测头成像视觉坐标测量系统组成,建模及求解

提出了一种新型视觉坐标测量系统－单摄像机测头成像视觉坐标测量系统。系统中采用目标测头作为成像目标,利用测头与被测表面接触,通过分析测头上已知特征点成像变化来实现对被接触点的三维坐标测量。这一测量新思路,不仅可以达到目前大多数视觉测量系统的测量目的,同时还可以实现对被遮挡表面的测量并具有较大测量范围。利用空间坐标变换及光学成像原理建立了这一视觉测量系统的非线性测量方程,并给出了利用Ｎｅｗｔｏｎ非线性     

视觉测量中光学测头姿态估计方法

基于光学测头特征点成像的单机视觉坐标测量系统具有测量空间大、测量精度高及可进行现场测量等优点,是替代传统的大型坐标测量机的最有发展前途的技术方案之一.为实现该测量方法,必须先解决光学测头姿态估计问题,为此,提取一种利用SVD与矢量观测值的姿态确定方法.首先,通过基于SVD的5点优化算法确定特征点的空间坐标;然后,利用特征点的测头坐标和空间坐标建立关于测头坐标矢量、像机坐标矢量的矩阵方程,优化求解矩阵方程确定光学测头(测头坐标系)相对于像机坐标系的姿态.该算法利用所有数据冗余信息,提高了测量系统的精度和稳定性.实验证明,该算法切实可行,系统的单点重复性及测量不确定度<0.1 mm.     

基于摄像机标定方法的无人机位置解算

提出一种基于摄像机标定方法的无人机视觉导航系统位置解算方法.利用机载相机拍摄目标模板图片序列,通过角点检测方法确定模板上的特征点,并根据特征点位置及摄像机标定技术,解算相机的位置坐标,从而解算出无人机的位置.以VC6.0与OpenCV为实验平台,对该方法进行实例验证.结果表明:该方法在不考虑摄像机透镜的径向畸变与切向畸变的影响时,也可给出理想的位置解算结果.     

双摄像机结构光三维测量系统自标定方法

针对双摄像机与投影仪结构光三维测量系统的标定问题,提出了极线约束条件下的自标定方法．依据极线约束理论,通过标定物上特征点与对应双摄像机的两个像点确定极线方程,建立了两个摄像机之间的平移和旋转关系矩阵．将多编码周期三角形灰度分布图案投射到标定物,获取特征点在投影仪上对应点的坐标,采用改进8点法建立投影仪与双摄像机关系矩阵的两个估计矩阵,利用对极距离为目标函数进行估计矩阵优化,得到双摄像机和投影仪的参数矩阵．采用该系统对平面和人脸进行了三维测量实验,结果表明平面测量的最大绝对误差不大于1．7mm,相对误差不大于0．18％,表明了该三维测量系统自标定方法的有效性．     

基于傅里叶条纹分析的摄像机标定

为了寻找一种简单、有效、精度高,并且使用方便的摄像机现场标定方法,提出将已知相位分布的平面二维正弦灰度调制条纹图作为标定平面靶,通过傅里叶条纹分析方法计算出两个正交相位分布,由正交相位分布与平面坐标的对应关系可以建立图像坐标与2D平面坐标的一一对应关系。将此二维正弦平面靶在摄像机成像空间中放置不同的位置,并完成相位测量,然后根据2D共面参照物摄像机标定方法即可完成摄像机标定。这种方法避开了复杂的标定特征点提取,大大增加了2D标定数据量,提高了标定精度。实验和计算机模拟表明,此方法简单、可靠和精度高,仅需测量3幅图像即可达到较高的标定精度。     

一种搭载深度相机的机器人手眼标定方法

针对机器人手眼标定过程中人工标定时间长和标定误差大的问题,以双目测量为基础,设计了一种基于深度相机的机器人手眼标定方法.深度相机对标定物进行成像并建立点云模型,通过标定物的特征点视差及深度值反映摄像机的空间关系,同时导入机器人基坐标系下坐标,计算手眼关系变换矩阵,完成机器人手眼关系标定.实验表明:该方法标定的平面误差不...     

基于单摄像机视觉测量系统的网络化数据融合

针对单摄像机视觉测量系统无法对被测物体的部件间相互遮挡部位进行测量的问题,提出一种基于单摄像机视觉坐标测量网络化技术。通过单摄像机视觉测量系统分别在每个网络控制点位置对光学特征点进行测量,再将测量的坐标归一化到同一世界坐标系下,进而得到全局数据,实现整体测量。最后应用加权数据融合算法,依据特征向量的稳定理论分配融合权重,将全局归一化的空间坐标进行融合,得到融合估计的最终表达式。应用三坐标测量机进行仿真对比实验,实验结果表明,应用四元数法及欧拉角法归一化的空间坐标,经过本文算法融合后,最大绝对误差为0.035mm,比点集矩中心融合算法精度高、稳定性好。同时,在测量系统的网络归一化应用中四元数法优于欧拉角法。     

基于三视图几何约束的摄像机相对位姿估计

针对从影像中恢复摄像机位姿的问题,提出基于三视图几何约束的位姿估计算法.利用强制选择机制对影像进行特征点提取,通过光流法和前后向误差实现相邻三帧影像的特征点匹配;推导基于本质矩阵优化分解的位姿估计,利用对极几何约束构建目标函数,通过迭代优化确定旋转矩阵的唯一解,优化了唯一解的确定方法,提高了相对位姿估计效率,得到第1、2摄像机矩阵;基于三视图的几何约束关系,由三焦点张量和匹配特征点建立目标函数,由迭代过程得到第3摄像机相对于第1摄像机的位姿参数.结果表明,提出算法的鲁棒性、精度以及算法效率均优于传统算法,能够快速、准确地估计摄像机相对位姿,可以实现对旋翼无人机的轨迹跟踪.     

离心试验中基于目标摄像的位移量测技术

采用目标摄像技术在离心试验中进行土体位移测量.通过摄像机拍摄跟踪土中目标点,运用中心定位方法确定目标点的坐标.用两时间点的坐标可得该时间段内的位移矢量.介绍了测量系统和相应的纠错方法.通过一组标定试验,得出该量测方法的精度和准确度为1 mm.且在同一个离心试验中,测定土体位移与其他传感器结果一致,证明该方法运用于离心机试验有效.     

锻压线搬运机器人的视觉标定

针对传统锻压生产线机器人与工件标定方法耗时长、精度低等问题,提出一种视觉标定的方法,确定机器人与工件的位置关系.利用摄像机参数标定工具箱实现对平面标定模板的角点提取和校正,得到摄像机的内外参数.通过示教工件坐标的试验,验证了该标定方法的可行性.结果表明:该方法可以保证机器人对工件快速准确的抓取,得到工件坐标的平均误差在0.3%以内,标定精度达到生产线的实际要求.     

正交双目视觉长轴类零件装配端位姿检测方法

为解决非正交双目立体视觉在长轴类零件三维位姿检测中需要多个特征点进行匹配,计算量大以及视野中难以获取整个零件的图像等问题,提出一种基于正交双目立体视觉检测长轴类零件装配端三维位姿方法.采用光轴正交的两个相机同时采集长轴类零件装配端的图像,分别采用亚像素法对所采得的图像进行处理,可以得到被检测长轴类零件装配端在两个相机图像坐标系内的位置和姿态,再依据正交双目立体视觉模型对两组位置信息进行融合得到其三维位姿.实验结果表明:利用两个CMOS相机构成的正交双目立体视觉能够快速、精确检测长轴类零件装配端的三维位姿.该方法只需要一个特征点进行匹配,计算量小、简单易行,适用于通过机器视觉引导工业机器人进行精密长轴类零件的快速装配.     

新目标构型下单帧图像相对状态测量方法

提出了一种新目标特征构型下基于单帧图像的航天器间相对位置和相对姿态测量方法。该方法利用具有对称结构的目标特征点在物体坐标系中的空间坐标以及它们在像平面坐标系中的图像坐标,根据透视成像理论,解算出目标航天器与图像传感器的相对状态。所设计的目标特征靶适应性强,不仅能保证图像传感器视野内有足够的特征点,而且还可作为基于线特征的算法的目标特征。试验结果表明:在近距离范围内,新目标特征构型下的算法,具有较高的测量精度。该测量方法可直接用于航天器编队飞行以及航天器交会对接过程中的相对姿态的自主测量。     

一种基于目标特征的航天器间相对姿态测量方法

提出了一种基于目标特征的航天器间相对位置和相对姿态单目视觉测量方法。该方法利用目标特征点在物体坐标系中的空间坐标及其在像平面上成像点的图像坐标,根据透视成像理论,采用针孔模型解算出目标航天器与图像传感器的相对状态。提出了一种新的目标靶特征点构型设计方法,该方法适用于较大偏转姿态角的应用环境。仿真结果表明:新的特征点构型适应性好,能提高测量方法精度。该测量方法可直接用于航天器编队飞行及空间站交会对接过程中的相对姿态测量。     

基于月貌匹配的视觉导航方法

针对月面探测器在接近、下降、着陆阶段所要完成的精确导航任务,提出了一种基于月貌匹配的月面探测器的视觉导航方法.月面探测器下降过程中,与探测器固联的CCD相机所拍摄的月面图像相对于图像数据库存在较大的旋转和缩放.采用Scale Invariant Feature Transform(SIFT)算法提取月貌特征并在图像数据库中进行匹配,克服了存在较大的旋转和缩放的图像的匹配问题.最后,利用月貌匹配点的地理信息,通过2D/3D位姿估计方法,估计出探测器在地理坐标系下绝对的位置和姿态.仿真结果表明该方法有效,可以应用在月面探测器在接近、下降、着陆段的导航任务中.     

基于机器微视觉的超声辐射力测量技术

针对微构件在超声辐射力场中所受的辐射力,提出了一种基于机器微视觉的非接触式微力精密测量方法.在研究检测对象刚体平面运动特点和分析传统数字图像相关算法局限性的基础上,采用基于圆周窗口等分角采样的特征提取方法,将二维图像中刚体的相角位置信息表征为一维采样时序信号,并通过基于小波变换的广义相关算法来估计位移前后特征序列的时延,得到刚体的旋转角位移,从而利用力与运动量的相互关系确定出作用于微构件的超声辐射力.实验结果表明,该技术具有速度快、精度高的检测特点,并突破了传统方法仅适合于检测平稳信号在非相关干扰噪声环境下应用的限制,具有较宽的应用范围.     

单光栅非干涉图像法测量大位移及其地址码的修正

提出非干涉图像法测量物体大位移的方法，即利用两个正交的图像记录系统，在试件作大位移后，记录被平行多光束照射形成的光点所覆盖的试件图像，借助于记录光路系统几何参数，可建立联立方程组．解此方程组，就可得到被测物体上诸光点所表示的测点的位移大小和坐标值．文中还论述了试件图像上测点位置的确定和修正方法，推导了被测物体图像负片上测点的实际坐标的计算公式．实验结果证明，本文提出的测量理论是正确的．     

三维点云极化地图表征模型与智能车定位方法

为提高智能车定位精度提出一种基于三维点云极化地图表征模型的定位方法。该模型以点云极化图为节点,利用高精度GPS(Global Positioning System)和欧拉角实现该节点的全局位置表征;从极化图中提取点云的二维与三维特征,实现该节点的多尺度特征表征;通过一系列极化节点实现道路场景的数值描绘与虚拟重构。定位过程中,通过对实时获取的三维激光点云进行极化表征并与地图节点进行多尺度特征匹配实现智能车的地图定位。具体而言,首先根据待定位智能车GPS信号的稳定情况选用GPS匹配或者拓扑定位筛选地图节点并获取定位候选集,完成初定位;其次运用点云二维特征匹配结果从定位候选集中检测距离待定位智能车最近的地图节点,完成节点级定位;最后利用点云三维特征匹配结果与最近地图节点的全局位置计算智能车位姿,完成度量级定位。实验在两种典型场景下进行,节点定位准确率98.7%,平均定位误差21.4 cm,最大定位误差42.9 cm。结果表明,本文算法满足智能车高精度定位需求,且鲁棒性强、成本低、计算过程简单。     

特征光斑单目视觉空间定位方法

为了满足地面试验中运动目标位姿参数视觉测量系统的研制需求,基于单目视觉原理设计了大视场条件下实际平面上特征光斑的精确空间定位方法.建立了特征光斑的成像模型,给出了实际平面对特征光斑空间位置的约束,进而提出了特征光斑的单目视觉空间定位方法,并依据实际平面的特点设计了高阶曲面型、分块平面型和分块曲面型等三种类型实际平面上特...     

基于液晶系统的规则点编码技术研究

研究了基于液晶的规则点空间编码技术.在三维视觉测量系统中,光学投影系统将LCD的图案投射到被测自由曲面上,受被测形面调制形成测量图像.针对LCD图像的特点,依次经过图像平滑、二值化和形态学技术对图像进行处理,并提出基于相关技术的液晶编码技术,获得了物体的三维空间点阵.