CCD摄像机参数标定实验设计

CCD摄像机标定技术是视觉检测技术中的最基本内容，为有助于学生正确理解和掌握视觉检测技术，本文设计了CCD摄像机参数的标定实验。详细介绍了CCD摄像机透视成像模型、RAC标定方法以及标定点空间坐标和图像坐标的获取方法，结合标定软件讲述了标定的主要步骤。     

文摘

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.实验结果表明,摄像机标定误差优于0.05mm.     

基于机器视觉的零件尺寸测量

提出了一种基于机器视觉的非接触测量方案,力求把非接触测量手段与零件尺寸测量问题更有效地结合起来。采用超分辨率重构技术消除噪声以及由有限检测尺寸和光学元件产生的模糊,从图像中获得更多的细节和信息。利用最小二乘回归亚像素边缘检测技术进行边缘定位及角点提取。基于机器视觉CCD摄像机采用线性回归法进行摄像机的标定。最后,实验分析和比较了基于机器视觉的零件尺寸测量的应用效果。     

基于图像处理的零件尺寸测量研究

提出了一种基于图像处理的机器视觉的非接触测量方案,力求把非接触测量手段与零件尺寸测量问题更有效地结合起来。采用了超分辩率重构技术消除噪声以及由有限检测尺寸和光学元件产生的模糊,从图像中获得更多的细节和信息。利用最小二乘回归亚像素边缘检测技术进行边缘定位及角点提取。基于CCD摄像机采用线性回归法进行摄像机的标定。最后,实...     

基于图像的模拟相机标定方法的研究

从光学测量角度出发,结合计算机主动视觉中的相机标定方法及数字图像处理技术,提出了一种CCD摄像系统畸变校正方法.该法通过使用经纬仪,不需相机做任何运动就能实现全过程的标定.该方法在摄像机模型中全面考虑了镜头的径向畸变,利用图像中心附近点畸变量较小的性质,用中心附近点和全场视点对摄像机内部参数和像差修正参数进行标定,最后由最小二乘法得到摄像系统畸变模型的畸变系数,解决了CCD摄像系统的畸变校正问题.与传统的相机标定不同,畸变校正中仅标定数字图像中像素间距和相机焦距.该法运用了亚像素细分算法,提高了测试系统的精度,是一种简单、有效、实用的标定法.     

多线结构光视觉传感器测量系统的标定

为实现大尺寸轧钢几何尺寸、形状误差、表面缺陷的实时检测,采用4个激光器和4个CCD摄像机搭建了多线结构光视觉传感器测量系统。针对多视觉传感器全局校准的关键问题,设计了特殊形状的靶标,提出了新的全局标定方法。利用交比不变原理获取光平面上多个标定点,同步实现视觉传感器的局部标定和全局校准。详细阐述了标定的基本原理和系统构建过程,分析了标定中存在的误差,并提出了减小误差的方法。实验验证系统重复测量精度在0.04mm以内,测量相对误差小于0.9%。     

CCD摄像机像面中心的激光标定方法研究

论述了采用激光方法对视觉传感用CCD摄像机的像面中心进行标定的原理和方法 ,并对所采集的激光光斑图像进行适当的处理 ,通过求取质心的方法确定其精确位置 ,从而实现对像面中心的精确标定。实验结果表明 ,该方法计算量较小 ,精度较高。     

一种实用的CCD像机标定方法

机器视觉测量系统中,对于短焦距、视场角较大的CCD镜头,图像畸变较大,为了获得高精度的测量结果,需要对镜头进行标定.提出了一种实用的像机标定方法,采用了从畸变像点到理想像点变换的镜头畸变模型,通过优化搜索算法,得到了镜头畸变参数.进行了CCD像机标定实验,实验结果表明,该方法得到的摄像机的内部参数和镜头畸变参数能较好地还原畸变图像.     

基于双CCD的锻件尺寸测量的研究

针对大型锻件尺寸的在线测量问题,提出一种基于双CCD的立体视觉测量方法。设计了大空间内立体视觉传感器的优化配置模型,介绍了所使用的大视场、远距离条件下摄像机模型及其标定方法。为提高测量的精度,考虑了摄像机镜头的径向畸变和切向畸变的影响。最后描述了以实物进行立体视觉尺寸测量的实验方法,实验结果表明:立体视觉测量方法实用有效,具有方便快捷,简单可靠的特点。     

双目摄像机的自标定方法研究

摄像机标定是计算机视觉的关键技术之一。针对现有的标定技术计算过程复杂,标定物使用不方便等问题,提出了一种用于双目摄像机自标定的方法,该方法要求场景中有两组正交的平行直线即可进行标定,利用其在图像平面上形成的消失点之间的约束关系来建立标定方程,从而求解出摄像机的内外参数,再结合双目立体视觉原理标定双目摄像机的结构参数。将该方法在实验室现有设备上进行对比实验。实验结果表明,该方法简单、有效,可广泛应用于机器视觉研究、三维重建等多个领域。     

智能三坐标测量机视觉系统的在线标定技术

提出了智能三坐标测量机视觉系统的在线标定技术。根据摄像机标定的基本原理,利用三坐标测量机沿x、y、z轴移动和正交精度都很高的特点,三坐标测量机带动待标定摄像机产生和白色陶瓷标准球球心(标定特征点)在x、y、z轴方向上的相对平动,得到标定特征点在测头坐标系中不同位置的坐标。引入测头坐标系,建立了该项标定技术的数学模型,给出了标定步骤,组建了标定系统。智能三坐标测量机视觉参数在线标定系统与专用标定系统的比对标定精度在±1μm以内,完全满足工程实际精度要求。     

立体视觉测量中摄像机标定的新技术

本文实现并改进了一种利用径向排列约束的摄像机标定算法,并利用该算法标定了安装在ＺＥＩＳＳＣＭＭ坐标测量机伺服机构上的ＣＣＤ摄像机的内部和外部参数,算法巧妙地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,从而彻底改变了以往摄像机标定依赖于非线性方法。     

基于机器视觉的螺纹参量测量系统

为了高精度测量螺纹的各项参量,建立了基于机器视觉技术的螺纹参量测量系统。采用螺纹工件旋转、相机跟随拍摄的方式采集螺纹在平行背光下的轮廓数据,实现了螺纹的各项参量测量,扩大了系统的测量范围,并且降低了相机标定误差的影响。推导了坐标系统转换方程,通过标定实现了坐标统一,并推导了螺纹参量计算公式;针对CCD相机光轴和螺纹轴线垂直时螺旋线对螺纹牙投影产生遮挡失真情况建立了数学补偿模型。结果表明,得到的测量不确定度小于2m,重复性优于4m。该系统可以完成螺纹的各项参量测量。     

一种基于平面标靶的线结构光视觉传感器标定方法

提出了一种适合于现场的线结构光视觉传感器标定 方法。建立了标定的数学模型,设计了一种平面点阵标靶,提出了坐标映射方法。根据结构 光条纹特征点的图像坐标和对应在标靶坐标系下的坐标,以及 相机内参,计算出标靶坐标系到摄像机坐标系的转移矩阵,再由转移矩阵得到特征点在摄像 机坐标系下的 坐标;在视场范围内,平面标靶按不同位姿摆放多次,获取投射在标靶上的所有特征点,对 这些特征点进 行平面拟合,得到结构光平面在摄像机坐标系下的方程。对标定的精度进行了验证,实验表 明,本文方法标定 过程简单,精度较高,适合于结构光传感器的现场标定。     

机器视觉在PCB缺陷检测中的应用

PCB是电子产品的载体,PCB表面的缺陷是影响整个产品质量的主要因素,直接关系到产品的性能和可靠性。为了实现PCB生产过程中缺陷检测的自动化,研究了用机器视觉检测技术检测PCB表面缺陷的方法。在检测中采用了4K灰度线阵CCD和高精度光学驱动平台构建的检测系统,获得了满意的效果。     

基于图像识别的田间玉米秆识别系统设计与实现

基于CCD摄像头与机器视觉适用于田间自然环境下玉米秆识别与定位算法,首先对摄像头采集到的视频进行图像预处理,并得到分离后的具有分离特性的图像.最后使用基于平行划线方法对分离后的玉米秆图像进行位置检测,并通过相机标定实现玉米秆位置定位.实验结果表明,有94％目标玉米秆能得到正确识别与定位.     

坐标测量机上红宝石轴承视觉自动定位系统

坐标测量机中传统的间接定位方法对微小特征定位不够精确,为了提高微小特征的定位精度,采用机器视觉技术对微小特征本身直接定位的方法,进行了理论分析和实验验证。根据红宝石轴承材料的光学特性,设计了视觉自动定位系统,通过图像算法提取轴承内孔的图像中心,并使用测量机的测针端部作为靶标对相机进行标定,取得了相机图像坐标系与测量机坐标系的转换系数数据。结果表明,该系统的定位精度达到0.01mm,这一结果对提高微小特征的定位精度是有帮助的。     

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.     

大视场摄像机标定方法研究进展

摄像机标定通过求解摄像机的内外参数,获取空间物体三维坐标与图像二维坐标的对应关系,在计算机视觉中起到越来越重要的作用。介绍了摄像机标定技术中的常用坐标系及转换关系、摄像机成像的线性及非线性模型,以及三类典型的标定方法。相比于小视场,针对大视场摄像机标定方法的研究较少,重点针对六个方面的改进,归纳了国内外近年来大视场摄像机标定方法的研究进展。     

基于视觉测量的回转轴线标定方法研究

为了实现高压涡轮叶片上的气膜孔特征的高精高效测量,设计并搭建了一套非接触式的四轴视觉坐标测量系统。针对其中的回转轴线的空间位置标定难题,结合工业影像测头的成像特点,提出了一种基于视觉测量的回转轴线标定方法。在标定过程中,采用了定制的长方体标定块,并通过回转工作台与三坐标测量机之间的配合,使工业影像测头对焦于标定块的表面并采集到其锋利棱边的图像,而后再通过边缘提取、像素距离计算、物理距离转化和代数运算等步骤,最终确定了回转工作台的轴线在机器坐标系中的空间方位。最后,选用一个标称尺寸为80 mm的标准量块作为被测物体,以对标定方法及标定结果进行验证,各次测量结果的误差均小于±0.01 mm,并进行了合成标准不确定度的分析。实验结果表明:文中所提出的回转轴线标定方法能够达到较高的标定精度和较好的重复性,能够满足气膜孔形位参数的检测要求。