足部三维测量系统中CCD传感器的全局标定

介绍了足部三维形貌测量系统的原理以及利用测量系统已有的一维运动机构和专用标定组件对测量系统所有CCD进行全局标定的实用方法。建立了基于光平面坐标系、标定坐标系、一维运动机构坐标系和CCD图像坐标系的测量系统模型;在测量系统一维运动机构的控制下,光平面分别对标定组件中两个斜面进行扫描,求取两个斜面上扫描线在光平面坐标系中的交点坐标,并根据光平面坐标系中交点坐标和CCD图像坐标系中交点坐标的对应关系,采用坐标映射方法建立光平面与CCD图像坐标系之间的坐标转换关系;确定了基于坐标系之间转换参数的优化目标函数,并根据标定块的标称值和实际测量结果,利用POWEL直接优化方法对坐标系之间的转换参数进行了优化。测量结果表明,单个CCD重复测量误差＜0.062 5%;4个CCD测量值相对误差＜0.365%。实验结果表明,所述全局标定方法减小了一维运动机构、光平面和足支撑玻璃平板之间安装调节误差以及CCD等器件非线性带来的影响,且简便、实用、不需要其它精密标定仪器,可以对测量系统进行现场标定。     

基于SVR回归拟合的摄像机标定算法

在摄像机标定过程中,为得到像素坐标中不同像素坐标值对应的唯一世界坐标值,需要求解相机坐标系和世界坐标系之间的旋转矩阵参数、平移矩阵参数及物理器件特性参数,操作步骤烦琐。因此,提出了一种支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）拟合一体化标定算法。首先,为实现图像平面坐标系到世界坐标系的坐标转换,选择大小为26 mm×26 mm的棋盘格作为标定块。每次采集棋盘格,统计图像中的棋盘角点。多次重复采集后,整理图像坐标与世界坐标的数据。其次,训练SVR回归模型,得到SVR的核函数和惩罚因子。最后,定量分析实验结果。相较于传统的标定方法,SVR的方法省略了求解相机畸变的步骤,解决了相机的非线性问题,具有良好的精确度和鲁棒性。     

白光数字图象频域分析法在CCD摄象机标定中的应用

结合标定算法和平移实验,提出利用白光数字图象频域分析法标定CCD(charge coupled device,电荷耦合图象传感器)摄象机的实验方法。采用具有随机斑点特征的平板作为标定板。利用三维精密调节架以已知位移平移标定板,借助CCD摄象机记录下平移前后的标定板图象。标定点的空间坐标由平移位移确定,其对应的象素坐标由白光数字图象频域分析法求得。最后根据标定点的空间坐标和象素坐标,利用标定算法求出CCD摄象机的内外参数。将实验结果与预设值相比较,验证该方法的正确性。     

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。     

基于静止和运动两种状态的自动导引车视觉标定

针对一种双向型视觉导引自动导引车,提出一种基于静止和运动两种状态的视觉标定方法。首先采用静止状态下平面模板标定法标定出摄像机的内部参数、径向畸变参数和外部参数,再建立一种针对三种图像失真的联合校正模型,最后,在两种运动状态下标定出失真校正后的图像坐标系相对自动导引车坐标系的旋转和平移参数。实验结果表明该方法具有柔性好、精度高的特点。     

基于单目视觉的机器人标定方法

为了辨识出机器人模型的准确参数,提出一种利用单目视觉标定机器人的方法.将摄像机安装在机器人或其延长杆上,使其随机器人转轴转动并拍摄固定的平面点靶标,利用基于径向排列约束(Radial-alignment-constraint,RAC)的标定法对摄像机进行标定并求出摄像机光心在世界坐标系中的坐标.利用得到的光心的坐标,即可获得关节轴线在世界坐标系下的轴线方程.建立机器人运动学模型,利用关节轴线方程得到了模型的准确几何参数.试验结果表明,此方法具有较高的精度,且该方法标定过程简单,便于实际应用.     

一种基于立体模板的双目视觉传感器现场标定方法

给出了一种基于立体标定模板的双目视觉摄像机内、外部参数现场标定方法.该方法采用理想小孔模型忽略摄像机镜头的非线性畸变,把透视变换矩阵中的元素作为未知数,在已知一组三维空间特征点坐标及其对应的图像点坐标时,利用线性算法求解出透视变换矩阵中的各个元素,进而得到所需的参数.最后采用立体标定模板对该标定算法进行了实验验证,用标定完成的立体视觉传感器对已知长度进行测量,相对精度达到了0.02%,取得了较为理想的结果.结果表明:该方法由于无需迭代,因此计算速度快,在测量现场只需摆放一次标定模板即可完成标定,可高精度地实现摄像机内、外部参数的现场标定.     

编码光三维重建中摄像机标定技术的应用

针对编码光三维重建测量系统中参数设定的可操作性不强和精度不高的问题进行了全面分析,由此引入一种操作简单且精度大大提高的摄像机标定技术．该标定采用理想小孔模型忽略摄像机镜头的非线性畸变．在已知一组三维空间特征点坐标及其对应的图像点坐标时,利用线性算法求解出透视换矩阵中的各个元素进而再次分解出系统所需的内外参数。该方法由于无需迭代,因此计算速度快,可高精度地实现系统所需参数的标定。     

摄像机标定及恢复目标点世界坐标的一种方法

实现了利用径向排列约束(RAC)的摄像机标定算法,成功标定单目摄像机的内部参数和外部参数.算法利用了成像过程中的RAC分解摄像机参数,提出了带有一阶径向畸变的摄像机模型,利用合理组织的求解次序使得每一步参数的求解都只须求解线性方程组.在此基础上提出了一种恢复目标物体在世界坐标系中的三维坐标的方法,为实现对目标物体位置的快速判断和跟踪提供了有力的前提.     

投影仪内参数的标定新方法

基于编码结构光的自标定三维重构技术中需将投影仪视为一个逆向的摄像机,而且需要标定其在针孔模型下的内参数矩阵。本文提出的投影仪内参数新标定方法,不需要精密移动的机械装置或精密标定模块就可以实现投影仪内参数的标定。该方法首先提取图像中的特征点坐标,依据伪随机编码原理求出特征点在投影平面上的坐标,利用几何原理求得特征点在靶标平面上的二维坐标,再通过张氏标定法完成对投影仪的内参数标定。实验表明该方法可操作性好,结果准确可靠。     

大视场多像机视频测量系统的全局标定

针对大视场多像机视频测量系统的全局标定,提出并实现了一种基于近景摄影测量技术的高精度像机标定方法.首先,设计一种带有标志点的十字架形标定参考物,十字架正反两个表面粘贴有环形的编码标志点和圆形的非编码标志点.然后,在现场用工业摄影测量系统XJTUDP重建出双面标定十字架的精确结构尺寸数据;将标定十字架在公共视场范围内依次摆出多个姿态,并控制多像机同步拍摄各姿态的图像.最后,为大视场像机选择10参数非线性成像模型,对采集的图像组依次进行标定运算,标定出各像机的内参数和畸变参数,并全局定向出各个像机在统一坐标系下的外方位参数.实验结果表明,该标定方法的重投影误差小于0.05 pixel;利用标定结果测量高精度标准尺长度,相对误差小于1/4 000,可满足大视场多像机视频测量对精度和效率的要求.     

基于单目摄像机的光学立体标定技术

为了构建一种基于单摄像机的三维视觉系统,提出了重构光学标定点三维坐标、计算重构误差和优化标定参数的方法。通过移动高精度位移平台,构建三维视觉系统,计算左右摄像机位的初始参数,引入质心坐标法计算两摄像机位间的旋转平移矩阵,利用最优三角剖分法重构光学标定点的三维坐标,计算并最小化重构误差,对标定参数进行优化。实验表明：重构误差直接反映了三维重建的效率,该方法的精度和鲁棒性得到了显著的提高;实物外形测量的误差从0.1123 mm减小到0.0191 mm,标准差从0.1838减小到0.1275。该方法适合应用于三维视觉系统标定质量的评估。     

宽厚板板形测量系统与标定方法研究

针对当前宽厚板板形在线智能化检测的需求,设计一种单激光器多相机的宽厚板板形测量系统,提出一种基于唯一激光平面的多相机坐标系姿态校准标定方法。板形测量系统由分别位于宽厚板矫正机前后的两个相同的子系统组成,子系统采用多相机测量视野拼接的方式,实现宽厚板板形的检测;利用相邻相机公共视野中同一姿态标定板世界坐标系的唯一性,将多个相机的坐标系映射在基准坐标系下,根据实际激光平面的唯一性将多个相机坐标系统一为同一姿态,并通过统一坐标后相邻相机点云数据的位置关系,实现多相机测量数据的快速拼接,完成多相机结构光测量系统坐标系的标定。试验结果表明,该方法准确有效,为大视场结构光三维测量提供了一种有效的测量标定方法。     

离轴三反宽视场空间相机的辐射定标

离轴三反(TMA)光学系统是目前最先进的空间对地观测相机的光学系统。本文在分析离轴TMA宽视场空间相机成像机理的基础上,针对其光学系统光路和结构的特点,提出了分视场定标和利用特殊开口形状积分球的全视场定标两种方案,并采用两种定标方案分别对离轴TMA宽视场空间相机两个不同阶段的样机进行了实验室辐射定标,定标结果表明两种方案切实可行,满足该相机实验室辐射定标要求。通过对提出的两种实验室辐射定标方案优缺点的分析,得出两种定标方案不同的使用条件,结果显示两种定标方案的定标精度分别为1.68%和1.89%。     

基于精确控制点的立体像机校准技术

给出了将改进的两步法与精确控制点相结合来精确校准立体像机的新技术,像机镜头畸变模型考虑了径向畸变和切向畸变.利用红外发光二极管随三坐标测量机测头移动以确定间距来形成立体校准模板上的精确控制点.校准程序包括先使用位于图像中心的控制点来线性求取部分校准参数,然后再使用所有控制点来迭代优化所有参数.实验中使用非线性优化参数来反推控制点的空间位置,发现精度比线性求解参数提高了0.11 mm,结果表明,此技术可以满足像机精确校准和测量的要求.     

CCD摄像机快速标定技术

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、精度较高、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.实际结果表明,摄像机标定误差优于0.05mm.     

大视场双目立体视觉柔性标定

为了实现双目立体视觉系统大范围高精度三维测量,提出了一种大视场双目立体视觉系统柔性标定方法,该方法将系统中各相机内部参数标定与相机间的姿态标定进行分离,标定内部参数时,只需要令标靶相对于相机任意摆放至少三个姿态,对标靶上的编码标志点进行识别,根据标靶上编码标志点信息,建立各姿态下视图的对应关系,粗略计算标志点的初始三维坐标;建立多姿态下逆向投影误差最小的目标函数,采用非线性最小二乘优化获取精确的相机内部参数和标志点三维坐标;最后,建立基于双相机逆向投影误差最小的目标函数,优化得到精确的相机间姿态的外部参数。实验结果表明:当测量空间为1 200mm×1 000mm×1 000mm时,立体视觉系统的测量精度优于0.1mm,满足大范围双目立体视觉系统的高精度测量需求。     

NEW VERSATILE CAMERA CALIBRATION TECHNIQUE BASED ON LINEAR RECTIFICATION

A new versatile camera calibration technique for machine vision using off-the-shelf cameras is described. Aimed at the large distortion of the off-the-shelf cameras, a new camera distortion rectification technology based on line-rectification is proposed. A full-camera-distortion model is introduced and a linear algorithm is provided to obtain the solution. After the camera rectification intrinsic and extrinsic parameters are obtained based on the relationship between the homograph and absolute conic. This technology needs neither a high-accuracy three-dimensional calibration block, nor a complicated translation or rotation platform. Both simulations and experiments show that this method is effective and robust.     

一种结合 TCP 标定的深度相机手眼标定方法

手眼标定是机器人实现视觉引导下精准作业中的关键技术。传统手眼标定和机器人工具中心点(TCP)标定分开进行,存在较大累积误差,同时针对深度相机的手眼标定存在精度不足的缺点。本文提出了一种结合TCP标定过程同步标定深度相机手眼关系的新方法。方法基于深度相机观测和TCP标定相同的标定平面,相机坐标系下标定平面方程和机械臂坐标系下标定平面方程为对应关系,通过平面方程之间的变换来计算手眼关系。本文方法减少了TCP和手眼关系独立标定累积误差影响,节约标定时间和标定件成本。仿真和实测结果表明,本文方法提高了深度相机手眼标定精度,标定后实测位置误差平均为0.2 mm,为机器人视觉控制系统高精度作业所需标定提供了一种新的思路。