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。     

基于线阵CCD的空间目标外姿态测量系统

设计了9路线阵CCD相机组合的空间目标外姿态测量系统,它克服了采用面阵图像传感器用于姿态测量时存在的速度和精度的矛盾。该系统分别实时重构放置于被测物体上的点合作目标在世界坐标系下的三维坐标,经空间解算,确定被测物体的姿态角。着眼于合作目标和相机光学系统的相对位置及呼应,解决了多相机与多点合作目标一一对应时的目标干扰问题;设计了新的光学系统构架,提高了精度,节省了空间;实现了多相机测量系统的局部标定和全局标定。测试结果表明,该姿态测量系统可以实现对被测对象高精度、实时的测量,且具有合作目标简单,价格低廉等优点。     

立体视觉和三维激光系统的联合标定方法

双目立体视觉和三维激光扫描是移动机器人环境探测与建模的常见传感测量方法。为实现两个系统的数据融合应用,必须为二者的测量坐标系建立数学关系,即对其进行传感器之间的位姿联合标定。为此提出了一种基于三维特征点距离匹配的联合标定新方法,设计了一种镂空棋盘格作为标定板。使用双目立体相机提取棋盘格角点三维坐标信息,使用激光测距雷达扫描获取镂空区域中心点三维坐标,最终通过最小化两组特征点的理论与实际测量距离的平方差获取两传感器坐标系之间的旋转矩阵和平移向量。进行的联合标定测量实验结果表明了该方法的准确性和可靠性。     

长度约束下双相机外参数不稳定定向

动态立体视觉测量技术在几何量测量特别是大视场测量中应用越来越广。在分析动态双相机立体视觉测量相对定向算法的基础上,提出了一种基于一定数量距离约束的相机不稳定定向算法。在测量场中固定放置一定数量的一维标定靶标,双相机获取标定靶标上点的中心坐标,由极线几何约束快速准确解算双相机外参数,每次测量根据标定靶重新定向相机,由靶标补偿相机在测量过程中的位置变动,保证在测量场中即使相机站位发生位置变化仍可精确测量。实验中对分布范围2.5 m×1.6 m×4.5 m测量场中90个自反射目标点进行测量,选用5对点间距离作为距离约束,并与V-STARS/S进行结果比对。结果表明在相机站位发生明显变动情况下,90个空间点三维重建位置误差小于0.160 mm,标准差小于0.042 mm。将该方法应用于合成孔径雷达测量,得到相近结果。     

基于共面直线迭代加权最小二乘的相机位姿估计

针对相机内参数已标定和未标定情况下的相机位姿求解,提出了基于共面直线迭代加权最小二乘的相机位姿估计算法。推导了关于相机焦距和位姿参数的线性方程,通过4条以上共面直线实现了相机位姿参数的线性解算;对参数线性解进行迭代加权最小二乘优化,得到更高精度的参数估计值和直线权值;最后,利用直线权值和欧式变换的保距性实现相机焦距的解算,得到了相机焦距和位姿参数的估计值。仿真实验表明:提出的算法在相机已标定,直线数为20,像点噪声方差为5pixel的情况下,角度误差小于0.2°,相对平移向量误差小于0.5%,耗时大约为1ms。真实数据实验表明,提出的算法可以获得与棋盘标定结果相近的精度。与现有算法相比,提出的算法抗噪性更好,精度更高,能够实现基于单幅图像的未标定相机的位姿估计。     

GPS双目摄像机标定及空间坐标重建

为减轻双目摄像机标定过程中对高精度靶标的依赖,实现摄像机参数的精确标定,并对空间坐标进行高精度重建,提出一种GPS双目摄像机标定及空间坐标重建方法,采用GPS代替2D或3D靶标进行双目摄像机标定。将GPS的位置在视场中任意移动,由被标摄像机拍摄多组含有GPS的图像,利用空间三维坐标与图像二维坐标间的映射关系,结合摄像机成像模型和双目摄像机标定原理,标定出双目摄像机参数,并对空间坐标进行精确重建。通过空间重建坐标与GPS实际测量值之间的相对距离误差,对重建精度进行检验。实验证明,该方法能够克服双目摄像机标定过程中对高精度靶标的依赖,空间重建坐标具有较高的精度,相对距离误差从1.56%减小到0.52%。     

空间圆姿态识别二义性的角度约束消除

为了消除视觉测量中单个圆姿态识别中存在二义性的问题,提出了一种基于空间角度约束消除二义性的方法,并且对姿态求解算法进行了误差分析,为准确进行姿态估算给出了指导性的实验结果。在摄像机已标定的前提下,根据圆特征在图像上的投影椭圆曲线确定了圆心位置和圆平面姿态参数,计算结果存在二义性;利用欧式空间中的角度不变量,识别出圆平面的真实姿态参数,同时确定圆心的真实位置;最后,根据误差传播理论对基于单圆特征的位姿估计算法进行了精度分析。实验结果表明,圆平面姿态角的测量绝对误差在0.2°以内,圆心的定位误差为0.5%,根据圆平面的位姿参数计算的共面直线的距离误差为0.8%。该方法能够准确地识别圆平面的位置和姿态,计算过程简单,结果稳定可靠且具有较高的精度。     

基于视觉和扩展卡尔曼滤波的位姿和运动估计新方法

估计两参考坐标系之间的相对三维位姿和相对运动 ,对机器人导航、机器人装配、测量、跟踪、目标识别和摄像机定标来说是一个非常重要的问题。用八元数来表示摄像机和运动目标两坐标系之间相对平移和旋转 ,在假设运动目标的三维几何尺寸已知 ,且摄像机和运动目标之间的相对运动为匀速运动的情况下 ,由单个针孔摄像机获取运动目标的图像并测量其图像中的线特征点。由于旋转部分用四元数表示 ,状态转移函数是非线性的 ,测量函数由三维坐标变换和针孔摄像机模型所决定 ,存在严重的非线性 ,常规的卡尔曼滤波方法不适合 ,这里以扩展卡尔曼滤波方法作为数学模型 ,对状态转移函数和测量函数进行线性化后 ,对摄像机和运动目标之间的位姿和相对运动进行了估计 ,仿真结果表明 :该位姿和运动估计算法具有良好的收敛性     

基于三点透视模型的线结构光系统标定方法

针对现有线结构光传感系统标定过程中对设备要求高、标定过程繁琐等问题,提出一种基于三点透视模型的快速标定方法。引入一个可自由移动的平面靶标,靶标上只需要共线、且相互位置确定的三个特征点,利用共线三点建立三点透视数学模型,根据三个特征点以及光条纹在摄像机像面的成像信息,就可以获取光平面上标定点在摄像机坐标系下的坐标。平面靶标在视觉范围内任意移动几个位置,得到光平面上多个标定点坐标,从而确定光平面方程。实验证明,该方法平均相对测量误差小于0.8%。该方法不需要昂贵的辅助调整设备,也不需要求解坐标系之间的转换矩阵,简单、快速,适合现场标定。     

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.     

高速列车动态包络线测量系统现场校准方法的优化

高速列车动态包络线是指车体在运行过程中受各种不利因素影响所导致的最大极限轮廓。针对当前动态包络线测量系统存在标定过程繁琐、辅助设备不便携带、系统受场地因素制约严重等缺点,本文提出采用两个配置变焦镜头的高速相机作为测量系统的双目视觉传感器,设计并制作可快速重构的高精度三维靶标,通过共线性约束优化算法完成视觉传感器内参数和各空间位置关系参数的标定工作。该标定方法操作简单,标定设备便于携带,同时克服了双目相机与被测车体间严格的距离约束,增强了测量系统对复杂场地的适应性。实验表明,当双目相机距被测车体8-16 m 时,系统标定精度可达±0.5 mm,满足高速列车动态包络线的测量要求。     

野外大视场单相机空间坐标测量系统的快速标定

针对靶场现场监测范围大,相机焦距不固定,相机空间位置及角度各不相同的情况,为实现对弹落点空间坐标位置的高精度自动测量,提出了一种在野外大视场环境下使用的基于单相机空间坐标测量系统的快速标定方法。首先,在小孔成像模型的基础上,通过GPS测量获得视场内两个标定点及相机在大地坐标系中的坐标;然后读取标定点的像素坐标,根据对角相等及最小二乘法实现焦距与旋转矩阵的分步标定;最后在保证标定精度前提下,略去主点的标定过程,确定相机主点为理想主点位置。实验结果表明,在测试距离1km以外,对视场宽度为200m的区域进行监测时,校验点相对定位误差低于0.25%。该相机标定方法不需要高精度靶标,操作简单,适用于野外大视场环境下单相机空间坐标测量系统的快速标定。     

激光测量标定机器人坐标系位姿变换的正交化解算

针对大型装备智能制造中的机器人在线位姿激光跟踪测量与实时引导需求,提出了一种机器人坐标系与激光测量坐标系标定转换和解算方法。设计了基于距离原则的机器人末端光学工具中心点TCP(Tool Center Point)位置标定算法。通过运用空间点坐标重心化配置算法和基于罗德里格矩阵变换的最小二乘优化算法解算出了具有单位正交性的位姿变换旋转矩阵。进行了机器人坐标系位姿变换激光测量标定和优化对比实验,旋转矩阵初值和正交优化值进行点坐标转换后的综合RMSE分别为0.579 0mm和0.501 5mm。结果表明该方法能够有效改进姿态旋转矩阵正交性,并提高位姿变换解算精度。     

基于主动视觉标定线结构光传感器中的光平面

提出了一种基于主动视觉的光平面标定方法实现对线结构光传感器的自动标定.与以往求取光平面上标定点后拟合平面的方法不同,该方法通过控制传感器做若干平移运动分两步完成标定.首先,经多次平移运动得到光平面中相互平行直线在摄像机中的投影,经计算消影点完成光平面法向的标定.然后,控制传感器沿设定的与光平面法向垂直的方向做2次平移运动,使其满足三点透视模型(P3P),完成摄像机坐标系原点到光平面距离信息的标定.实验结果表明:该标定方法具有较高的准确性,平均绝对测量偏差为0.015 4 mm,相对误差为0.183 0％.该方法本质上属于自标定方法,标定过程无需使用标靶,降低了标定成本,且操作灵活方便,适合现场标定.     

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。     

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。     

平面标定靶标标记点的圆心提取算法

基于圆形标记点的平面靶标被广泛应用于摄像机标定与视觉测量中。针对该平面靶标,为得到圆形标记点在像面上的圆心投影,提高摄像机的标定精度,本文提出了一种基于对偶二次曲线几何特性的圆心提取算法。该算法的核心是平面内一个标记点A像面投影二次曲线对应的对偶矩阵,相对于平面内另外一个标记点B的对偶矩阵的一个广义特征向量,穿过这两个标记点的圆心投影。因此,在获取标记点亚像素级边缘点,拟合椭圆得到椭圆二次曲线方程后,通过任意两个标记点的对偶矩阵,均可得到一条穿过这两个圆心投影的向量。经过同一个圆心投影的多个向量叉乘标准化后的结果就是该标记点的圆心投影。 为测试本文方法提取圆心像点的精度,本文在像面与靶标平面夹角40°的姿态下,对直径为90mm的超大标记点提取圆心投影,圆心投影误差为0.1~1pixel。并以此方法得到的圆心投影对手持式扫描仪进行摄像机标定,进而对已知坐标的平面靶标及3D工件上的标记点进行扫描,最大误差不超过0.2mm。通过对比,本文提取的圆心投影比采用椭圆圆心的精度高,而且提高了摄像机的标定精度。     

非合作旋转目标闭环检测与位姿优化

若要实现空间失效卫星、空间碎片等非合作目标,尤其是具有自旋运动特性的目标的在轨服务或者离轨清除,需要精确测量追踪航天器与目标之间的相对姿态。当目标旋转一周后,对重访区域的闭环检测与位姿优化是减小累积误差,提高测量精度的重要保证。首先,本文介绍了视觉词袋库的建立和基于视觉词袋的非合作目标闭环检测策略。然后,基于相似性变换,对图像序列关键帧集和当前帧进行了联合位姿图优化,实现了对刚体变换矩阵的校正。最后对不同运动角速度下的不同目标,采用不同相机进行地面模拟测试实验,验证了方法的有效性和可靠性。实验结果表明:对于以12(°)/s角速度运动的非合作目标,当测量稳定后,绝对角度误差约为1(°),相对角度误差约为1%,平均角速度误差约为0.12(°)/s。可以满足非合作目标相对姿态测量的任务需求。     

离轴三反时间延迟积分CCD相机内方位元素和畸变的标定

由于测绘相机的关键几何参数内方位元素和畸变的标定精度决定相机的立体测绘精度,本文提出了一种离轴三反时间延迟积分( TDI) CCD相机内方位元素和畸变的标定方法.介绍了离轴三反TDICCD相机的光学系统和像面拼接方法,明确了该相机内方位元素和畸变的含义.建立了标定系统及相应的数学模型,应用最小二乘回归法求得了内方位元素和畸变的表达式.利用提出的方法标定了相机的内方位元素和畸变,并对标定误差进行了分析.结果表明:该方法对主点的标定精度可达1.0 μm(1σ),对主距的标定精度可达2.0 μm(1σ),对畸变的标定精度为2.3 μm(1σ).结果显示提出的标定方法快捷且有效.     

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。