一种新的摄像机线性标定方法

传统摄像机线性标定Faugeras方法具有简单易实现的优点,然而其模型在求解时未考虑摄像机的特性,只当成一般数学问题求解,造成误差较大,特别是求解的图像中心点与实际的图像中心有较大偏差。为此提出一种新的摄像机线性标定方法,把图像中心作为光轴中心点,在认为该参数已知的情况下,可有效避免其他参数产生较大误差。将参数分开求解,分步获得摄像机参数,并对部分参数进行优化。实验结果表明,提出的这种新的线性标定法相较于Faugeras方法有了一定提升,标定精度较高且计算速度较快。     

一种考虑畸变的摄像机线性标定简化方法

根据视觉机器人系统结构特殊的特点,作了大量的简化,采用线性标定方法.但考虑到摄像机的视场仍然比较大,提出了基于拟合平面的线性畸变纠正方法,将畸变的图像坐标纠正到理想图像坐标,而后根据摄像机线性标定模型,计算出世界坐标,完成标定工作.实验结果表明,该方法简单、快捷,且精度也能达到较高的水准.     

摄像机标定的一种方法

利用透镜成像理论建立摄像机数学模型,经过畸变分析提出一种实验要求低、标定参数全面的标定方案.解决了其它线性方法中部分内部参数的标定问题,避免了传统非线性优化的繁琐和不稳定,有效地提高了标定精度.     

一种考虑畸变的摄像机线性标定方法

大多数摄像机标定研究侧重于用多幅图像、结合优化算法以提高精度,未能在线性标定阶段进行改善.分析了经典Faugeras线性标定方法存在的问题,提出了一种新型的摄像机线性标定方法.新方法充分考虑摄像机的特性,把图像中心作为主点位置,同时将与横、纵坐标分别相关的参数分开求解;而后将剩余参数进行混合求解,最后考虑畸变进行线性优...     

一种基于自制平面模板的摄像机标定方法

给出了一种实用的摄像机标定方法。首先通过预标定过程确定摄像机光心坐标和感光单元的纵、横向间距，然后结合自定义的摄像机成像模型利用径向平行约束求解其余的摄像机内外参数，最后利用自制的平面模板对该方法进行了实验验证。结果表明，该方法不仅操作简便，在一般硬件条件下也可获得满意的精度，具有良好的实用价值。     

考虑径向畸变的摄像机标定及在三维重建中的应用

建立了摄像机的径向畸变模型，采用“两步法”标定技术分解了摄像机的内外参数，将有效焦距、畸变系数、不确定因子统一于线性方程组中。使算法简便、快速、准确。通过试验比较了线性模型和畸变模型在三维重建中的误差。     

标定模板与图像平面平行时的摄像机标定方法

在工业应用的机器视觉系统中,存在着较多的图像平面与标定模板平面平行的情况,针对这种情况,提出了一种新的简单而快速的标定方法。该方法仅需要一个取景器和一个平面标定模板,通过取景器可直接得到光轴中心坐标,同时也可计算出镜头的焦距;再利用平面标定模板上的特征点计算出摄像机模型的其他参数。实践证明,该方法无需预标定过程即可迅速、方便地对摄像机的内外参数进行标定,并且具有较好的精度。     

摄像机标定及恢复目标点世界坐标的一种方法

实现了利用径向排列约束(RAC)的摄像机标定算法,成功标定单目摄像机的内部参数和外部参数.算法利用了成像过程中的RAC分解摄像机参数,提出了带有一阶径向畸变的摄像机模型,利用合理组织的求解次序使得每一步参数的求解都只须求解线性方程组.在此基础上提出了一种恢复目标物体在世界坐标系中的三维坐标的方法,为实现对目标物体位置的快速判断和跟踪提供了有力的前提.     

高精度立体视觉测量中一种通用的摄像机标定技术

实现了一种用于高精度立体视觉测量中摄像机标定的新技术。这种“两步法”技术能够标定摄像机的外部参数以及有效焦距、径向透镜畸变系数和图像尺度因子。它利用合理组织的求解次序使得每一步参数的求解都只须求解线性方程组,从而彻底改变了以往摄像机标定依赖于非线性优化方法。本文的理论和实验证明,这种新技术较以往算法更为快速、简便、精确。     

CCD摄像机内外参数标定技术研究

在介绍了几种摄像机标定技术基础上,导出一种摄像机成像模型,并给出该模型下的基于Tsai两级标定法的摄像机内外参数标定方法。实验表明,该标定方法操作简便,标定快速、准确。     

基于精确控制点的立体像机校准技术

给出了将改进的两步法与精确控制点相结合来精确校准立体像机的新技术,像机镜头畸变模型考虑了径向畸变和切向畸变.利用红外发光二极管随三坐标测量机测头移动以确定间距来形成立体校准模板上的精确控制点.校准程序包括先使用位于图像中心的控制点来线性求取部分校准参数,然后再使用所有控制点来迭代优化所有参数.实验中使用非线性优化参数来反推控制点的空间位置,发现精度比线性求解参数提高了0.11 mm,结果表明,此技术可以满足像机精确校准和测量的要求.     

摄像机标定技术研究

在简要介绍现有摄像机标定方法的基础上,提出了一种基于张正友两步法和Heikkila相机模型的改进的摄像机标定方法。经实验证明,该方法操作简便,具有较高的精度和较好的鲁棒性。而且,由于充分考虑了镜头切向畸变和像素倾斜角的影响,故适用范围更广。     

一种基于OpenCV和Tsai的摄像机两步标定新方法

为实现成形加工系统中摄像机标定技术,对开放计算机视觉函数库OpenCV进行了分析。在Tsai方法基础上,结合传统摄像机标定原理,充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变影响及求解算法,给出了一种适应于成形加工的MVS摄像机标定新方法。实验结果表明,该算法不仅具有良好的跨平台移植性,而且提高了标定精度和计算效率,能高效地获得相应的标定参数,可以满足一般成形加工中机器视觉系统的需要。     

CCD摄像机快速标定技术

在视觉检测系统中,针对视觉传感器数量多,且每个摄像机需标定的内部参数及外部参数较多的特点,提出了一种新的简单的快速摄像机标定方法.分析了摄像机的各个关键参数,采用了全线性标定方法和矢量分析法,逐步求出CCD摄像机的参数.该方法具有标定速度快、精度较高、实用和算法性能分析容易等优点,适用于一般视觉检测系统的摄像机参数的标定,尤其是大型视觉检测系统中多视觉传感器的摄像机参数的标定.实际结果表明,摄像机标定误差优于0.05mm.     

摄像机标定的棋盘格模板的改进和自动识别

为了克服在摄像机标定过程中需要使用者给出标定模板的附加信息,或全自动标定点识别算法在遮挡、不均匀照明、大视角和摄像机镜头畸变情况下不能检测出标定点的缺点,提出一种改进的基于基准点标记的棋盘格模板以及相应的全自动识别算法.新的摄像机标定模板以基准点标记代替传统棋盘格的黑白方块,从而使全自动识别算法识别出标记的位置.利用模板中标记按照标记ID从小到大的顺序排列的先验知识,估计丢失的标定点位置.为了提高丢失标定点在图像中初始位置的估计,算法估计径向畸变参数,从而克服了畸变对识别的影响.为了提高标定点的定位精度,利用高精度的鞍点检测器,从而标定点的定位精度小于0.05像素.为了检测鞍点的有效性,算法提出2种滤波准则,最终得到有效的标定点.识别算法是有效的且不需要任何参数.实验结果表明,对于同样的摄像机和背景,使用改进的棋盘格模板及其识别算法获得的标定点进行摄像机标定的投影误差比ARTag减少70％.     

一种结合 TCP 标定的深度相机手眼标定方法

手眼标定是机器人实现视觉引导下精准作业中的关键技术。传统手眼标定和机器人工具中心点(TCP)标定分开进行,存在较大累积误差,同时针对深度相机的手眼标定存在精度不足的缺点。本文提出了一种结合TCP标定过程同步标定深度相机手眼关系的新方法。方法基于深度相机观测和TCP标定相同的标定平面,相机坐标系下标定平面方程和机械臂坐标系下标定平面方程为对应关系,通过平面方程之间的变换来计算手眼关系。本文方法减少了TCP和手眼关系独立标定累积误差影响,节约标定时间和标定件成本。仿真和实测结果表明,本文方法提高了深度相机手眼标定精度,标定后实测位置误差平均为0.2 mm,为机器人视觉控制系统高精度作业所需标定提供了一种新的思路。     

采用移动光靶标的分区域相机标定

针对工业视觉测量中的摄像机标定精度及效率低的问题,提出一种高精度CCD相机分区域标定方法。该方法首先利用三坐标测量机(CMM)带动圆形发光二极管(LED)光靶标按梯形台状做精确空间移动,结合最小二乘椭圆拟合算法求解光靶标的像面位置,并与CMM三维坐标形成精确的空间标定点集。同时,将像平面按圆环形对称结构分割成N个区域,并结合改进的Tsai算法分别对每个子区域进行相机参数的标定。标定实验结果表明:经过分区域标定,相机采集点的总误差比单区域标定法降低了17%(N=8),单点平均误差降低了20%左右。算法可实现自动精确标定点采集,操作过程简单,基本满足中等精度的工业测量要求。所提出的相机标定法可应用于工业视觉测量,特别是大工件测量领域。     

一种基于棋盘格的高精度分区域相机标定方法

在视觉测量系统中,相机的标定精度至关重要,将影响整个测量系统的精度。针对现有相机标定方法难以兼顾精度和操作复杂度的问题,本文提出了一种基于棋盘格的高精度分区域相机标定方法。首先,将棋盘格置于不同位置,提取不同位置角点的世界坐标和像素坐标,对所有角点用线性变换和非线性最优算法求解出全局标定参数。然后,将角点分为中间区域角点和边缘区域角点,对两区域角点分别标定得到两组分区域标定参数。标定实验结果表明：与全局标定法相比,分区域标定法的图像平均投影误差至少降低16%。该方法操作简单,精度高,可以很好的应用于工业视觉检测。