基于双目立体视觉的深度信息测量

介绍了双目立体视觉三角测距原理和视觉测量系统,双目摄像机拍摄彩色图像,提取颜色、轮廓、纹理等识别特征用于目标区域识别。采用区域匹配算法获得视差图,根据视差计算目标区域的三维坐标信息。完成了目标测量实验并对实验结果进行分析。     

基于双目立体视觉的低频振动测量

为了满足物体振动的测量要求,基于双目立体视觉测量的原理,设计了一套可以在线采集、离线处理的非接触式低频振动测量的视觉系统。通过滤波去除噪声,采用Canny算子和最小二乘法椭圆拟合提取到标志点的轮廓和中心坐标,在已知特征点的空间分布规律的条件下,通过相应的坐标排序方式,对左右视图对应特征点进行准确的匹配,获得了特征点的三维坐标数据。最后对比每一帧图像中对应特征点三维坐标数据,得到待测物的振动信息。通过直线导轨作为振动源带动待测物运动的方式进行了测量实验,实验结果显示,该系统的检测精度达到±0.15mm/m以上,基本满足低频振动测量的稳定可靠、精度高等要求。     

双目立体视觉测量系统的标定

考虑传统的自标定方法虽然无需场景信息即可实现摄像机标定,但是标定精度较低,故本文提出了一种新的大视场双目视觉测量系统自标定方法。该方法无需高精度标定板或者标定物,仅需利用空间中常见的平行线和垂直线建立摄像机参数与特征线间的约束方程,即可实现摄像机的内参数与旋转矩阵标定;同时利用空间中距离已知的3个空间点即可线性标定两摄像机间的平移向量。通过标定实验对本文提出的方法进行了验证。结果表明:该方法标定精度能够达到0.51%,可以较高精度地标定双目测量系统。由于避免了大视场测量系统标定中大型标定物制造困难,以及摄像机自标定过程中算法冗杂,标定精度不高等问题,该方法操作简便,精度较好,适用于大视场双目测量系统的在线标定。     

一种基于双目立体视觉的激光线扫描技术

针对线结构激光扫描系统标定成本高,而双目立体视觉测量中立体匹配难的问题,提出了在双目立体视觉的原理上,结合线结构激光扫描的方法实现对被测物体的三维测量。该方法采用张正友相机标定方法对系统进行立体标定;采用BOUGUET’S法对左右相机图像进行立体校正;运用重心法进行激光中心线的精确提取。在图像校正的基础上,可快速实现激光中心线位置的立体匹配;再结合线扫描原理可完成对物体的扫描工作。最后,使用该系统对具有复杂自由曲面的鞋楦进行测量,结果表明:该方法能快速准确地测量出符合要求的三维数据。     

基于张正友平面模板法的双目立体视觉系统标定

为验证基于张正友平面模板法标定双目视觉系统方法的准确性与合理性,首先分析了双目立体视觉系统的原理,然后论述了双目立体视觉的系统标定原理、方法,以及利用张正友平面模板法进行标定的步骤,通过标定双目立体系统的内部参数和外部参数,应用视差原理,能够确定空间某点的三维坐标,实验验证了文中提出的基于张正友平面模板法标定双目视觉系统方法的准确性与合理性。     

基于双目立体视觉的孔心距测量

提出一种将双目立体视觉技术应用于孔心距测量的新方法,并开发了相应的测量系统。考虑到Hough变换非线性、速度慢的缺点,采用了最小二乘椭圆拟合算法计算孔心距。实验结果表明,该测量方法兼具高精度和高速度,可满足高精度实时在线测量的需要。     

双目立体视觉系统的标定

基本矩阵的估计是机器视觉中一项重要的研究课题,在立体视觉与图像运动分析中是一个很重要的矩阵;在双目视觉系统的标定时,常规的方法需要将单摄像机的投影矩阵分解成旋转矩阵和平移向量.通过反对称矩阵,求得图像投影点的极线方程,以及双目立体视觉系统的基本矩阵,得到两个摄像机之间的相对位置关系.     

排爆机器人双目立体视觉系统设计

双自立体视觉是计算机视觉的一个重要分支,双目立体视觉直接模拟人类双眼处理景物的方式,可靠简便,在许多领域均极具应用价值,例如在机器人视觉系统中的应用.本文基于排爆机器人的应用,详细描述了排爆机器人双目立体视觉系统的设计与实现,由双目立体视觉系统根据目标物的二维图像计算出目标物的三维坐标.实验表明该系统能提高排爆机器人智能性与易操作性,大大提高了机械人的定位精度.     

双目立体视觉的研究现状及进展

双目立体视觉是机器视觉的一个重要分支,通过直接模拟人眼观察和处理景物的方式来进行测量,是一种速度快、精度高、操作简便的非接触式测量方法,在农业、工业及军事等领域均有着广阔的应用前景。为此介绍了双目立体视觉的原理及实现步骤,总结了近年来国内外相关研究现状,并对该技术的发展趋势作了展望。     

基于双目立体视觉技术的无人化自动装载机研究

具有双目立体视觉技术的无人化自动装载机不仅具备自动识别作业对象物,自行规划运动轨迹及控制执行单元完成作业任务的能力,还可自行装载,倾倒时无需掉头,来回行走路径简单,大大提高了工作效率、减轻了劳动强度并增加了每次搬运的容量,极大的拓展了装载机的应用领域,具有重要的社会经济效益.     

基于双目立体视觉振动筛振幅的测量方法

振幅作为振动筛的重要参数之一,对于颗粒的运动能量和筛机的振动强度具有重大的影响.针对振动筛振幅的测量,文中提出一种基于双目视觉原理的振动筛振幅的测量方法.利用区域生长法去除预处理过程后图像中白色的冗余点,并分割出白色标记点区域.然后基于形态学的膨胀操作的提取连通分量的方法,获取每帧静态图像中特征标志点的亚像素中心坐标....     

双目立体视觉测量方法研究

提出了一种简易快速的特征点提取算子，并与经典算法作了实验对比，证实了所提算法简单、有效、可靠，对外界光照条件具有较强的适应性，且抗干扰能力强。在进行特征点匹配时，在现有约束条件的基础上，提出了基于被测物体形态与摄像机相对位置的视差范围约束，根据视差方向性并采用动态搜索方法来缩小匹配点的搜索范围，从而提高了搜索速度，降低了错误匹配概率。通过对具有已知三维坐标标准件的计算机仿真实验，证实了所提出的特征点识别与提取及匹配方法是切实有效的。     

双目立体视觉中摄像机标定技术的研究

提出了一种介于传统标定和自标定的内外参数标定分离的方法。摄像机内部参数以透视成像模型为基础,用物理方法来提取;外参数标定时合理选取参考坐标系,通过实验分析求取两摄像头的外参数模型。该算法简单易懂,计算速度快,所需设备简单,实用性好。     

双目立体视觉中角点检测的方法研究

双目立体视觉是计算机视觉研究中最为活跃的一个分支,是智能机器人科学发展的重要标志。它是由不同位置的2台或者1台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一场景,通过图像获取、摄像机标定、特征提取和匹配,进而通过计算空间点在2幅图像中的视差,获得场景的深度信息。本文在SU—SAN角点检测的基础上,提出了基于图像平均灰度的阈值选取方法,使阈值的选取不再盲目,保证了用SUSAN算法进行角点检测的实用性和适用性。仿真试验表明,用该方法进行特征点的提取,减少了匹配时间,提高了匹配精度,得到了较好的效果。     

空间智能机器人的双目立体视觉技术

为了提高空间智能机器人感知周围环境的能力,提出了基于双目立体视觉的空间智能机器人立体匹配算法的研究。本文对摄像机标定与立体匹配算法模块进行了详细的分析,并通过试验验证了立体匹配算法的有效性。     

基于三坐标测量仪的双目视觉测量方案及其数据分析

在产品检测过程中 ,物体形状信息的获得至关重要。本文将平行轴双目视觉测量原理应用于获取物体的形状信息 ,并将该方法用于对集中式分布的物体进行测量 ;在三坐标测量仪上验证了该方法的可行性 ;通过对测量数据进行分析 ,得出影响测量数据误差分布的原因     

基于机器视觉的柱状弹簧质量综合检测系统

针对传统弹簧测量精度差和稳定性低的问题,提出一种基于机器视觉的弹簧尺寸与表面质量综合检测系统。采用远心镜头配合平行光源的方式获取弹簧图像,利用直方图均衡化对图像进行增强,利用形态学开运算使弹簧表面突变更加明显,以获取表面信息。推导了弹簧参数测量与计算的公式,建立了弹簧圆度与轴向直线度的测量模型,并搭建硬件系统进行测量。测量结果表明:系统测量误差在0.2-1.2μm范围内,重复测量结果保持稳定,系统的表面检测效果较优,该系统可用于柱状弹簧的综合测量。     

一种双目立体视觉技术中三维坐标点的改进求取算法

在双目立体视觉技术中,经过特征提取和立体匹配得到两两对应的像素点对,根据摄像机标定建立的物体空间坐标到像平面坐标对应的矩阵,利用最小二乘法求取物体三维空间点的坐标。但是,由于最小二乘法没有考虑所建立的超限定方程组所代表的几何意义,计算出的点坐标精度不高。本文提出一种考虑方程组所代表几何意义的方法,利用异面直线公垂线中点去逼近物体空间点。