基于径向约束的CCD相机标定参数的整体优化

提出了基于径向约束的CCD相机标定的模型参数非线性整体优化的方法.利用Harris算法检测标定板的各角点图像坐标,保证了标定板角点的稳定性和可靠性;进行RAC(radial alignment constraint)两步法标定,并用Levenberg-Marquardt算法对通过径向约束标定得到的所有相机模型参数进行非线性整体优化,提高了相机参数的标定精度.实验结果表明.该方法标定精度高,能明显减小各种误差对CCD相机标定的影响,提高了机器视觉三维测量的精度.     

采用立体标定板的鱼眼相机快速标定方法

针对目前鱼眼相机标定过程繁琐的问题,进行了鱼眼相机快速标定方法的研究。设计了一种由三块黑白棋盘组成、带有红色边界线的立体标定板;对标定图像依据棋盘所属平面进行图像分割,并对每部分分别检测角点,建立二维图像坐标与三维世界坐标的映射;选用折反射成像模型,提出了适用于立体标定法的参数求解方法。进行了该立体标定法与常用平面多图标定法的对比实验,通过图像畸变校正效果和图像坐标逆投影至世界坐标的精度,验证标定精度。实验表明:立体标定法可以实现与平面多图标定方法同样高的标定精度,且具有较好的鲁棒性;同时该标定法极大简化了标定操作流程,缩短了标定时间。     

基于单CCD尺寸检测的摄像机标定方法

为提高机械零件尺寸检测的精度,针对Tsai两步标定法中初始参数不精确的问题,提出了基于直线投影约束的三步标定方法.该方法首先利用直线投影约束条件求解出图像中心点和畸变参数的初始值,然后结合径向排列约束条件求解超定方程组得出全部外部参数和余下内部参数值,最后对全局参数进行非线性优化.为验证提出方法的效果,通过建立基于图像模板的世界坐标系实现,即首先利用图像像素坐标求取摄像机坐标,再将摄像机坐标进行归一化,利用外参数矩阵就可以求解出图像点的世界坐标.结果表明,该方法可以有效提高摄像机标定的精度,像素误差可达0.126 5像素点,单目视觉尺寸检测中任意两点距离误差小于0.41%.     

一种基于交叉熵的黑白棋盘角点检测算法

分析了现有黑白棋盘角点检测算法存在的不足,将交叉熵思想引入角点检测中。该算法首先将角点周围像素划分为4个象限,通过相邻象限间的像素灰度差实现角点初选;其次,给出对角象限灰度交叉熵定义,根据局部交叉熵最小原理实现角点筛选;第3,针对备选角点局部重叠的问题,采用梯度幅值非极大值抑制方法实现像素级角点定位;最后采用Frostner算子实现角点的亚像素坐标解算。实验结果显示该算法检测结果优于经典Harris算子以及SV算子,获取的角点亚像素坐标精度与Matlab相机标定工具箱相当,同时易于实现在线标定。     

基于机器视觉的钢轨磨耗检测系统的研究

钢轨磨耗是一个评价铁道钢轨质量的重要指标.采用光切形貌法,用机器视觉检测法取代传统检测法对钢轨磨耗进行检测.首先建立世界坐标系与图像坐标系的激光相机传感器校准模型并用黑白棋盘格对激光相机传感器进行标定.然后通过棋盘格实验标定所获得的300组校准数据,代入非线性最小二乘法计算模型,得到模型校正参数.并选取国内某地铁线路的现场数据进行试验,结果表明:采用该检测系统能使钢轨磨耗测量误差控制在0.3mm以内,能够较好地应用于钢轨磨耗测量中.     

基于单位视球的鱼眼相机标定方法

针对鱼眼镜头的大范围视场,提出一种新的鱼眼相机标定方法.利用2组相互垂直的平行线来进行鱼眼相机标定.依据相机视场和成像边缘得到内部参数的估计值后,将图像平面上提取的角点反投影到单位视球（viewing sphere）上,2组平行线在单位球面上的2种几何特性提供外部参数估计的解析解.利用角点在图像平面的重投影误差来,得到优化后的所有参数.对3种常见的鱼眼投影模型分别进行关于标定图像数量和噪声水平的仿真实验.从仿真结果来看,在合理的噪声范围内,当用于标定的图像大于5张时,可以得到精度较高的标定结果.利用视场角185°的鱼眼相机来进行标定,并进一步的利用已知结构的立方体模板来验证外参估计方法.与加州理工学院提供的标定工具箱相比较,结果表明该算法不确定度较低,提供更为准确的标定结果.     

高精度移动小车载具位姿检测平台仿真设计

高精度移动小车载具的定位机制和控制算法中,需要先对小车位姿进行高精度、实时的检测。为此设计了机器视觉位姿检测实验平台,选用高分辨率高帧率相机对小车进行实时拍照,通过面积法对相机光轴垂直度进行调节保证相机安装精度,选用世界坐标已知的X靶面作为标定板,采用改进的Harris算子提取图像亚像素级的特征角点。利用Matlab对相机进行标定和安装检测,得到世界坐标和图像坐标之间的映射关系和相机倾斜方向。实验结果表明:该实验平台可以达到预期的功能和精度需求,为后续小车位姿检测奠定了基础。     

相机标定在瓷砖尺寸检测中的应用

介绍了一种基于机器视觉的瓷砖尺寸检测系统中的相机标定方法。采用平面网格标定板,提取适合的网格线条边界点对网格曲线进行拟合,再根据拟合的曲线求交点,所求的的交点坐标精度优于0．1个像素。基于所求交点的像素坐标和空间坐标,以空间点投影差最小为目标进行相机标定。结果显示该方法标定精度高,灵活方便,畸变系数吻合很好,可以获取精确的相机参数,为瓷砖尺寸的精确检测提供了可靠的依据。     

双目视觉测量系统标定精度提高方法研究

针对提高双目视觉测量系统的标定精度问题,介绍了双目线结构光视觉测量系统的构成和工作原理,分析了影响系统单幅测量精度的各种因素,提出了改善标定精度的方法。采用张氏标定法求解相机内参,用双相机固有的对极几何关系求解外参,二维标定靶选用150mm×150mm的黑白棋盘格。根据标定结果反求标定靶的对角线距离,用该距离来验证标定结果。实验表明,标定误差稳定在20μm,可以满足实用要求。     

Kinect与二维激光雷达结合的机器人障碍检测

在Kinect相机和二维激光雷达结合的基础上,提出了一种适用于移动机器人、低成本的障碍物三维感知方法。该方法首先通过Kinect相机和二维激光雷达联合标定建立深度图像点与激光雷达测距点的对应关系,然后,融合二者的检测数据得到环境障碍物位置。具体步骤为:1）Kinect相机与二维激光雷达分别从环境中获取深度图像和二维激光数据;2）将深度图像转换成虚拟二维激光数据;3）根据联合标定得到的对应关系融合虚拟激光数据与二维激光雷达数据,得到障碍物的位置。实物测试证明该方法正确有效,可用于移动机器人对环境障碍物的判断。     

基于OpenCV的Harris角点检测

角点检测在运动估计、光流计算、视觉定位、3D重建和相机标定、形状测量和分析等方面都有广泛的应用.详述了Harris算法的基本原理,在OpenCV算法环境下运用Harris算法对黑白棋盘格图像进行角点检测,实验结果可以应用在摄像机的标定当中,具有一定的应用价值.     

基于OpenCV的Harris角点检测

角点检测在运动估计、光流计算、视觉定位、3D重建和相机标定、形状测量和分析等方面都有广泛的应用.详述了Harris算法的基本原理,在OpenCV算法环境下运用Harris算法对黑白棋盘格图像进行角点检测,实验结果可以应用在摄像机的标定当中,具有一定的应用价值.     

双目标定中棋盘格图像角点样本筛选及标定

针对摄像机在标定时采集到的图片样本存在样本不理想而导致标定结果不准确的问题.文中基于棋盘标定板的特性提出了一种棋盘格图像样本筛选方法.利用棋盘格中角点的排序的条件,针对图片样本的合法性进行检查,排除角点检测不准确的样本,从而达到提高标定准确度的目的.研究表明:对于同一组样本数据与同样的标定方法,利用筛选后的样本进行标定结果的相对误差减小到0.55%,成功率达到90%以上,提高了样本的可用性与标定的准确度.     

基于LIO-SAM框架矿山环境下的点云地图构建

基于LIO-SAM框架设计并实现了一种基于激光雷达和IMU融合的煤矿环境下点云地图构建方法.首先利用LIO-SAM构建点云地图,其次针对其在矿山非结构化环境中存在的问题,对激光雷达点格式进行处理,使用lidar＿align对激光雷达和IMU的外参进行标定,最后采用imu＿utils进行IMU的内参标定,提高了建图的准确性.通过在哈尔乌素露天煤矿实地测试表明,本文基于LIO-SAM框架构建出的点云地图更加符合实际地形特征,鲁棒性更强,对矿用机器人的定位导航技术具有一定的应用价值.     

折反射成像的经纬仪模型研究

折反射全向相机具有能够提供360°视场、安装灵活、结构紧凑、成本低廉等优势.在单视点结构的约束条件下,根据折反射成像的旋转对称性,提出了折反射成像的全新模型.首先,根据折反射成像的投影几何理论,分析并推导出图像点到投影中心之间的距离与空间射线俯仰角的对应关系.其次,根据现有的球面统一模型将空间点投影到图像平面上,得出的图像点坐标在提出的模型中反投影出一条空间射线,对比统一球面模型验证提出的模型的正确性.最后用提出的模型计算图像点的反投影误差,得到误差为0.2个像素以内,实验结果表明,提出的模型能够获得较高的标定精度.提出的经纬仪模型将二维标定化简为一维标定,为折反射全向视觉的研究开辟了新的思路.     

一种基于光束平差法的双目鱼眼系统标定方法

针对双目鱼眼系统畸变偏大导致标定误差较大的问题,文中提出了基于光束平差法的双目鱼眼系统标定方法。通过灰度质心法获取标定板的特征点(圆心)坐标并进行排序;基于Kannala鱼眼相机模型和张正友标定法对双目鱼眼系统进行标定,获取系统内外参数及畸变参数;将得到的初始标定参数与特征点的三维空间坐标作为待优化集合,利用光束平差法结合LM法和雅可比稀疏矩阵对该集合进行迭代优化,使得双目鱼眼系统的重投影误差最小。实验表明：相比于传统的双目鱼眼系统标定方法,提出方法的重投影误差减小了52.64%。     

一种适用于图像测量的角点检测算法

根据角点一定是边缘点且是2条边缘或多条边缘交点的几何特征,提出了一种基于亚像素边缘拟合的角点提取算法.首先,获得形成角点的边缘所处的图像区域,在该区域中利用亚像素边缘检测算法求得边缘的方程,然后利用相邻2条直线方程分别求交点,最终取均值求出角点的亚像素坐标.通过与Bouguet算法比较,发现在视觉比较、投影误差相近的情况下,本文角点检测算法获得的尺寸测量值的平均绝对误差要小于Bouguet算法,证明本算法更适用于高精度的图像测量。     

基于视觉传感器的相贯线焊缝特征提取方法

针对相贯线焊缝自动焊接时焊缝识别误差大、焊接效率低等问题,设计一种针对相贯线焊缝的图像采集方式,提出基于视觉传感器的相贯线焊缝特征提取方法,改进了传统的摄相机标定算法.首先,使用工业相机采集带有激光条带的焊缝图像;其次,通过高斯滤波、顶帽变换、Otsu阈值分割、Sobel边缘检测算子、非极大值抑制等算法相结合的方式对焊缝图像进行处理;再次,利用概率Hough变换对激光条带的轮廓线段进行拟合,计算得到焊缝特征点像素坐标值,经相机标定得到映射矩阵,最终得到相贯线焊缝的三维模型.实验结果表明：焊缝图像处理算法平均处理时间为106 ms,平均误差为0.26 mm,最大误差为0.49 mm;此方法满足识别相贯线焊缝的速度与精度要求.     

基于Harris-张正友平面标定法的摄像机标定算法

为了提高双目摄像机标定参数的精确性,以张氏标定方法为基础,首先采用Harris算法对黑白棋盘表格进行内角点提取,其次将内角点像素点坐标精确到亚像素精度,最后利用投影线性关系求出双目摄像机的内外等参数,并与cv Find Chessboard Corners()函数提取内角点标定方法进行对比,证明了该方法准确、有效,提高了黑白棋盘表格内角点检测的准确性和标定精度,可以应用于双目视觉系统中.     

基于序列图像的粮堆三维重建技术研究

研究基于粮堆序列图像的三维重建问题.重点阐述了三维重建过程中的几个关键步骤,如角点检测、基础矩阵估计和摄像机自标定等,提出一种基于去除异常点的基础矩阵估计方法,接着采用摄像机自标定方法求解摄像机投影矩阵,进而借助投影矩阵和图像特征点计算三维空间点坐标,完成重建过程,给出了基于真实的粮堆图像的三维重建结果.