激光视觉传感器的快速标定方法

建立了激光视觉传感器的数学模型,提出了一种分离参数对传感器结构参数进行标定的方法。结合标定要求,设计了标定靶。该标定方法装置简单,不需要对靶面坐标进行精确测量,简化了标定过程,计算速度快,能够保证较高的精度。试验表明,该方法是一种高效实用的视觉传感器标定方法。     

基于三维测量模型的立体视觉传感器的现场标定技术

提出了基于双目立体视觉传感器三维(3-D)测量模型的传感器现场标定技术，并建立了标定数学模型。相关实验表明，这种标定方法简单，具有较高的标定精度，最大尺寸测量误差小于0．05mm，对标定环境及靶标的摆放姿态无严格要求。     

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...     

基于立体视觉标定方法的改进研究

摄像机标定是立体视觉研究与非接触测量的重要组成部分,是精密视觉测量的基础,传统的标定需要建立复杂的数学模型,从而描述双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机像面像点坐标间的非线性关系。而神经网络可以有效地处理非线性映射问题。本文介绍一种改进的RBF神经网络,并对该网络标定法与传统标定方法及BP网络标定法的标定结果进行比较。实验结果表明:基于改进RBF神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。     

任意位姿平面靶标实现立体视觉传感器标定

提出一种基于任意位姿平面靶标的立体视觉传感器标定新方法。利用平面标定参照物,并允许其在测量空间内自由移动,结合镜头畸变的摄像机标定数学模型,实现传感器中摄像机标定;在立体视觉传感器三维测量模型基础上,引入特征点约束优化传感器结构参数,同时实现了传感器现场标定。该方法降低了标定设备的成本,灵活方便,切实可行。实验结果表明,该方法标定精度高,已标定传感器测量空间距离的相对误差优于0．3％。     

基于立体视觉的杂质检测方法设计

为了实时检测瓶内杂质,设计了一套用于灌装线瓶内产品质量检测的视觉系统。基于几何成像原理建立双CCD立体视觉的数学模型,推导出从2张投影图像中得到杂质实际空间位置的公式;利用形态小波简化图像、综合自适应阈值法和边界检测算子进行图像分割,从而提取出杂质特性,最后采用特性向量进行2图的特征匹配。当检测精度为4pixel／mm时,每个瓶子的判断时间小于200ms,准确率近98％。     

基于共面靶标的结构光标定方法

在交比不变原理基础上,提出了基于共面靶标的线结构光标定方法。对标定方法中各个计算过程、进行了鲁棒性分析,进而设计了相对应的平面靶标和实验流程。该方法可以降低图像处理过程所引入的误差,减少多次交比不变计算标定点所带来的累积误差,得到多组高精度的标定点,从而提高结构光系统的标定精度。定量实验结果表明,该标定方法可得到0.3334mm的测量精度。     

镜像式单摄像机立体视觉传感器对弹簧几何尺寸的测量

弹簧零件在工业领域发挥着重要作用,对其尺寸、完整性以及表面形貌的检验是出厂的必须工序。目前使用得最广泛的测量方法是使用千分尺等工具直接接触测量,很难保证测量的精度和弹簧零件表面的完整性。采用立体视觉方法,以外径小于等于80 mm的弹簧零件为测量对象,开发了基于双目视觉测量原理的测试系统,设计了镜像式单摄像机立体视觉传感器机械结构,运用数字图像和机器视觉等方法实现了测量精度高于0.1 mm的弹簧零件的非接触式测量。     

基于平面靶标的线结构光视觉传感器机器人手眼标定方法

为确定线结构光视觉传感器与工业机器人法兰中心的位姿关系,设计了一种只有单个圆的平面靶标及标定方法。调整机器人姿态,使激光线经过平面靶标上实心圆的圆心,通过图像处理,得到圆心的像素坐标,转换后得到圆心在传感器坐标系下的坐标;多次调整姿态,获取多组图像,得到多组传感器坐标系下圆心坐标;结合对应机器人位姿关系,采用最小二乘法直接解算出手眼矩阵。实验结果表明,所提方法与采用标准球为靶标的手眼标定方法对比,反求得到的三维坐标的标准差由0.3893 mm降为0.2145 mm,以同一目标的不同间距为测量对象,均方根误差均有效减小。该方法提高了标定精度,不需要采用昂贵的靶标,适合于现场标定。     

基于光栅投射的机器人导航视觉传感器研究

为了实现暗环境下移动机器人导航中障碍物的检测与运动机器人的定位,采用了一种组合式光栅投射立体视觉传感器研究方法,首先通过光栅投射和立体视觉相融合的方法,建立光栅投射立体视觉传感器几何和数学模型,然后利用空间设备位置约束原理和投影平面相交的方法,进行了机器人视场内空间物体的3维坐标计算,建立了可靠真实的障碍物检测和分析方法,并进行了理论分析和实验验证,取得了距离计算精度0.8mm的数据。结果表明,该方法对于图像计算的精度在亚像素级。该方法有利于目前黑暗环境中机器人无法自主导航难题的突破,为黑暗环境中无全球定位系统支持的机器人导航提供了基础探索。     

全景立体球视觉装置的镜头位置校准方法研究

全景立体球视觉装置使用机械结构将多路图像采集系统进行封装定位,能同时完成全景拼接和三维重建的功能。但缺少一种有效的校准方法,来消除由加工制造和封装结构安装所产生的微小误差,这种误差多表现为各镜头光轴不平行、所成角度不准确等,且此误差不易测量。通过分析系统封装结构和相机成像模型,采用一种激光聚焦光斑检测微调的方法,利用采集图像中激光光斑的位置作为依据,对装置中四个鱼眼镜头进行水平及角度的位置校准,这样即可使得各光轴在同一平面,且所成角度精确为90°。全景立体球视觉装置的镜头位置校准是其功能应用的重要技术前提。     

一种基于虚拟立体靶标的线阵相机标定方法

针对线阵相机标定的过程中特征点容易丢失的事 实,提出了一种线阵相机标定方 法。首先,利用设计的平面靶标 与相机多次曝光巧妙地构建了虚拟立体标定靶标,通过分析与数学建模得到靶标上标定特征 点空间位置与像点的对应关系; 其次,使用最小均方估计方法对特征像点中心进行亚像素估计,并使用基于最小二乘迭代方 法对多特征点超定方程进行求解, 讨论了标定过程中相机与靶标非平行时对标定结果的影响;最后,使用提出的方法对线 阵相机标定进行实验验证。理论分析 与实验结果表明,本文的线阵相机标定方法简单灵活,标定特征点个数不拘泥于靶标的制 作,相机与靶标的位置无需严格平行,平 均标定精度达0.26pixel,具有较好的实用价值。     

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。     

一种基于共面圆的摄像机自标定算法

提出了一种基于自由移动平面圆靶标的摄像机标定算法,由摄像机拍摄自由移动平面圆靶标的多幅图像,利用欧氏空间中平面模板上的不变量作为约束,采用非线性优化技术估计摄像机的内部参数。该方法操作简单,具有较高的精度和较好的稳定性,且抗遮挡,无需进行特征匹配,适用于在线标定和自标定。仿真实验和真实图像实验结果均表明,该算法准确、可靠。     

一种基于图像处理的双目视觉校准方法

双目视觉是利用机器视觉进行障碍物检测的研究热点。针对双目视频不同步,导致立体匹配不精准的问题,提出了一种基于图像处理的双目校准算法。算法首先根据道路的先验特征模型,建立视觉校准的敏感区域,以减小计算量。然后对图像的灰度进行聚类,并通过边缘检测和形态学处理来检测道路中的目标物,从而确定动目标与固定物的距离,搜索同步视频帧,实现双目校准。室外真实场景的实验结果表明,该算法可以较好地校准双目视觉,从而使立体匹配更精准。     

反向重投影多线结构光立体视觉测量方法

研究了多线结构光立体视觉测量系统中激光条纹中心点的匹配问题.系统测量过程中,将两幅图像的激光条纹中心点通过重投影相互匹配,计算对应的三维空间点.针对一个激光条纹中心点存在多个匹配点的问题,提出了反向重投影的方法.该方法将匹配点反向重投影到原激光条纹图像,利用光路一致性,筛选出唯一匹配点.另外,分析了在重投影和反向重投影...     

基于双目视觉的光束法平差新算法

针对双目视觉中两摄像机的固定约束关系,提出了基于双目视觉的光束法平差新算法.对传统光束法平差法方程构造过程进行了改进,使每次迭代过程中只需对拍摄的两幅图像中一个摄像机的外参数进行优化,更好地将两个摄像机绑定为一个摄像机,使优化精度更高;新算法中,法化矩阵的维数比传统算法降低了1/2,所以每次迭代计算所需要的时间也会减少...