基于虚拟双目的条纹结构光三维重建

为解决传统双目条纹结构光三维重建存在的同步性和成本高等问题,提出了基于虚拟双目的条纹结构光三维重建方法。采用单相机和两块双棱镜及投影仪设计了具有双目视觉功能的虚拟双目条纹结构光三维重建系统。通过双棱镜折射和分光改变被测对象表面反射光的路径,使用一个相机同时完成多视角的图像采集。通过多频外差法和立体匹配、双目标定得到被测对象的深度信息并重建点云。实验表明,文中提出的方法和真实双目结构光方法测量标准球的均方根误差分别为0.037 9 mm和0.030 5 mm。文中提出的方法可促进双目条纹结构光技术在快速、低成本、小型化等方面发展,同时该方法可推广到彩色相机条纹结构光三维重建及投影散斑结构光三维重建。     

基于条纹投影轮廓术的相位-高度映射标定方法

在基于条纹投影轮廓术和转台辅助的360° 三维形貌测量中,使用移动工作台标定系统几何参数时存在操作复杂、携带不便的问题。文中提出了一种基于相机、投影仪、计算机和转台组成的转台的单目全景三维形貌测量系统的柔性标定方法。该算法主要利用转台和标记点完成系统几何参数的标定。对于完整的标定过程,该方法仅要求相机捕捉参考面的变形条纹图像、旋转后标定平面上的变形条纹图像以及旋转后的标记点图像。与传统方法相比,该方法更加方便、省时。新的相位高度映射标定方法用于重建高度为10.000 mm的标定平面,结果为10.047 mm。实验验证了所提方法的有效性。     

激光再制造机器人待加工零件形貌三维重建

采用双目摄像机结合结构光组成主动视觉测量系统,并与机器人耦合,构建了一种具有视觉功能的智能激光加工机器人,能够感知各种复杂曲面轮廓,重建三维形貌。系统由六自由度机器人、双目摄像机和结构光发射器组成。机器人带动双目摄像机和结构光发射器运动,既实现多视角测量,消除测量中的"死角",重建工件的完整三维形貌,又将测量到的点云数据转换到机器人坐标系。阐述了测量原理和数学模型,进行了单摄像机内外参数的标定,双目摄像机相对关系的标定,双目摄像机与机器人之间的手眼关系标定,得到摄像机内参数矩阵,手眼关系矩阵,机器人与世界坐标系关系矩阵。对双目图像进行大步距图像分割,提取目标区域,平滑降低图像噪声,重心法提取亚像素级结构光条纹中心,根据极线约束进行左右条纹配准,三维算法得到空间点坐标,可方便地转换到世界坐标系,实现全局坐标的统一。     

数控工件三维立体扫描系统的研究

针对定位工件的三维立体扫描系统进行研究,利用摄影测量的原理对系统进行设计.系统由三套摄像机—投影仪组合构成,先通过投影仪将条纹投射到被测目标上,摄像机采集在投影中的目标图像,再对图像进行分析和计算,最后获取用点云分布图表示的被测目标的三维特征信息.对系统进行了校准和实验,结果表明该系统测量误差小,不需要移动摄像机和投影仪就可以对工件完成三维扫描,适合在数控机床上使用.     

新型正交消隐点的摄像机标定方法

在分析了摄像机模型,单双目视觉系统标定以及消隐点几何特性的基础上,提出了一种新型正交消隐点的摄像机标定方法。该方法仅使用摄像机在不同视角拍摄多幅(至少3幅)棋盘格模板的图像。引入一二阶径向畸变的摄像机针孔模型,主要由消隐点的计算与优化,消隐点法线性标定内部参数,新型改进的Tsai两步法线性求解外部参数和非线性全局优化等组成。实验结果表明,所给出的方法在全局优化之后,7幅图像的重投影平均像素误差为0.0043pixel,耗时为1.7911260s,可见速度快且精度高,可广泛应用于计算机视觉研究、工业三维测量与重构、道路测绘等多个领域的摄像机标定。     

基于超分辨率角点检测算法的双目相机高精度标定方法

双目相机标定是研究立体视觉的基础工作，标定的精度是视觉测量精度的关键。图像角点提取是相机标定的基础，但在现实应用场景中，外界影响使获取的图像不清晰，导致检测到的角点精度低，从而影响标定的精度。因此，提出一种基于超分辨率亚像素角点检测的端到端算法，从特征级解决低质量角点检测问题。首先，应用盲超分部分估计低分辨率图像模糊核，融合低分辨率图像特征重建出高分辨率图；然后，在此基础上得到角点亚像素位置；最后对双目相机进行高精度标定，并用测距实验对其进行检验。实验结果表明，所提基于超分辨的亚像素角点检测方法在真实场景下具有优越性。     

基于双目视觉的直升机旋翼桨叶共锥度检测法

提出了一种基于双目视觉的直升机旋翼桨叶共锥度检测方法。首先,采用平面标定算法对双目视觉系统进行标定,获取摄像机内外参数;其次,采集不同桨叶的立体图像对,并用Bouguet算法对其进行校正,获取重投影矩阵;然后,对立体图像对中的标记点进行检测与匹配,获取标记点的视差;最后,根据双目视觉测量原理计算出桨尖距地面的高度,实现桨叶共锥度检测。通过对旋翼塔进行多次测量实验,结果表明该方法具有动态测量、非接触式、操作简单、危险性小和精度高的优点。     

基于自标定双目视觉算法的3维图像构建

为了解决传统双目视觉标定方法构建3维图像的缺点,采用自标定双目视觉算法建立了双目视觉系统,确定了空间对象点;通过自标定数学模型构造矩阵,对两相邻图像的本质矩阵求解;并用立体空间方程的投影矩阵得到4个线性方程,用外极线约束法得图像点的世界坐标值。结果表明,物体空间轮廓清晰,避免重影,不再具有双重轮廓,3维表面比较逼真,具有较强的立体感。     

基于双目视觉的三维场景图像表面重建算法

在三维场景图像中,像素色度不均匀会影响图像的视觉表现效果,维持像素色度的均匀分布是提升图像视觉表现效果的有效方法。为满足实际应用需求,大幅提升三维场景图像的视觉表现效果,提出一种基于双目视觉的三维场景图像表面重建算法。首先,确定视觉相机的内参、外参标记结果,通过极线校正双目图像的处理方式,完成基于双目视觉的三维场景图像标定;然后,求解像素代价聚合条件,根据像素节点的三维视差推导图像表面的重建表达式,完成基于双目视觉的三维场景图像表面重建算法的设计。实验结果表明,双目视觉技术作用下,三维场景图像的像素色度呈现出较为均匀的分布状态,符合提升图像视觉表现效果的实际应用需求。     

基于线结构光旋转扫描和光条纹修复的三维视觉测量技术研究

非接触式三维视觉测量广泛应用在工业制造质量检测中。针对工业金属零部件检测的应用场景,提出了一种基于线结构光旋转扫描和光条纹修复的三维视觉测量方案。首先,通过基于线结构光投影的计算机视觉技术,设计了线结构光旋转扫描视觉子系统,并对工业相机、线结构光平面和旋转扫描中心轴进行标定;然后,针对采集到的光条纹图像存在低灰度区域缺失数据的问题,提出了基于缺失区域自适应灰度增强的光条纹中心线提取算法,有效修复了被测零部件的线结构光投影条纹;同时,利用文中提出的线结构光三维视觉测量方案,通过重建标准球棒的表面点云计算两球直径和球间距来评价测量系统的精度,测量系统精度优于0.06 mm;最后,进行金属轮毂外轮廓形貌测量,通过重复性实验计算轮毂外轮廓最大半径,验证重复性误差优于0.03%。实验结果表明:该方法可以无损伤、高效率、高精度地实现工业金属零部件三维测量,弥补了接触式三维测量方法的缺陷。     

一种基于欧氏距离的双目视觉三维重建算法

针对双目视觉左右图像投影的反向延长线是异面直线,直接将匹配像点代入定位模型需要求解一组矛盾方程,从而造成计算资源浪费和影响定位精度的问题,提出了一种基于欧氏距离最小化的三维重建计算方法.根据非平行光轴双目视觉定位的几何结构,运用求解两点欧氏距离最小值的思想,建立了两条异面投影线公垂线中点的计算模型,而后通过实验验证了该方法的有效性.利用标定后的系统对标记物之间的距离进行测量,在距双目视觉传感单元1.5m范围内误差小于1 mm.实验结果表明:该方法比传统方法重建精度高且实时性好,具有良好的鲁棒性.     

基于局部单应性的投影仪标定精度研究

结构光三维测量中,系统标定参数不仅是三维重建的基础,其精度对测量结果也有直接的影响,但目前投影仪标定大多存在精度不高、过程复杂等问题。为此,论文利用棋盘格标定板,采用一种基于局部单应性矩阵的投影仪标定方法,通过局部单应性矩阵将相机和投影仪图像角点坐标对应关系建立起来,把角点邻域大小转化为投射角度,对每个投射角度分别进行投影仪标定,根据实验结果综合分析选出系统最佳投射角度。介绍了系统模型及工作原理,并搭建实验系统研究了标定精度和投射角的关系,获得了最佳投射角度,并在此基础上对已知平面和复杂人脸进行三维重建,重投影误差可达0.284 356像素,证明了选取最佳投射角度可获得更高的重建精度。此分析方法不依赖相机标定实现,摆脱了具体结构尺寸的约束,具有更普遍的应用价值。     

针对机器人位姿测量立体标靶的单目视觉标定方法

工业机器人末端位姿测量对机器人装配和机器人标定等工作具有重要价值。针对机器人位姿测量中常用标靶受环境光干扰较大、机器人运动空间有限等缺点设计了一款亮度可调、响应迅速的六面体立体标靶,并提出一种基于单目视觉的立体标靶标定方法。通过初始图像对的选择,解决单目视觉中本质矩阵分解得到的平移向量不精确的问题,并采用光束平差法对初始图像场景进行优化;向场景中添加新图像并使用光束平差法对场景进行全局优化,提高特征点重建精度;以精度为5m的平面标定板上的特征点作为真实点,解决单目视觉重建场景缺乏尺度因子的问题。实验表明:特征点三维重建的平均误差小于0.035 mm,能够有效进行立体标靶的标定;使用该标靶计算的机器人位姿信息,将机器的位置精度提高了37%。     

基于光栅投影测量改进的类双目系统标定方法

系统标定是光栅投影测量系统中的关键一步。将投影仪看成相机的类双目系统标定方法具有操作简单、精度高、可靠性强的优势。在此系统标定方法的基础上,提出一种提高测量系统精度的系统标定方法。根据提取的标定板上圆标识的圆心坐标,利用计算机生成含有相对应十字标识的图像,用于相机标定,可避免圆标识轮廓对角点提取的影响,从而提高相机标定精度。同时,推导快速求取投影仪伽马的表达式用于相位校正,可建立投影仪像素与相机像素精确的对应关系,从而提高投影仪标定精度。结合投影仪和相机的标定结果,建立统一的世界坐标系完成整体系统的标定。实验结果表明:采用上述标定方法,可将投影仪和相机标定精度分别达到0.25 pixel和0.15 pixel;同时测量了一个长方体,精度达到0.142 7 mm。     

一种基于线结构光的焊缝三维重建方法

介绍了一种基于结构光和双目视觉的焊缝三维重建方法。该方法利用轮廓点曲率提取激光条纹的轮廓关键点,再由所提取的关键点计算轮廓横截面法向量。并根据激光条纹服从正态分布的特点,借助灰度重心法提取条纹中心线。将焊缝在双目摄像机中的图像坐标点转换为世界坐标点,从而完成焊缝三维空间信息的重建。实验结果证明本文方法快速、准确,可以满足自动焊接机器人系统的应用要求。     

利用立体视觉的线结构光参数标定

准确标定系统参数是利用线结构光进行高精度测量的前提,文中提出了一种基于双目立体视觉的线结构光参数标定算法,以期达到在工业现场进行高精度、强鲁棒性标定的目的。算法首先采用Tsai两步法标定摄像机内参数和双目相机坐标系间的刚体变换,然后利用立体视觉极线约束条件匹配双目激光条纹点,并将其重构到三维空间以进行光平面标定。相对于...     

基于彩色同心圆的投影仪标定算法

本文研究主动视觉系统中投影仪的平面标定方法。用固定的投影仪向画有青色同心圆的标定板上投影黄色与洋红色相间的棋盘格,用固定的摄像机采集若干幅标定板不同朝向的图像,对采集图像进行颜色通道过滤,得到投影仪标定所需的同心圆分量和棋盘格分量,结合摄像机投影仪图像之间的映射关系和同心圆的秩2约束来标定投影仪。此方法仅需用三幅图像,不仅可以标定出投影仪的所有内参数(包括倾斜参数),如果再一步深入,还可以标定出摄像机的内参数矩阵和主动视觉系统的外参数矩阵。实验结果表明本文的标定算法精度比较可观。     

反向重投影多线结构光立体视觉测量方法

研究了多线结构光立体视觉测量系统中激光条纹中心点的匹配问题。系统测量过程中,将两幅图像的激光条纹中心点通过重投影相互匹配,计算对应的三维空间点。针对一个激光条纹中心点存在多个匹配点的问题,提出了反向重投影的方法。该方法将匹配点反向重投影到原激光条纹图像,利用光路一致性,筛选出唯一匹配点。另外,分析了在重投影和反向重投影时采用不同大小的匹配窗口对测量结果的影响。实验表明,该方法能够充分利用激光条纹中心点,同时又有较高的唯一匹配率,明显提高了系统的测量效率。     

单目视觉引导机器人在视觉检测中的应用

提出一种基于单目视觉引导的机器人工件表面缺陷检测系统。结合标定后的相机参数与物体成像以及物体虚拟投影建立的形状模板初步估计物体的位置姿态,物体的三维点云模型以一定位置姿态参数在虚拟空间的投影匹配零件真实位置姿态提升定位精度。定位完成后获取待检测位置的点云坐标及其法线方向经过坐标转换后提供给六轴机器人进行路径规划及机器人姿态控制,从而实现机器人辅助检测。     

载人潜水器的深海地貌线结构光三维重建

针对深海环境下通过视觉方法难以实现地貌的大范围、高精度三维重建的问题,提出一种基于蛟龙号载人潜水器的线结构光法深海地貌三维重建视觉传感器的设计方案。根据线结构光三维重建的原理,首先改进了Steger算法,实现了快速、精准的激光条纹中心线提取;然后利用直接标定法求解出地形特征的二维空间坐标,并克服了图像畸变对重建的影响;再将获得的二维点云与多传感器数据融合,跟随潜水器坐标实时计算偏移量,并根据传感器位姿变化对图像矫正,最终获得地貌的三维点云数据。根据重建原理设计了视觉传感器的软硬件系统,并搭建了实验模拟平台来验证方案的可行性。通过水下实验可以实现对模拟地貌的完整重建,精度达到96.9%,符合重建要求。