基于立体定向靶标的探针式多视场三维视觉测量系统

针对含有遮挡区域、深孔及凹槽等特征的多面体或回转体物体,设计了一套基于立体定向靶标的探针式多视场三维视觉测量系统,并阐述该套测量系统的结构组成和基本工作原理。首先,基于近景摄影测量技术建立立体定向靶标的6个单元模型,计算靶标各侧面角点在各自单元模型内的坐标,再通过单元模型的链接和光束平差,获取全部角点的精确全局坐标,并将其作为立体定向靶标的全局控制点。然后,设计了利用共面角点辅助定位的探针,仍基于近景摄影测量技术解算出角点和测头在探针坐标系中的精确坐标。最后,利用共面的棋盘格角点与其像平面之间的单应性矩阵,推导全局坐标系、探针坐标系各自与相机坐标系的位姿关系,进而求得探针测头的全局坐标。以量块（量棒）的标准长度作为评价指标,在2m×1.5m的视场范围内测量精度优于0.1mm。测量实验表明,多视场三维视觉测量系统用于具有回转体结构特征的水壶测量,能够获取水壶表面全部区域的点云数据。     

采用光学定位跟踪技术的三维数据拼接算法

为了实现大型自由曲面的三维面型测量,提出了采用光学定位跟踪技术的数据拼接方法。平面靶标作为中介,固定在测量系统上,靶标上的特征点在测量坐标系中的坐标通过中介坐标转换法获得。利用双目立体视觉构建跟踪定位系统,并以跟踪坐标系为全局坐标系,获取平面靶标上特征点的三维全局坐标,求得测量坐标系到全局坐标系的转换矩阵,将测量传感器在不同位置下所测的各子区域的三维数据统一到全局坐标系下,完成大型自由曲面的全局测量。对平面靶标上100个点进行两次测量,实验结果表明：单次测量精度为0.08mm,拼接均方误差小于0.237mm。该方法操作简单、可行,能满足一般的精度要求。     

形貌测量中立体图像拼接的关键技术

提出一种基于全局控制点的立体图像拼接方法.以均匀散布在被测物周围的稳定的激光点作为全局控制点,建立全局坐标系;在单次区域测量中,引入拼接靶标,导出测头坐标系与拼接相机坐标系的转换关系;再以拼接相机为中介,导出测头坐标系与全局坐标系的关系,从而将区域测量的结果统一到全局坐标系,完成拼接.该方法能够避免繁多的标记点,保持被测表面的原有形貌,克服基于相邻图像重叠拼接中误差累积的问题.     

基于自由靶标的线结构光视觉测量系统标定研究

针对现有的线结构光视觉测量系统现场标定方法存在效率低、操作复杂等不足,提出了一种基于自由移动平面靶标的标定方法。该方法以平面靶标作为标定对象,首先采用张正友的方法标定出了摄像机内部参数,然后引入了线结构光和自由移动平面靶标,以各种位姿下靶标内的激光条纹与棋盘格角点边线交点作为特征点,求取了特征点在摄像机坐标系下的坐标,并拟合出了结构光面平面方程,从而完成了整个测量系统的标定。试验结果表明,采用上述方法标定后的线结构光视觉测量系统测量误差小于1%,达到了较高的标定精度,能够满足使用要求。     

二维旋转平台下的相机参数标定

针对可旋转相机的参数标定问题,提出了一种基于二维旋转平台的相机成像模型。首先,通过一对坐标系的变换与逆变换,将相机的旋转平移变换关系转换为二维旋转平台纯旋转关系;然后,借助旋转平台读数以及相机到旋转平台的固定变换关系,实现相机内参的精确标定以及任意位置间相机外参的相互转换;最后,利用标定出的相机与旋转平台间变换矩阵实现不同位置相机参数的转换。相比于传统固定相机的标定方法,本文提出的方法标定获得的相机内参具有更好的收敛性,而且能够标定出相机到旋转平台的变换矩阵,从而实现相机坐标系变换参数的精确计算。实验结果表明,在标定模板图像数量相同时,与常用的张氏标定法相比,本文提出的方法标定获得的相机内参具有更快的收敛速度。棋盘格角点重投影坐标与实际拍摄图像中棋盘格角点坐标相对比,平均误差约为0.12pixel,表明该方法具有较高精度。     

结构光视觉传感器通用现场标定方法

建立结构光视觉传感器通用数学模型,提出一种基于平面靶标的结构光视觉传感器结构参数标定新方法.在测量空间不同位置多次随意摆放平面靶标,结构光投射在靶标表面,摄像机拍摄靶标图像.利用靶标上特征点及对应的图像点求解靶标坐标系到摄像机坐标系的转换.根据靶标平面与图像平面之间的同射变换获得结构光标定点在靶标坐标系下的坐标,并统一到摄像机坐标系下,在此基础上拟合出结构光方程.该方法获得标定点效率高,能胜任点、线、曲面等任何模式结构光视觉传感器的现场标定.试验结果表明,该方法具有较高的标定精度.     

基于单经纬仪的视觉测量三维数据拼接方法

本文针对大型自由曲面三维视觉测量中的数据拼接问题，建立了经纬仪透视投影模型，提出了以平面靶标为中介坐标系，以经纬仪坐标系为全局坐标系的三维数据拼接方法。在大型自由曲面的若干测量子区域附近放置一个平面靶标，通过视觉传感器拍摄平面靶标上的特征点，求得视觉传感器坐标系到靶标坐标系的变换矩阵；通过经纬仪观测靶标上的特征点，求得靶标坐标系到经纬仪坐标系的变换矩阵。因此，可求得视觉传感器坐标系到经纬仪坐标系的变换矩阵。将视觉传感器所测得的各子区域的三维数据统一到了经纬仪坐标系下，即完成了大型自由曲面的全局测量。经实验验证，数据拼接的RMS误差小于0．487mm。     

线结构光多视觉传感器现场同步校准方法

现有线结构光多视觉传感器现场校准通常需要先完成线结构光视觉传感器局部标定,再进行多视觉传感器全局校准,效率低、且在搬运过程容易对线结构光视觉传感器局部标定结果造成影响,降低测量系统精度。针对以上问题,提出一种可以同步实现线结构光视觉传感器局部标定和多视觉传感器全局校准的现场同步校准方法。该方法以自由移动三次以上的一维靶标为中介,将两个无共同视场的线结构光视觉传感器联系在一起。以一维靶标特征点距离已知为约束条件,由交比不变性,得到所有一维靶标点及光条与一维靶标相交点在各线结构光视觉传感器图像坐标系下的图像坐标,进而求解出两个线结构光视觉传感器之间的转换矩阵和一维靶标特征点及光条与一维靶标相交点在全局坐标系下三维坐标,通过拟合求解全局坐标下的光平面方程,采用非线性优化算法求解出两个线结构光视觉传感器间的转换矩阵与光平面方程的最优解。如果视觉传感器多于两个,可通过两两校准方式实现多个视觉传感器现场校准。试验结果表明,该方法同步校准方均根误差可优于0.14 mm。     

基于单次成像的三维形貌拼接技术

针对大型物体的三维形貌测量,研究基于辅助靶标的三维形貌拼接技术,并在此基础上提出单摄像机单次成像求解转换矩阵的方法.该方法通过单摄像机单次成像,结合控制点的边长约束,求解出全局坐标系同局部测量坐标系的转换关系,进而将局部测量数据统一到全局坐标系下,实现拼接.此方法避免采用单摄像机多摄站测量时带来的繁琐操作以及产生的相关问题,大大提高拼接的速度,并且可以保证较高的精度.     

多摄像机结构光大视场测量中全局标定方法

多摄像机结构光大视场测量系统,存在摄像机空间分布广、摄像机之间无公共视场角、标定模型复杂等问题。所以采用合适方法对多摄像机与结构光进行高精度全局标定非常关键。提出将二维平面靶标与一维靶标相结合,分步对摄像机及结构光进行全局标定。首先,综合考虑摄像机镜头畸变,采用二维平面靶标对单个摄像机内部参数进行离线标定。借助一维靶标对摄像机及结构光外部参数进行在线标定。将一维靶标上距离已知的共线特征点作为约束条件,逐个求解相邻摄像机坐标系之间外部参数。任选一个摄像机作为全局坐标系,通过相邻摄像机坐标系外部参数矩阵逐步换算,求解每个摄像机坐标系与全局坐标系外部参数。同理,采用一维靶标,至少获取激光平面上3个非共线特征点全局坐标,计算激光平面方程。最后,综合所有摄像机内外部参数、激光平面方程系数,建立多摄像机结构光大视场测量系统全局测量模型。标定试验和现场实际应用表明文中所提方法切实可行。     

采用环形模板的棋盘格角点检测

曝光过度和镜头畸变将分别导致棋盘格角点分离和角点局部区域不对称现象。现有的角点检测算法通常难以准确提取棋盘格角点。此外,在复杂背景下,现有角点检测算法也极易出现错误。针对上述问题,本文提出了一种图像坐标系下的基于环形模板的棋盘格角点检测算法。首先,通过分析得出棋盘格角点附近的灰度分布应满足一定的对称性和灰度交替性等性质,进而得出环形模板卷积后的图像应满足的性质。而后,利用该性质来定义并提取棋盘格角点,使提取的角点直接达到亚像素精度。实验结果表明：本文提出的棋盘格角点检测算法在曝光过度,镜头畸变和复杂背景情况下,均能取得较好的棋盘格角点检测效果。将该算法应用于实际摄像机标定,实验结果显示重投影误差在0.3个像素以内。     

大型自由曲面移动式三维视觉测量系统

本文介绍了一种移动式三维视觉测量系统，用于大型物体自由曲面的测量。传感器采用双目立体视觉方式，并结合编码结构光技术，使匹配过程简化。传感器移动到大型物体周围对各局部区域进行测量。采用一个平面靶标作为中介，建立了传感器位姿变换矩阵的优化目标函数，根据靶标上多个特征点求解出该矩阵，即拼接矩阵。传感器在各个位置所测三维数据通过拼接矩阵统一到全局坐标系下。视觉测量系统在2个位置对维纳斯石膏像进行了测量，并进行拼接。结果表明，该测量系统操作简单，适用范围广；x、y、z坐标拼接RMS误差分别为0．038mm、0．022mm和0．135mm。     

基于线结构光参考平面的多摄像机标定方法研究

多摄像机视觉测量系统中不同视觉传感器空间分布广,无公共视角,现场标定十分困难。针对多摄像机标定问题,研究了一种基于线结构光参考平面的灵活标定方法。标定过程中,以空间中同时覆盖相邻摄像机视角的结构光平面作为标定参考基准,在不同摄像机视角中,自由移动平面靶标多次,确保每次移动后靶标与结构光相交,并能在各自摄像机中清晰成像,摄像机拍摄靶标图像。提取靶标图像中角点坐标、激光光条特征点坐标。借助靶标平面与摄像机坐标系外部参数矩阵,求解激光光条特征点在对应摄像机坐标系中坐标。通过结构光基准平面内,不同摄像机坐标系中至少3组非共线特征点坐标信息,求解相邻摄像机外部参数。分别进行标定试验和精度验证试验,试验结果表明该方法切实可行。     

激光跟踪视觉导引测量系统的全局校准方法

针对柔性装配中现有激光跟踪测量系统存在效率低、成本高、自动化程度低等问题,提出用单目视觉系统联合激光跟踪仪实现大尺寸组合式自主导引测量.为实现该系统的全局校准,提出了一种新的基于平面的全局校准方法,该方法通过获取靶标平面分别在视觉系统和激光跟踪仪坐标系中的平面方程,求解两坐标系间转换矩阵,完成系统全局校准.建立了数学模型,进行了算法仿真和全局校准实验.实验中测量30个不同位姿的平面靶标,并进行全局校准.结果表明,该方法操作简单,稳定性强,有实际应用价值,校准后平面法向量夹角、原点到平面距离的RMS误差分别为0.13°和1.50 mm.     

基于改进棋盘的角点自动检测与排序

考虑采用传统黑白棋盘进行相机自动标定时角点排序结果受标定模板旋转角度影响较大,本文设计了一种改进的棋盘标定模板及相应的角点自动检测与排序算法。新的标定模板通过增加4个长方形边界滤除复杂背景,增加沙漏状图形确定排序原点,从而使得排序结果适应于模板的旋转。针对新的标定模板提出了一种基于对称象限灰度交叉熵的角点检测算法,该算法通过抑制局部非极大值以及筛选矩形边界实现了角点的像素级定位,然后采用Frostner算子解算了角点的亚像素坐标。针对角点检测结果,采用曲线拟合并结合角点至原点的距离信息实现了角点自动排序。实验结果表明:得到的角点检测结果正确,亚像素解算坐标与Matlab标定工具箱的检测结果误差小于0.8pixel,排序结果对标定模板的旋转具有不变性,易于实现在线标定。     

基于直线不变性的自修正光靶标

为了减小视觉坐标测量系统中特征点圆心像面投影坐标计算的误差,以改善系统的测量精度,提出了一种利用透视投影变换的直线不变性对其进行修正的新型光靶标。传统的误差减小方法是提高特征点的像边缘检测的精度,或者对特征点像面轮廓椭圆拟合的数学模型进行修正,算法复杂、适应性较差,且对精度的改善也达到了瓶颈。仿真试验表明,基于直线不变性的新型光靶标支持特征点-对应像面位置自动识别,较有效地修正了特征点圆心像面投影坐标计算的误差。     

基于三点透视模型的线结构光系统标定方法

针对现有线结构光传感系统标定过程中对设备要求高、标定过程繁琐等问题,提出一种基于三点透视模型的快速标定方法。引入一个可自由移动的平面靶标,靶标上只需要共线、且相互位置确定的三个特征点,利用共线三点建立三点透视数学模型,根据三个特征点以及光条纹在摄像机像面的成像信息,就可以获取光平面上标定点在摄像机坐标系下的坐标。平面靶标在视觉范围内任意移动几个位置,得到光平面上多个标定点坐标,从而确定光平面方程。实验证明,该方法平均相对测量误差小于0.8%。该方法不需要昂贵的辅助调整设备,也不需要求解坐标系之间的转换矩阵,简单、快速,适合现场标定。     

基于结构光的微细管孔内表面三维重建

介绍了一种适于空间曲线型微细管孔内表面三维重建的系统。该系统主要由管道机器人、形貌检测器和曲率检测器等部分组成。形貌检测器在管道机器人的带动下潜入管孔内部进行内壁截面图像采集，曲率检测器负责测量管孔中心轴线在检测器采样位置处的局部几何性质。对管道内壁截面图像进行适当的处理，结合形貌传感器的标定参数和结构参数，可以计算出在检测器局部坐标系下的管道截面三维轮廓；同时，根据传感器采样位置处的管道中轴线局部几何性质、管道机器人的前进步长，建立局部坐标系与全局坐标系的关系，从而将被测全部截面的局部坐标转化为全局坐标，实现管道内表面的三维重建。实验结果表明，利用该技术检测的管道内表面三维形貌与实际情况是一致的。