用彩色二维编码测量动态物体三维轮廓的方法

用红绿蓝颜色的正方形组成二维编码平面，并针其附着在被测物体表面，作为立体视觉测量中的匹配点。用2套光学成像系统获取被测物体的彩色图像，通过计算机图像处理技术找出2个图像中的匹配点，再根据匹配点的视差来获取物体的三维轮廓信息。这一方法特别适于对人体的运动进行三维跟踪测量。     

线结构光三维轮廓测量系统的标定方法

在线结构光360°三维轮廓测量方法中,采用多图像传感器系统可实现物体整体轮廓及局部形貌细节同时高精度测量.为了实现测量系统多传感器同时标定,提出一种线结构光多传感器三维轮廓测量系统的标定方法.以直接线性变换法为系统标定模型,设计含有多特征点的靶标控制场来解算系统模型参数,应用二元全区间插值误差校正方法对物方坐标计算误差进行校正,实现对整个测量系统的标定.并提出了一种基于二维离散傅里叶变换的多分辨率标定靶标特征点提取的新方法.论述了线结构光四传感器测量系统的标定过程.实验结果表明这种标定方法可实现多传感器测量系统高精度同时标定.     

基于图像-点云映射的铆钉平齐度高效检测

铆钉平齐度是铆接质量参数中的一项重要指标,但在实际检测中缺少高效、稳定的检测方法.针对铆钉平齐度的检测,本文提出了一种基于图像-点云映射分割策略的平齐度检测方法.首先,为了快速、稳定地提取图像中的铆钉轮廓,本文提出了一种图像噪声轮廓的分割方法,并基于铆钉轮廓像素的邻域特征,总结出轮廓拐点处的三种邻域特征,据此判断轮廓点是否为拐点,依据拐点对噪声轮廓进行分割;然后,基于图像-点云映射策略,将图像中的铆钉特征映射到测量得到的三维点云中,实现铆钉点云区域的快速、稳定分割.实验结果验证了本文所提铆钉平齐度检测方法具有较高的稳定性和检测精度.     

基于隔行扫描奇偶场图像的动态物体三维面形测量

存基于傅里叶变换轮廓术(FTP)的动态物体三维面形测量中,选用隔行扫描CCD相机记录动态图像,由于其一帧中两场图像时间上的分离性,导致帧图像错位模糊,使测量误差增大甚至产生错误.针对这一问题,提出利用隔行扫描CCD获取动态物体的错位模糊帧图像分成两个单场图像,各自直接利用FTP重建物体面形的新方法.理论分析得出单场图像与准确的满帧图像重建物体三维面形是完全相同的结论;仿真及实验结果都表明该方法的有效性.该方法既保持了原有准确帧图像的重建精度,又使整个测量系统的时间分辨率提高了1倍;实现简单快捷.     

基于深度学习的散斑投影轮廓术

针对传统的单幅散斑图像匹配算法测量精度低且无法测量复杂面型物体等问题,提出了一种基于深度学习的散斑投影轮廓术,即通过深度学习的方法实现散斑图像的逐像素匹配。设计利用孪生卷积神经网络结构,将目标散斑图像和参考散斑图像以图像块的形式输入神经网络。通过卷积层运算提取散斑图像块的特征信息,进而将子网络得到的特征信息融合为两个图像块之间的匹配系数,以获得散斑图像的视差数据,并最终可将视差数据转化为物体的三维信息。实验结果表明,该方法可以通过单幅散斑图像实现精度约为290 μm的三维轮廓测量。     

用于三维成像的激光传感器旋转扫描系统

以实现物体三维成像为目的,设计用于三维成像的激光传感器旋转扫描系统。激光传感器采集物体光条图像,将光条图像传到上位机,使用旋转扫描测量模型获取物体光束的三维空间坐标数据,使用OpenGL开发图形库构建物体三维云图,将光条图像按照3D轮廓扫描顺序获取物体红、绿、蓝分量,将这些分量与物体3D空间坐标数据整合后,完成物体三维云图着色。实验结果表明：该系统具备较丰富的伺服控制功能,且标定物体光平面坐标误差仅为0.005 mm;物体三维成像逼真度较高,与实物颜色较为接近,三维成像效果优秀。     

一种新的360°三维测量系统及标定技术

针对现有的360°三维测量系统结构复杂、标定要求高、测量时间长等问题,提出了一种结构简单、测量速度快的单传感器360°三维测量系统和一种操作方便、精度较高的标定方法。该系统由条纹投影系统、摄像机、两个前表面反射镜组成。测量时,物体点云数据由三部分组成,前表面通过摄像机获取,对应于所拍图片的中间区域,左右两面分别由左右两块前表面反射的平面镜获取,分别对应图片的左右两区域。先对不含反射镜的系统进行标定,然后加入两套反射镜,利用透过式投影屏完成对左右两套系统的二次标定,获得全局坐标系下的物体三维数据。实验表明,该系统搭建成本较低,标定精度较高,重建速度快,适合现场标定。     

点特征柔性物体三维运动恢复方法

为了使用两台标定的高速相机获取点特征柔性物体的三维运动轨迹,提出了一种实用的点特征柔性物体三维运动恢复方法,包括图像空间重建、时间序列重建等步骤。其中空间和时间序列重建是三维运动恢复的核心部分,在空间重建方面,使用椭圆拟合得到图像上点的坐标,并根据马氏距离寻找匹配点,然后利用三角测量法计算空间三维点;在时间序列重建方面,利用搜索方法匹配点前后图像坐标,从而实现运动过程的三维恢复。然后利用重建结果计算运动柔性物体的速度、加速度、曲率变化等重要参数。实验结果表明,该三维运动恢复方法提高了空间序列匹配的速度和准确度,有效地实现了时间序列的匹配,减少了整个重建过程的时间。通过对目标的重建,准确地获得了物体的三维运动数据。     

基于相位信息的三维视觉测量技术研究

随着三维视觉技术广泛应用于类镜面测量,对其精度的要求也日益严苛.基于相位信息的三维视觉测量技术,向被测物表面投影条纹光,然后获取经被测物表面调制后的图像,解调出待测物的相位信息,进而重建物体三维信息.通过论述相位测量轮廓术(PMP)和相位测量偏折术(PMD)的原理和检测流程,分析出该检测系统的误差来源.重点论述了4种P...     

DMD芯片在光栅投影三维轮廓测量技术中的应用

光栅投影成像法经常用于物体的非接触形状测量和形变测量。通过莫尔相移法,可以实时获得物体表面的等高轮廓线。但是在测量高速运动物体三维轮廓图像时误差较大,因为相移法需要拍摄几张经过相移后的变形光栅。在加入了DMD芯片后,可以在CCD的一帧图像时间内完成所有的相移后变形光栅的图像拍摄,有效地降低了高速运动物体三维轮廓成像的误差。     

基于双目立体视觉测量原理的物体运动速度测量

采用双目立体视觉测量系统进行炮弹速度的测量, 实现一种利用无速度测量因素测量设备测速的新方法。选择合适参数的两 台摄像机获得被测物体清晰的像,将两台摄像机搭建成光轴平行的双目视觉测量 系统,获得炮弹在运行过程中的每一时刻的三维轮廓数据,根据获得的三维数据进 行空间位置节点的三维插值,得到炮弹在t时间段内运行的距离,并求取平均 速度。仿真实验结果表明,本文方法可以准确、快速利用无速度测量因素的测量 设备获得炮弹的运行速度。     

光栅式双目立体视觉传感器的立体匹配方法

光栅式双目立体视觉传感器的难点之一在于立体匹配问题,为此,提出了一种基于极线约束和空间点最小距离搜索的立体匹配方法.该方法将光栅式双目立体视觉传感器看作两个光栅结构光传感器,分别标定后可测定光条中心点关于某个结构光模型的三维坐标,若两点匹配,则其三维坐标间的距离理论上为零.引入极线约束,在左摄像机成像光条上找一个特征点,在右摄像机所成像中便可计算出一条极线与之对应,在极线与各光条中心的交点中寻找匹配点.该方法在三维空间进行匹配,计算量小,能够实现点与点的唯一匹配.仿真实验表明了该方法的有效性.     

基于双目会聚型立体摄像机的目标深度测量

目标物体的三维测量是双目立体视觉的一项重要任务。基于视差的平行摄像机模型是最常见的用于三维重建的双目摄像机模型。一般双目立体摄像机不是严格平行的,所以采用上述方式进行三维重建时需要进行极线校正。提出了一种新的用于三维测量的双目摄像机模型,该模型针对一般常见的非平行的会聚立体摄像机模型。采用该模型进行目标物体的三维测距时,根据摄像机标定得到的相对外参,即可快速得到目标物体的深度信息。同时,本文从分辨率的角度对提出的深度测量方法进行了精度分析。实验结果验证了提出方法的有效性和可靠性。     

基于虚拟双目的条纹结构光三维重建

为解决传统双目条纹结构光三维重建存在的同步性和成本高等问题,提出了基于虚拟双目的条纹结构光三维重建方法。采用单相机和两块双棱镜及投影仪设计了具有双目视觉功能的虚拟双目条纹结构光三维重建系统。通过双棱镜折射和分光改变被测对象表面反射光的路径,使用一个相机同时完成多视角的图像采集。通过多频外差法和立体匹配、双目标定得到被测对象的深度信息并重建点云。实验表明,文中提出的方法和真实双目结构光方法测量标准球的均方根误差分别为0.037 9 mm和0.030 5 mm。文中提出的方法可促进双目条纹结构光技术在快速、低成本、小型化等方面发展,同时该方法可推广到彩色相机条纹结构光三维重建及投影散斑结构光三维重建。     

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.     

基于立体视觉技术的实时测距系统研究

双目立体视觉测距系统由于计算量大、受限于硬件水平等原因,通常无法做到实时测距,为解决这一问题,对双目立体视觉的关键技术进行研究与分析后,采用预标定方法,通过选取一种快速的立体匹配算法,对其各参数进行优化,并以动态视差搜索的方式,结合目标跟踪算法,实现了对目标的实时跟踪与测量。经实验验证,该系统成本低、可行性高,能实时对目标进行跟踪与测量,并在一定范围内具有较高的精度,且有一定的应用价值。     

改进的双目视觉三维尺寸测量系统

根据双目视觉原理,开发了基于双目视觉的三维尺寸测量系统.利用图像帧差法实现目标物体自动检测;并在此基础上利用立体匹配算法计算出目标物体区域的视差,对生成的初步视差采用基于最小二乘法的视差优化算法,获取目标物体区域的完整视差图;再将三维点云重投影到二维平面,利用最小外接矩形完成目标物体尺寸的自动测量.实验表明,在合适的测量距离下,系统测量精度达到了较好的效果,验证了该系统的可行性.     

基于单摄像头双目成像系统在计算机视觉中的应用研究

利用单个摄像头和一平面镜的舍体实现了双目成像系统的三维视觉功能,并理论证明了平面镜相对于摄像头按一定条件放置时,利用合体可以得到适于三维立体视觉的图像。在已知舍体内外部参数的情况下,由舍体所得图像进行点的三维立体恢复的理论推导。对合体的标定、内外部参数的确定也进行了理论推导。最终证明,由合体进行三维立体恢复,其实质相当于双目成像。通过实验对合体和一双目成像系统分别进行了标定,利用标定的结果进行了对点的三维立体恢复。结果表明两者精度相当。     

基于光轴垂直双目立体视觉系统的物体运行姿态研究

提出了一种采用光轴垂直的双目视觉测量技术获得运动物体运行姿态角的方法。首先,对光轴垂直立体视觉系统进行了建模;然后,采用光轴垂直原理求取被测物体在某时刻的中轴矢量;最后,通过建立中轴矢量与姿态角间的数学关系得到被测物运行时的姿态角。实验结果表明,该测量方法具有较高的精度和速度,能满足远距离运动的被测物体运动参数的测量要求。     

极线和级次双约束的光栅投影测量方法

利用结构光辅助立体视觉技术在三维测量领域可以很好地解决被测物特征稀疏的问题,从而实现对物体几何尺寸的高精度测量。提出了利用极线和条纹级次双约束的方式,通过双目相机中的极线约束原理和多频外差法得到的光栅条纹级次进行混合约束,降低了立体匹配的待匹配区域。立体匹配过程中设计了一种带权值的窗口模板,利用相位信息配合模板匹配的方式确定初始匹配点,并通过初始匹配点与附近点的相位差值利用二次曲线拟合方法实现亚像素级匹配。实验表明:该方法在较小视场测量中应用良好,对直径10 mm大小的球体可以实现快速、准确的测量。