用于工业现场的摄像机标定方法研究

针对复杂的工业现场环境以及打印机打印质量水平的限制,对于工业现场的摄像机标定,采用直接提取平面模板角点的方法往往出现失败.现对不能顺利提取角点的标定板图像采用一种基于区域分割的图像处理方法,首先采用均值滤波的方法消除打印机打印质量问题,然后对图像像素按照一定的准则采用区域生长算法得到区域边界,最后与滤波图像进行相减得到所需图像.在一定程度上,这种方法能够消除工业现场环境的干扰,达到精确提取标定板角点的目的.通过分析摄像机模型和几种坐标系之间的转换关系,利用标定板完成了摄像机标定.结果表明,采用该方法,能够准确、方便地获得工业现场中摄像机的内外参数.     

无位姿约束的线激光视觉传感器参数标定

针对现有线激光单目视觉传感器参数标定方法中靶标移动需要精密机械控制或可自由移动靶标摆放位姿受约束等不足,提出一种靶标可自由移动且摆放位姿无约束的新标定方法.根据靶标特征点的成像点所构成向量簇的叉积方向集合的射影不变性,对成像点排序,建立靶标特征点与其成像点的对应关系;由光刀中心拟合直线与靶标特征点的成像点所构成包络求交,提取光平面特征点,并根据交比不变原理计算其三维坐标;最优化拟合计算单目摄像机内外参数及线激光投射器光平面参数,实现传感器参数的精确标定.试验表明,该标定方法操作自由、步骤简便,具有较理想的标定精度.     

基于网格靶标快速高精度摄像机标定方法

本文针对单摄像机成像特点,首先建立其实际成像数学模型,为快速高精度的标定摄像机参数,靶标采用平行网格线靶标,有效利用直线的平行性约束条件,可高效的求取目标点,此种方法先求解摄像机纵横比,然后利用参数分离的方法通过迭代求解其余模型参数,从而简化了求解过程,将标定结果与Tsai法相比较可知,标定精度相当。     

基于辅助摄像机的机器人延伸手眼标定方法

针对机器人手臂上装载的工件等对象与摄像机之间空间关系的标定问题,本文在传统机器人手眼标定的基础上提出了机器人延伸手眼标定的概念,将机器人手眼关系拓展为延伸手眼关系.该方法通过引入辅助摄像机,利用平面标定靶标以及由机器人延伸手上的矩形特征衍生出的大量标定特征点,实现了机器人延伸手眼标定.实验结果表明,该算法可有效的解决机器人延伸手眼标定问题,标定精度取决于机器人延伸手的几何尺寸精度和获得特征点的精度,文中实验结果的RMS为0.113mm.     

用三线法标定车载摄像机的外部参数

根据摄像机透视投影原理,三条互不重合的平行线在图像平面上具有相同的消失点和不同的斜率。按照针孔成像模型,经过数学推导可以建立摄像机的外部参数与消失点和成像斜率之间的解析表达式,无需经过迭代和优化计算。实现过程只需要地面上有三条平行线,然后通过手工或自动的方式确定出这三条直线成像的交点和斜率,就可以标定出摄像机的外部参数。实验表明,该方法可以在不同环境下进行车载摄像机标定,方位角和俯仰角的标定误差小于百分之一弧度。     

摄像机径向畸变校正和内参估计的单图标定方法

提出了一种对摄像机的径向畸变进行校正和内参数估计的单图标定方法.拍摄一幅平面标定模板图像,提出若干条直线,拟合在单参数除法畸变模型下的圆弧参数,从而估计出径向畸变.对径向畸变进行校正后,利用标定模板点与经过校正后的图像点之间的对应关系,估计出单应性矩阵.在假定摄像机主点与畸变中心重合的条件下,线性地计算出摄像机焦距初值.以上述线性方法得到的结果为初值,进行非线性优化,最终得到准确的摄像机参数.超广角鱼眼相机和普通数码相机的实验结果表明,本文提出的算法实现简单、适用性广,结果准确,具有较强的实用性.     

大视场线结构光视觉传感器的现场标定

针对大视场线结构光视觉传感器的现场标定,提出了一种基于自由组合一维靶标的标定方法。自由组合多个一维靶标并固定,其中每个一维靶标至少包含3个共线特征点。靶标在传感器测量空间内自由摆放至少两次。以一维靶标两两之间夹角恒定为约束求解摄像机内部参数;由一维靶标消影点性质和特征点之间距离约束,求解各特征点在摄像机坐标系下的空间坐标;根据交比不变计算光平面与各一维靶标交点的摄像机坐标,拟合出光平面方程。实验表明,该方法可获得与平面靶标相当的标定精度,具有靶标加工容易、精度高、摆放次数少的特点,适合大视场线结构光视觉传感器的现场标定。     

基于两步法的摄像机标定算法

摄像机标定是机器视觉中的一个重要问题.精确的摄像机标定在涉及定量测量的应用中是非常重要的.摄像机标定的目的是得到摄像机的内部参数和外部参数.通过这些参数我们能够将一个点的三维位置与它的图像平面的坐标相匹配.本文提出了一种基于两步法的摄像机标定方法.第一步,使用基于无畸变的相机模型估计标定参数;第二步,在考虑相机畸变的情况下,对第一步中得到的标定参数通过非线性优化进行迭代优化,并求解畸变系数,包括径向畸变系数和切向畸变系数.用单幅图像即可完成标定,标定过程比两步法更为简洁.实验结果表明,这种算法是简单而有效的.     

关节式坐标测量机激光测量头参数标定

在三维视觉测量中,标定方法对测量结果的影响是决定性的.本文通过分析、比较各种视觉模型及标定方法,采用考虑镜头畸变因素的三维视觉模型以满足高精度测量系统的需求.由于关节式坐标测量机的激光测量头,使用单摄像机和线结构光来匹配被测物体表面的三维数据,本文设计了一种新型的阶梯形标定块,通过标定块图像和激光条纹图像完成了摄像机的内外参数标定和激光平面参数标定.实验证明,该标定操作过程简单,易于实现自动化,且具有较高的标定精度.     

机器人激光扫描式焊缝跟踪测量系统研究

提出了机器人激光扫描式焊缝跟踪系统参数的标定方法和基于数字图像处理的焊缝特征点识别方法.采用中值滤波、自适应阈值分割和孤点滤波法等对激光图像进行预处理,以数字形态学方法获得焊缝特征点坐标;然后以一组平行线为靶标,获得激光平面上无穷远处一点在摄像机中的投影,实现结构光参数的标定;最后以多个机器人位姿对固定目标点进行检测,求解出机器人的手眼矩阵.整个系统标定过程简单,精度可靠,可用于空间曲面的U型焊缝检测.     

基于单特征点的手眼系统摄像机标定

基于机器人的相对运动,提出了一种基于单特征点的手一眼系统摄像机内、外参数的标定方法。在摄像机视场中任意选择一个特征点,使机器人末端在保持姿态不变的条件下运动,相当于机器人不动但具有多个特征点。利用这些点可计算出摄像机的内参数和相对于特征点的外参数。大幅度改变机器人的姿态,可标定出特征点在机器人基坐标系下的位置,进而得到相对于机器人末端的外参数。实验结果验证了该方法的有效性。     

Research on the application of single camera stereo vision sensor in three-dimensional point measurement

A single camera stereo vision sensor model based on planar mirror imaging is proposed for measuring a three-dimensional point. The model consists of a CCD camera and a planar mirror. Using planar mirror reflections of a scene, a picture with parallax is obtained by shooting the target object and its virtual image. This is equivalent to shooting the target object from different angles with the camera and the virtual camera in the planar mirror, so it has the function of binocular stereo vision. In addition, the measurement theory of the three-dimensional point is discussed. The mathematical model of a single camera stereo vision sensor is established, the intrinsic and extrinsic parameters are calibrated, and the corresponding experiment has been done. The experimental results show that the measuring method is convenient and effective; it also has the advantages of simple structure, convenient adjustment, and is especially suitable for short-distance measurement with high precision.     

Stereo calibration of binocular ultra-wide angle long-wave infrared camera based on an equivalent small field of view camera

ABSTRACT

In this paper, a stereo calibration method for binocular ultra-wide angle long-wave infrared camera is proposed on the basis of an equivalent small field of view camera. Extrinsic parameters are calibrated through the corrected images from the left and right cameras. They can be viewed as images taken by a small field of view camera. The calibration procedure consists of three steps: monocular calibration, distortion correction and extrinsic parameters calibration. In order to evaluate the accuracy of the method, stereo vision of the camera is modelled and a 3D reconstruction approach is presented. A series of experiments, including intrinsic parameters, extrinsic parameters and 3D reconstruction, are conducted to validate the proposed method. The results show that the baseline length error decreases to 0.67%, and the relative error for the 3D reconstruction of corners is smaller than 8.11%. In contrast to the common stereo calibration method, it improves calibration accuracy.     

一种双目立体视觉系统的校准方法

基于双目立体视觉系统的图像分析以及人工神经网络的三维空间建模算法,设计了一种针对双目立体视觉相机的校准方法,并可应用于运动目标点的轨迹追踪。将均匀分布目标点的校准平面放置在有效视野内的不同位置,通过双目立体视觉系统来捕获处于不同位置的校准平面图像。在图像处理之后,使用校准点中心的二维坐标作为人工神经网络训练的输入样本集,通过建立人工神经网络模型结构,实现目标点二维平面坐标到三维空间坐标的映射关系。采用这种具有通用性的方法,可以有效修正系统中存在的失真因子,获得目标三维位置信息,而无需进行复杂的相机校准操作。实验表明,提出的方案具有良好的可行性和鲁棒性。     

一种改进的基于圆环点的摄像机自标定方法

针对现有的基于圆环点的摄像机自标定算法抗噪性能差、计算过程复杂等问题,本丈提出了一种改进方法。根据射影几何中交比和调和共轭的性质,通过Harris角点计算出四条直径方向上的消失点。同时由拉盖尔定理求取圆环点的图像坐标,在圆环点与内参数的约束下求解所有内部参数。该方法的优点是圆环点求解简单,不需要检测椭圆和直径。实验结果表明,该算法精度高、鲁棒性强,且因无需知道圆的任何几何信息而有较好的实用性。     

An efficient camera calibration and optimisation method based on orthogonal vanishing points

A more efficient camera calibration and optimisation method based on orthogonal vanishing points is proposed. After extracting corner points on the calibration images by using the Harris algorithm, some parallel lines are fitted via the least square method. The Levenberg–Marquard (L–M) algorithm is used to find out the optimum vanishing points. The intrinsic parameters are solved on the basis of the orthogonal vanishing point characters. The enhanced Tsai’s method is designed to solve the extrinsic parameters. The minimum residue optimisation function is introduced to calculate the distortion coefficients and optimise all parameters globally. The feasibility and efficiency of the proposed method is illustrated by an experimental study. The method can be used to obtain high precision calibration parameters without the need of sophisticated mechanical devices. It has great potential to calibration cameras in the field of computer vision, 3D measurement, etc.     

利用线阵像机估计目标运动参数

针对线阵像机拍摄运动目标获得的目标变形的扫描影像,本文提出了一种利用线阵像机估计目标运动参数的新方法。该方法根据线阵像机的一维成像模型,采用目标上特征点之间关于时间和空间的成像关系,构建了关于目标运动参数的非线性方程组,将目标方位、速度等运动参数的估计问题转化为非线性最优化求解问题。在交通车辆运动分析中利用车牌照的线阵成像变形,实现对车辆运动速度、方向的估计。实验结果表明,该方法具有较好的实用性和估计精度。     

基于因子分解和光束法平差的摄像机自标定

提出一种基于因子分解和光束法平差的摄像机自标定算法,只需手持定焦摄像机围绕物体拍摄3幅以上图像即可估计出摄像机的内参数以及畸变系数.该方法有3个主要特点:一是由于在因子分解重建过程中采用了所有图像的信息,因此具有很好的鲁棒性;二是由于在完成欧式重构后采用光束法平差对摄像机内参数以及畸变系数进行了非线性优化,因此具有较高...     

标定十字结构光传感器的新方法

建立了基于十字结构光的视觉传感器的数学模型,提出了一种基于自由移动平面靶标的十字结构光传感器参数的简易标定方法。在自由移动的平面靶标上建立局部世界坐标系,将通过交比不变方法获得的两个光平面上特征点的局部世界坐标,变换到摄像机坐标系,从而获得已知三维的标定特征点。利用构建的分别位于两个光平面上标定特征点,可以实现工作状态的十字结构光传感器参数的优化估计。该标定方法降低了标定设备的成本,简化了标定过程,为十字结构光传感器的工程化应用奠定了基础。通过对圆的直径和中心坐标的测量实验,结果表明,该方法切实可行。