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针对大视场视觉测量应用,分析了摄像机和双目视觉传感器的数学模型,提出了一种基于基线尺的大视场双目视觉传感器标定方法。在测量空间内任意多次摆放基线尺,两摄像机拍摄基线尺图像。利用基本矩阵及基线尺上两特征点之间距离的约束,采用线性解和非线性优化方法结合同时估计摄像机的内部参数以及双目视觉传感器的结构参数。该标定方法操作简单,标定效率高,无需初始参数即可估计双目立体传感器的全部参数。实验结果表明该方法在6000mm×4500mm的范围内可以达到0.06mm的测量精度,适合双目立体视觉传感器的现场标定。 相似文献
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大视场双目立体视觉柔性标定 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现双目立体视觉系统大范围高精度三维测量,提出了一种大视场双目立体视觉系统柔性标定方法,该方法将系统中各相机内部参数标定与相机间的姿态标定进行分离,标定内部参数时,只需要令标靶相对于相机任意摆放至少三个姿态,对标靶上的编码标志点进行识别,根据标靶上编码标志点信息,建立各姿态下视图的对应关系,粗略计算标志点的初始三维坐标;建立多姿态下逆向投影误差最小的目标函数,采用非线性最小二乘优化获取精确的相机内部参数和标志点三维坐标;最后,建立基于双相机逆向投影误差最小的目标函数,优化得到精确的相机间姿态的外部参数。实验结果表明:当测量空间为1 200mm×1 000mm×1 000mm时,立体视觉系统的测量精度优于0.1mm,满足大范围双目立体视觉系统的高精度测量需求。 相似文献
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为了提高立体视觉系统在大视场下的测量精度,基于误差溯源思想提出了一种构建虚拟立体靶标的大视场高精度视觉系统标定方法,克服了大尺寸高精度标定物难以制造等问题。对影响立体视觉系统测量精度的主要因素进行分析,列出视觉测量系统的误差溯源链,解析了大视场视觉系统精度瓶颈的原因。借助激光跟踪仪,运用非线性最小二乘单位四元数算法求解坐标系刚体变换,获取大范围高精度的空间点阵,构建虚拟靶标。在相机畸变模型中考虑了三阶径向畸变和二阶切向畸变参数,并使用Levenberg-Marquardt迭代算法进行标定参数求解,进一步提高系统精度。实验构建了一套测量空间约为4m×3m×2m的双目立体视觉系统,通过对某型号高精度直线导轨进行点距测量,在测量距离3m处,152组不同长度的横向距离测量的误差算术均值为-0.003mm,误差标准差为0.08mm。测量精度相较于传统的平面标定法有较大提升。 相似文献
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双目立体视觉测量系统的标定 总被引:2,自引:0,他引:2
考虑传统的自标定方法虽然无需场景信息即可实现摄像机标定,但是标定精度较低,故本文提出了一种新的大视场双目视觉测量系统自标定方法。该方法无需高精度标定板或者标定物,仅需利用空间中常见的平行线和垂直线建立摄像机参数与特征线间的约束方程,即可实现摄像机的内参数与旋转矩阵标定;同时利用空间中距离已知的3个空间点即可线性标定两摄像机间的平移向量。通过标定实验对本文提出的方法进行了验证。结果表明:该方法标定精度能够达到0.51%,可以较高精度地标定双目测量系统。由于避免了大视场测量系统标定中大型标定物制造困难,以及摄像机自标定过程中算法冗杂,标定精度不高等问题,该方法操作简便,精度较好,适用于大视场双目测量系统的在线标定。 相似文献
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提出了一种只对相机水平偏角进行现场校准的标定方法用于野外远距离、大视场、双目视觉物体定位监测系统的快速标定.该方法通过合理考虑视觉传感器的调平装置,结合现场使用过程中相机焦距值固定的特点,简化了测量模型,减少了待标定参数;只需要测得监测中心和相机在大地坐标系中的经纬度坐标及监测中心的图像坐标即可完成系统标定.由于不需要高精度靶标,从而克服了靶标移动及摆放对标定过程的影响.在实际使用中,对2 km以外400 m×800 m的区域进行监测时,相对定位误差小于0.25%,其中由焦距值误差引起的相对定位误差不超过0.07%.该摄像机标定方法在保证测量精度的同时,具有易实现、用时少等优点,适用于野外大视场环境下物体的快速定位监测. 相似文献
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一种基于立体模板的双目视觉传感器现场标定方法 总被引:9,自引:12,他引:9
给出了一种基于立体标定模板的双目视觉摄像机内、外部参数现场标定方法.该方法采用理想小孔模型忽略摄像机镜头的非线性畸变,把透视变换矩阵中的元素作为未知数,在已知一组三维空间特征点坐标及其对应的图像点坐标时,利用线性算法求解出透视变换矩阵中的各个元素,进而得到所需的参数.最后采用立体标定模板对该标定算法进行了实验验证,用标定完成的立体视觉传感器对已知长度进行测量,相对精度达到了0.02%,取得了较为理想的结果.结果表明:该方法由于无需迭代,因此计算速度快,在测量现场只需摆放一次标定模板即可完成标定,可高精度地实现摄像机内、外部参数的现场标定. 相似文献
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为了克服工程大视场标定精度不高、标靶加工难度大以及现场操作繁琐的问题,本文基于工业近景摄影测量基本原理提出一种大视场多相机内、外参数的分步标定方法。首先,根据相机透视投影模型,在近距离采用小幅面标靶和角锥体法完成相机前截面内参数的解算;然后,在远距离被测空间内布置若干编码标志点,利用多片后方交会原理计算得到相机外参数;最后,对相机内、外参数进行整体光束平差优化,实现精确标定。为验证该方法的可行性和精度,进行了大视场视觉测量实验,测量结果表明本文标定方法的重投影误差小于0.08像素;外场试验实测10 m直升机旋翼总距角的相对误差小于0.1°。该方法可实现相机内参数标定实验室进行、外参数标定外场完成的操作分离。 相似文献
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针对靶场现场监测范围大,相机焦距不固定,相机空间位置及角度各不相同的情况,为实现对弹落点空间坐标位置的高精度自动测量,提出了一种在野外大视场环境下使用的基于单相机空间坐标测量系统的快速标定方法。首先,在小孔成像模型的基础上,通过GPS测量获得视场内两个标定点及相机在大地坐标系中的坐标;然后读取标定点的像素坐标,根据对角相等及最小二乘法实现焦距与旋转矩阵的分步标定;最后在保证标定精度前提下,略去主点的标定过程,确定相机主点为理想主点位置。实验结果表明,在测试距离1km以外,对视场宽度为200m的区域进行监测时,校验点相对定位误差低于0.25%。该相机标定方法不需要高精度靶标,操作简单,适用于野外大视场环境下单相机空间坐标测量系统的快速标定。 相似文献
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光笔式大视场三维视觉测量系统 总被引:1,自引:1,他引:1
针对先进制造业对大型装备大范围精密尺寸测量需求,根据双目立体视觉测量原理设计了一种光笔式大视场三维视觉测量系统.基于透视投影变换下的时针顺序和共线性不变量设计了光笔特征点空间分布模式,实现了特征点的准确识别与接触探头坐标的计算.应用双目立体视觉传感器的透视投影和齐次坐标三维测量模型,以一维基线尺靶标自由移动和基准长度约束为核心,通过本质矩阵E的线性求解结合非线性优化实现了其结构参数的现场精确标定.研制了由光笔、双目立体视觉测量系统、便携式三脚架、一维基线尺靶标和测量软件构成的大视场三维视觉测量系统,完成了机器人本体表面三维数据的稠密测量实验,在7 m×4.7m测量范围内系统的测量精度优于0.2 mm.实验显示设计的光笔式大视场三维视觉测量系统在光笔结构、发光点识别方法和系统标定方法上均具有新的思路. 相似文献
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一种基于双目视觉的手眼标定方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提供了一种能同时标定摄像机与机器人手眼关系的方法,精确控制视觉机器人末端执行器做2次旋转运动和5次平移运动.建立视觉机器人末端执行机构和摄像机两个坐标系之间位置相互转换的方程,求得摄像机内参数及手眼关系,在标定的过程中取黑白棋盘中的一个成像点,无需匹配和正交运动,方便对执行机构进行控制.模拟实验数据与真实图像数据试验表明,该手眼标定方法可行、有效. 相似文献
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为了通过二维图像信息计算三维空间中的几何信息,对摄像机系统进行精确标定。在建立和分析双目立体视觉模型和现有摄像机标定方法的基础上,提出一种新的光学标定方法。该方法通过构建和分析双目摄像机理论模型,并改进现有的方法实现了双目立体视觉的光学标定。实验在双目摄像机平台上,采用黑方格模板和通过算法实现了光学参数的标定,使用Levenberg-Marquardt算法优化单应矩阵,并通过最大似然估计法进行参数优化,通过试验模型测定,结果显示其实际标定精度为0.050 9mm,满足双目立体视觉的测定需求。 相似文献
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空间点的立体视觉传感器标定方法 总被引:1,自引:1,他引:1
给出了一种基于随机空间点的立体视觉传感器高精度标定方法.该方法无需求解单个摄像机的内外参数,而是将立体视觉传感器透视变换矩阵中的元素作为未知量,当已知一组由高精度三坐标测量机提供的三维空间点坐标及其对应的图像点坐标时,即可利用奇异值分解法求解出各未知量的最小二乘解,从而避免了使用各类标定模板时由于加工和测量误差引入的标定误差.最后用标定过的立体视觉传感器对一组随机空间点进行三维坐标测量,与坐标测量机给出值进行比较表明,在误差最大的X轴方向,测量误差<0.05 mm,在Y轴和Z轴方向,测量误差<0.01 mm,证明了该方法的有效性. 相似文献
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应用灭点标定的立体视觉自由曲面三维重建 总被引:3,自引:3,他引:0
为了实现对自由曲面的三维空间数据的测量与重建,建立了立体视觉自动测量系统,并对该系统的非线性标定及立体图的匹配方法进行了研究.基于灭点理论法进行了系统的非线性标定,采用投射光斑法增加自由曲面的图像特征;提出了一种基于方向和距离约束的分片排列编码方法,对投影光斑进行排列编码.分别在左右图像上根据彩色点的位置关系自动确定一个初始匹配点和4个匹配方向,然后对其余点按照分片排列法进行自动排列编码.对石膏像的面部进行了三维测量和重构实验,实验结果表明:像物尺度比为0.08 mm/pixel时,空间点三维坐标测量的均方差为0.05 mm, 可以达到亚像素级测量精度;基于方向和距离约束的分片排列编码法,可以准确地进行投影点的编码, 并能够快速、有效地实现彩色图像特征点的全自动匹配. 相似文献
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双目立体视觉和三维激光扫描是移动机器人环境探测与建模的常见传感测量方法。为实现两个系统的数据融合应用,必须为二者的测量坐标系建立数学关系,即对其进行传感器之间的位姿联合标定。为此提出了一种基于三维特征点距离匹配的联合标定新方法,设计了一种镂空棋盘格作为标定板。使用双目立体相机提取棋盘格角点三维坐标信息,使用激光测距雷达扫描获取镂空区域中心点三维坐标,最终通过最小化两组特征点的理论与实际测量距离的平方差获取两传感器坐标系之间的旋转矩阵和平移向量。进行的联合标定测量实验结果表明了该方法的准确性和可靠性。 相似文献