值滤波剔除大部分的杆身点云; 然后采用主成分分析法计算局部点云特征值, 根据特征值构建的局部熵函数和空间分布特性删除冗余的平坦区域点云, 并通过栅格修补的方法避免出现点云空洞; 最后针对传统采样一致性初始配准(SAC-IA)算法精度低和速度慢的问题, 通过增加采样点对的距离约束关系和自适应调整参数改进SAC-IA算法完成绝缘子的位姿估计。结果表明, 该方法能正确高效地识别杆塔中的绝缘子, 运行时间大幅减少, 提取正确率达到95.16%。该研究在无人机自主巡检航线规划中具有良好的应用价值。     

基于视点特征直方图的激光点云模型的位姿估计

提出一种基于视点特征直方图的点云模型位姿估计 算法。首先在目标物体周围采 集三维点云,拼接后获得物体的完整点云模型;然后对点云模型计算其视点特征直方图, 构建特征数据 库;对待估计点云同样计算其特征直方图,使用KNN算法在数据库中搜索与之最接近的位 姿作为初始位 姿估计值;最后使用迭代最近点(ICP)算法将待估计点云精确配准到模型点云,从而获得坐 标系之间的相 对位姿。实验表明,这种方法对于物体位姿识别有很强的稳健性,能很好实现目标物体的 三维位姿计算。     

基于激光三维点云的机械工件识别方法

随着中国制造2025的到来,运用工业机器人在线加工机械工件是大势所趋。为了能够智能抓取工件,工业机器人需要识别工件的类型以及工件的位姿。针对流水线上识别工件类型难的问题,提出了一种基于激光扫描三维点云的工件类型识别方法,该方法主要能够识别工件是哪种工件。首先对流水线上杂乱无序的工件进行激光扫描,得到工件的三维激光点云数据,将三维激光点云数据初步去噪。运用MATLAB软件对得到的三维激光点云进行中心切片,得到点云的主视切片、俯视切片、左视切片;运用HALCON软件对点云切片去噪、增强、分割,提取中心切片的边界信息并得到提取区域的特征参数,进而识别工件的类型。最后运用自主研发设备进行实验,分别以步距为0.05 mrad、测距精度0.2 mm、测角精度为0.02 mrad进行扫描,实验结果表明,识别准确性达96.67%。该方法对同类问题有较大的借鉴意义。     

基于数据加权融合的wMPS系统定向方法

为了提高室内空间测量定位系统(wMPS)的定向 精度,提出了一种数据加权融合实现wMPS 各发射站间定向的新方法。方法引入激光跟踪仪控制场三维坐标约束和wMPS发射站光平 面约束,将测 量不确定度转化为权重进行优化分配,推导了误差传递函数,将摄影测量中的坐标系转换方 法用于单个 wMPS发射站与全局坐标系间的坐标转换初值的计算,最终建立数据加权融合的定向数学模 型并实现解算。 仿真表明,利用本文方法,定向平移量误差在0.09mm以内,用四元 数表示的旋转角误差在2.4＂以内。 按照本文方法定向后的系统,在8m×5m×4m的范围内进行实验,点位测量精度优于0.21mm,基准尺长比 对精度优于0.1mm。实验表明,本文方法与传统的利用已知控制点进 行定向的方法相比,定向精度得到了明显提高。