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。     

基于CCD摄影测量的摩托车前照灯配光性能测试研究

对利用面阵CCD摄像机测试摩托车前照灯配光性能的方法进行了理论分析，采用CCD图像像素灰度值来表示配光测试屏幕上的照度值，以实现CCD摄像机测试摩托车前照灯配光性能的目的。并对配光测试屏幕上各测试点的图像像素灰度分别进行了照度标定，建立了屏幕照度与屏幕图像灰度之间的对应关系。标定实验结果得出的标定误差为0．021lx，系统符合摩托车前照灯配光性能测试的要求。     

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。     

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.