测绘相机立方镜与星敏立方镜转换矩阵的标定

传输型立体测绘卫星利用测绘相机进行摄影测量时,需要确定测绘相机在惯性坐标系中的姿态。确定姿态时,首先由星敏感器测量得到星敏测量坐标系在惯性坐标系中的姿态,然后通过星敏测量坐标系与星敏立方镜的转换矩阵、星敏立方镜与测绘相机立方镜的转换矩阵,得到测绘相机测量坐标系在惯性坐标系中的姿态。文中介绍了各坐标系的定义,根据星敏立方镜与测绘相机立方镜坐标系的关系,利用4台经纬仪测量系统分别建立星敏立方镜和测绘相机立方镜的坐标系以及2坐标系间的转换矩阵,介绍了2个立方镜坐标系的标定方法,多次测量结果表明,最大标定误差为1.011 6",优于2"(1σ),满足立体测绘精度的要求。     

太阳敏感器测量坐标系与立方镜转换矩阵的标定（重投）

提出一种太阳敏感器测量坐标系与立方镜坐标系转换矩阵标定的方法。该方法首先利用太阳模拟器和两轴转台,对太阳敏感器测量坐标系与转台坐标系进行标定。然后利用光阑接受屏和CCD图像瞄准定位系统,对立方镜坐标系和转台坐标系进行标定,最后以转台坐标系作为中间坐标系计算出所述两坐标系的转换矩阵,从而将太阳敏感器测量的太阳视线方向间接转换到立方镜坐标系。实验结果表明两坐标系转换矩阵的标定精度优于4(1σ),满足太阳敏感器测量精度要求。该方法不需要精准的加工和安装工艺,同时对两坐标系转换矩阵的标定也不需要太阳敏感器测量坐标系与转台坐标系保持一致,易于实现,具有实用价值。     

太阳敏感器测量坐标系与立方镜坐标系转换矩阵的标定

提出一种太阳敏感器测量坐标系与立方镜坐标系转换矩阵的标定方法.该方法首先利用太阳模拟器和两轴转台对太阳敏感器测量坐标系与转台坐标系进行标定;然后,利用光阑接受屏和CCD图像瞄准定位系统,对立方镜坐标系和转台坐标系进行标定;最后,以转台坐标系作为中间坐标系计算出所述两坐标系的转换矩阵,从而将太阳敏感器测量的太阳视线方向间接转换到立方镜坐标系.实验结果表明,两坐标系转换矩阵的标定精度优于4"(1σ),满足太阳敏感器测量精度要求.该方法不需要精准的加工和安装工艺,同时对两坐标系转换矩阵的标定也不需要太阳敏感器测量坐标系与转台坐标系保持一致,易于实现,具有实用价值.     

借助于星点标定相机的内方位元素

为满足单个或一批次测绘相机的标定,提出了一种利用已知坐标值的星点对测绘相机进行标定的方法。介绍了该方法的原理以及计算步骤,给出了实验过程。该方法建立在小孔成像的基础上,通过各个坐标系的相互转换,建立起星点坐标和像素坐标之间的联系,以此求解相机内方位元素。与基于平行光管和精密转台的精密测角法相比,该方法不需要昂贵的实验设备,且简化了标定步骤。最后,对标定精度进行了分析,讨论了噪声扰动和已知内方位元素误差对标定结果的影响。分析结果表明,采用该标定方法,相机的主点精度优于3μm(1/3pixel),主距精度优于7μm(小于1pix-el),满足标定精度要求。     

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。     

基于Halcon的工业机器人手眼标定方法研究

机器人手眼标定是机器人视觉技术的重要研究内容,基于Halcon所提供的标定板,充分考虑相机镜头径向畸变对手眼标定的影响,设计一种全新的、高精度、高效率的Eye-in-Hand手眼标定方法,该方法在标定了相机内外参数的同时也建立了相机图像坐标系与机器人基坐标系之间的相互转换关系,并通过实验进行了验证,其平移误差在1mm,旋转误差在1。以内。实验结果表明该方法具有较高的标定效率与较高的标定精度,可广泛应用于工业机器人视觉系统手眼标定中。     

基于二阶锥规划无标定参照物的手眼标定

为了克服传统机器人手眼标定方法求解手眼关系及机器人坐标系与世界坐标系方位关系对标定参照物的依赖,提出一种基于二阶锥规划的无标定参照物手眼标定改进方法,并搭建相关实验系统进行验证。首先,利用运动恢复结构算法解算定义在一个尺度因子基础上的相机运动矩阵;然后,引入对偶四元数理论参数化标定方程中的旋转矩阵和平移向量;最后,通过二阶锥规划方法同时求解相机运动矩阵尺度因子、手眼关系及机器人坐标系与世界坐标系方位关系的最优解。仿真和实测结果表明,在没有标定参照物作为测量基准的情况下,标定结果中旋转参数相对误差为3.998%,平移参数相对误差为0.117%。与其他标定方法相比,该方法提高了无标定参照物模式下机器人手眼标定精度,扩展了手眼标定方法的应用范围。     

基于光栅的贴片机对准系统的精度标定

贴片机对准系统的精度标定是视觉定位的关键环节,直接影响贴片精度与贴片质量。传统的标定方法往往需要进行大量的矩阵计算和分析,来确定相机的坐标系与世界坐标系和图像坐标系之间的关系,因此要掌握大量的三维几何知识与投影理论,并且计算繁杂。本文提出的基于光栅的精度标定方法,将光栅图像灰度值之和形成一组周期固定的准正弦信号,通过像元平移把图像条纹灰度值变为李萨如图。通过对李萨如图及其数据进行分析与处理,直接计算出光学系统的分辨率,实现光学系统的精度标定。实验结果表明这种标定方法的精度高,偏差小于0.2微米,精度达到亚微米级,满足贴片机的对准精度要求。     

基于直线空间旋转的十字结构光标定

针对复杂曲面特征测量时十字结构光的快速、高精度标定,提出一种基于直线空间旋转的十字结构光标定方法。利用OTSU算法选取最佳阈值来提取光条的所在区域,通过基于Hessian矩阵的Steger算法和最小二乘法提取并拟合光条中心;通过图像中与靶标平面内特征点对的构建,借助RANSAC算法求解单应性矩阵,对光条直线进行单应性矩阵变换来获取靶标平面内的光条直线方程;由相机坐标系与世界坐标系的转换关系,将直线方程转换到相机坐标系下;由空间直线绕任意轴的旋转变换关系,将光条直线绕投射中心线进行旋转,并将旋转前后的两条直线进行平面拟合,求解光平面方程参数。结果表明,该方法对靶标圆心间距测量的平均绝对误差为0.023 mm,均方根误差为0.026 mm。本文方法可以实现较高的测量精度,且能避免靶标平面的多次移动。     

DELTA机器人传送带与视觉的综合标定方法

提出一种关于DELTA机器人传送带与视觉的综合标定方法。通过DELTA机器人臂末端在传送带移动一段距离接触传送带始末同一点,得到该点在机器人坐标系的位置和编码器上对应的读数,得到传送带与机器人的比例因子,确定机器人坐标系与传送带坐标系的转化矩阵,从而得到传动带相对于机器人坐标系的位姿,即传送带的标定。通过相机定位与机器人接触同一点,从而确定相机的内参矩阵与外参矩阵,从而得到机器人与相机坐标系的转换关系,即机器人视觉的标定。DELTA机器人传送带与视觉的标定,为DELTA机器人高精度控制的实现打下基础。     

形貌视觉测量中立体拼接靶标的设计及应用

设计了一种正六棱柱形状的立体拼接靶标,以靶标侧面6个棋盘格的角点作为全局控制点。基于近景摄影测量技术,建立立体靶标的6个单元模型,通过计算模型内摄站间的相对位姿,推导出棋盘格角点在所属单元模型的局部坐标。以公共棋盘格为中介,确立相邻单元模型的坐标系转换关系。建立靶标的全局坐标系于1号棋盘格,推导该棋盘格平面与其像平面间的单应性矩阵,从而确立全局坐标系和1号棋盘格所处单元模型的坐标系的转换关系。依次递推实现全局坐标系和每个单元模型坐标系的转换,进而计算出全部靶标角点的全局坐标,再经光束平差算法获取精确值。以玻璃表面棋盘格的角点间距作为评价指标,拼接精度优于0.15 mm/m。基于立体拼接靶标的拼接试验表明,实体模型表面4个子区域的局部点云可被精确地拼接成整体点云。与基于全局控制点和平面靶标的拼接方法相比,本方法亦具有更高的拼接精度。     

微装配机器人手眼标定方法研究

在视觉反馈的机器人控制中,手眼系统的标定非常重要,直接影响机器人的作业精度.针对微装配机器人系统操作空间小的特点,提出了一种固定视觉的手眼系统标定算法,该方法通过3个空间点在机械手基坐标系中的坐标,采用P3P位姿测量原理获得相应空间点在摄像机坐标系中的坐标,建立了标定方程组,基于最小二乘法,标定出了手眼系统之间的转换矩阵.该方法无需复杂的辅助设备,标定过程简单.相关实验得到了待标定的手眼系统之间的转换矩阵,验证了该方法的标定精度和有效性.     

三坐标测量机驱动的摄像机标定技术

为了降低摄像机的标定费用和提高标定精度,提出了一种基于三坐标测量机平动的摄像机标定技术,对该技术的原理、数学模型、标定步骤和标定精度进行了研究。根据摄像机标定的基本原理,利用三坐标测量机沿X、Y、Z轴移动和正交精度都很高的特点,以三坐标测量机带动待标定摄像机产生和白色陶瓷标准球球心(标定特征点)在X、Y、Z轴方向上的相对平动,得到标定特征点在测头坐标系中不同位置的坐标;在每一个确定位置,摄像机拍摄标定特征点的像,经图像处理后,计算出像点在计算机帧存坐标系中的坐标。引入测头坐标系,建立了该项摄像机标定技术的数学模型,给出了标定步骤,组建了标定系统。比对标定实验结果表明,基于三坐标测量机平动的摄像机标定系统与专用标定系统的标定精度相当,数据相差在±1μm以内,满足工程实际精度要求,成本低、标定效率高。     

基于成像光线空间追踪的摄像机标定方法研究

摄像机测量模型和标定方法是视觉测量的关键,直接影响视觉测量系统的测量精度。针对这个问题,借鉴非成像模型的摄像机校准的思想,提出了基于成像光线追踪的摄像机标定方法。分析测量点经摄像机镜头成像的规律,通过空间直线确定摄像机图像坐标与测量空间的映射关系。使用像平面和两个空间平面的映射关系,建立空间直线表达方式,完成基于成像追踪方法的摄像机测量参数标定。通过噪声分析和精度测量实验对基于成像追踪的摄像机标定方法进行精度验证,实验结果表明该方法可以有效抑制标定数据噪声对测量结果的影响,提高摄像机标定精度。     

基于样条变换多元回归模型的摄像机标定算法

针对摄像机隐式标定算法中存在的样本点数少和精度要求高的矛盾,利用样条变换多元回归模型,提出一种改进的摄像机隐式标定算法。首先采集标定图片中有限个标定样本点的像素坐标和相应的世界坐标,然后通过样条变换建立像素坐标和世界坐标间的多元回归模型,获得二维图像在世界坐标系中的三维信息,完成摄像机的标定。算法发挥上述模型在标定样本点有限的条件下,对非线性关系映射能力强、局部性质独立的特点,实现整体标定效果的改善。理论分析和实验结果均表明,与基于多项式拟合的标定算法相比,该算法的标定速度与精度显著提高。该算法已成功应用于移动机器人视觉导航系统,提高了导航信息计算的准确度。