基于单特征点的手眼系统摄像机标定

基于机器人的相对运动,提出了一种基于单特征点的手一眼系统摄像机内、外参数的标定方法。在摄像机视场中任意选择一个特征点,使机器人末端在保持姿态不变的条件下运动,相当于机器人不动但具有多个特征点。利用这些点可计算出摄像机的内参数和相对于特征点的外参数。大幅度改变机器人的姿态,可标定出特征点在机器人基坐标系下的位置,进而得到相对于机器人末端的外参数。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于视觉标定的包装搬运机器人定位方法

目的为了提高包装搬运机器人的定位精度,提出一种基于机器视觉的末端执行器定位方法。方法基于OpenCV设计一种视觉标定算法,该算法包括摄像机标定和位姿标定,可实现待码放物体图像坐标和机械手坐标之间的变换。结合工控机和运动控制卡设计其控制系统,同时给出硬件设计和软件设计方法。最后进行实验研究,包括原点定位和重复定位。结果实验结果表明,所述控制方法能够提高搬运机器人的定位精度,原点定位误差约为0.14 mm,重复定位误差约为0.6 mm。结论该搬运机器人定位方法能够满足包装码垛要求。     

Stereo calibration of binocular ultra-wide angle long-wave infrared camera based on an equivalent small field of view camera

ABSTRACT

In this paper, a stereo calibration method for binocular ultra-wide angle long-wave infrared camera is proposed on the basis of an equivalent small field of view camera. Extrinsic parameters are calibrated through the corrected images from the left and right cameras. They can be viewed as images taken by a small field of view camera. The calibration procedure consists of three steps: monocular calibration, distortion correction and extrinsic parameters calibration. In order to evaluate the accuracy of the method, stereo vision of the camera is modelled and a 3D reconstruction approach is presented. A series of experiments, including intrinsic parameters, extrinsic parameters and 3D reconstruction, are conducted to validate the proposed method. The results show that the baseline length error decreases to 0.67%, and the relative error for the 3D reconstruction of corners is smaller than 8.11%. In contrast to the common stereo calibration method, it improves calibration accuracy.     

双目视觉系统测量精度分析

针对双目视觉系统测量精度的问题,本文提出并建立了双目视觉系统误差分析模型,分析了摄像机标定精度、镜头参数及系统结构参数对系统测量精度的影响,并结合实验证明了理论的正确性。实验表明,在标定板均匀分布于具有较大深度范围系统的整个可视区域时,增加标定图像数目能有效提高系统精度;在保证系统有效视场的前提下,增大基线距能有效的提高系统测量精度;相机光轴与基线夹角在[55o~70o]取值时,系统测量精度较高。     

3D测量系统中的高精度摄像机标定算法

本文在分析完整的摄像机镜头畸变模型的基础上,提出了一种新的标定算法.该算法包括三个步骤,首先在不考虑镜头畸变的情况下利用标定块上的中间若干个点,采用线性优化方法求出除畸变系数以外的其他外部参数和主要的内部参数;然后固定上述已求得的参数,利用线性优化方法求解畸变系数;最后对所有内部参数和外部参数进行全局非线性优化.最后对本文的标定算法进行了标定实验,实验结果表明,本文算法的标定精度可以达到0.0367 mm,可以满足高精度三维测量及其他应用的要求.     

基于亚像素边缘的摄像机标定板特征提取算法

目的在视觉测量领域,摄像机的标定精度是最终测量精确度的决定性因素,为了提高标定板特征的提取精度,提出一种基于亚像素边缘的提取方法。方法针对圆点标定板,首先采集标定板图像,对图像进行处理,获取像素级别边缘,然后以边缘像素点为中心,取3×3的数字窗口计算梯度方向,在梯度方向上进行像素点灰度的双曲正切拟合,获取亚像素级别边缘,最后对亚像素边缘按照圆形进行拟合,求得圆心坐标。结果实验表明算法的分辨率达到0.03个像素,精度可达0.1个像素。结论该算法具有稳定可靠,精度高,运算速度快等特点,能够应用于图像拼接和分割,特征提取和摄像机标定等领域。     

基于数字散斑的大型机翼弹性形变测量技术

飞机机翼在飞行过程中受气动力影响会发生弹性形变,导致机翼外载荷大小与分布变化,危及飞行安全.该文针对民用飞机在飞行过程中机翼弹性形变测量的需求,分析大型飞机的结构负荷,采用多组摄像机组合标定、机载摄像机位姿修正、大倾角散斑图像解算等视觉测量技术,开展多摄像机组合的大翼展数字散斑形变测量方法研究,设计适用于C919飞机飞...     

一种用于外科手术导航的双目视觉简化系统

针对外科手术导航光学定位仪参数标定过程繁琐和对应点匹配歧异性大的问题,进行了双目立体视觉简化系统的研究.运用坐标变换方法一次性标定系统24个参数;选用黑白棋盘格标记物和运用相似性度量原理,简化立体匹配过程、提高立体匹配准确度.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1.5 m范围内误差小于1 mm.交叉韧带重建手术导舷模拟实验表明:该系统具有稳定,可靠,标定方法简单,匹配准确,定位精度高的特点,能够满足外科手术导航的要求.     

图像测速法的摄像机标定技术

针对漂浮在空气中或者液体中的粒子的速度测量,提出了一种基于双目视觉的测量方法。采用两个光轴相互垂直的CCD摄像机,分布在测量腔体的左右两侧。结合系统的几何结构特点,两个CCD摄像机分别标定,将标定模型方程转化为多项式形式,利用最小二乘原则获取平面模型标定参数,然后再利用公垂线距离最短原则实现三维坐标测量。实验给出了三维坐标的偏差分布图,证明这是一种实用有效快速的标定方法。     

多目立体视觉测量系统中的快速去伪匹配法

以外极斜率匹配为基础,针对多目立体视觉测量系统的特点,提出了一种可有效解决立体图像对匹配过程中的匹配多义性问题的快速去伪匹配法。     

双视角三维测量系统同时标定方法

针对现有标定方法在相机无公共视场情况下的局限性,本文提出使用双平面标定板对双相机进行同时标定的方法.通过推导两个相机与两个标定板间的坐标变换,将待标定相机与参考相机的相对位姿关系的求解转换为较为成熟的手眼标定方程求解.通过实验验证:该方法可实现双相机的同时标定,且方法的绝对误差不超过0.089 mm,较为可靠;在双视角...     

双目视觉摄像机神经网络标定方法

摄像机标定是精密视觉测量的基础。为了描述双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机像面像点坐标间的非线性关系,传统的标定方法需要建立复杂的数学模型。而神经网络可以有效地处理非线性映射问题,笔者介绍了一种BP(ErrorBackPropagation)神经网络,并且为了提高网络的学习能力引入了动态因子。用相同的参考数据,将神经网络标定方法与线性标定方法比较,实验结果表明基于神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。     

三目视觉测头在自由曲面测量中的应用

自由曲面的逆向工程是先进制造技术中的一个关键技术．开发了一种线结构光三目视觉测头，这种包括3个CCD摄像机在内的测量系统具有许多优点，避免了双目视觉中存在的匹配现象．它不但具有高效率、高精度和高可靠性的特点，而且适用于复杂自由曲面的在线测量．针对工作原理以及相关问题，对其进行了详细的讨论，其中包括系统优化、摄像机标定、采样策略、特征提取、图像匹配和数据重构．实验证明三目视觉测头在精度和可靠性方面都优于双目测头．首次研制测头的精度达到了0．02mm．     

基于LS-SVM的立体视觉摄像机标定

利用最小二乘支持向量机来直接学习图像信息与三维信息之间的关系,不需确定摄像机具体的内部参数和外部参数.在双目视觉的情况下,两摄像机的位置关系不需具体求出,而是隐含在映射关系中.根据最小二乘支持向量机与摄像机标定的特点,提出了基于最小二乘支持向量机的双目立体摄像机标定方法.将摄像头采集到的图像的像素坐标作为输入,将世界坐标作为输出,用最小二乘支持向量机使网络实现给定的输入输出映射关系.该方法同BP神经网络预测结果对比表明:基于最小二乘支持向量机的双目视觉标定方法速度快,实时性好,能有效提高标定精度.     

一种基于智能优化的摄像机标定方法研究

针对现有包装设备上对摄像机标定中传统优化算法存在的缺点,如对初始值敏感、收敛性差、易陷入局部最优解等,研究了量子粒子群优化算法在摄像机标定中的应用,提出了一种基于智能优化的摄像机标定方法,并给出了具体的步骤。实验结果表明该标定方法可以克服传统算法的不足,具有较高的精度,可以满足计算机视觉在包装工程中的应用。     

单目机器视觉测距技术在无人机自动着舰中的应用

介绍了机器视觉的概念,探讨了机载单目机器视觉在无人机自动着舰方案中的应用。在对前方舰艇进行快速探测以及对摄像机进行预先标定的基础上,本文利用机器视觉理论与方法,以及摄像机内部参数和透视投影几何关系,计算无人机与前方舰艇相对距离。最后展望了机器视觉的发展及应用前景。     

基于计算机立体视觉的图像测量技术

对基于计算机立体视觉和图像处理的高精度测量技术的应用进行了研究，建立了用于测量目的的计算机立体视觉系统模型，提出了对被测量物体附着网格的方法以获取物体本征图像，再应用图像处理和网格点匹配技术获取测点的坐标。对系统涉及的几个重要算法：摄像机标定算法、网格点的提取算法和网格点的匹配算法做了详细的研究，并结合金属板材加工的应变测量的实际应用给出了测量实例。     

一种改进的机器人手眼系统标定方法

针对机器人手眼系统标定中空间坐标值参考点获取的困难,提出了一种改进的不需要已知坐标值参考点的机器人手眼系统标定方法.该方法的优点是在摄像机内参数标定中考虑了径向畸变,保证了标定精度.在外参数标定中,根据机器人自身运动特性提出了一种简便求取平移矩阵的方法.     

基于卡尔曼滤波的摄像机标定方法

本文提出了一种基于迭代扩展卡尔曼滤波的摄像机标定方法.将二维平面靶标图像上的特征点看作是匀速运动的点,以观测到的特征点图像坐标和对应世界坐标作为滤波器的输入,摄像机内外参数的估计值作为滤波器的输出,根据迭代扩展卡尔曼滤波算法得到摄像机内外参数的最优估计.通过仿真和真实实验,结果表明,对于有限数量的平面靶标标定图像数据,该算法具有较高的标定精度和较好的鲁棒性.