基于虚拟立体视觉的气液两相流三维测量系统的标定

研究了基于虚拟立体视觉的气液两相流三维测量系统的标定技术。首先,基于单台高速摄像机和两组反射镜组构建虚拟立体视觉测量系统,建立高速摄像机透视投影变换模型以及虚拟立体视觉三维测量模型,对虚拟立体视觉系统中摄像机及虚拟立体视觉传感器进行标定。用靶标基准球模拟气泡在水中的分布,以其空间距离作为测量评价指标,比较了不同标定方法对三维重建精度的影响。实验结果表明,将标定参照物置于水箱内,并且分别对左、右虚拟摄像机及传感器进行标定,三维重建精度最高,测量空间距离绝对误差优于0.13 mm,相对误差优于0.49%。实验认为,对基于虚拟立体视觉的气液两相流三维测量系统进行标定时,必须充分考虑折光分光光路以及管壁折射对三维重建所带来的影响。     

镜像式单摄像机双目视觉传感器的结构设计

针对传统双目视觉传感器体积大、测量效率低、成本高和图像采集需同步等缺点,建立镜像式单摄像机双目视觉传感器的结构模型,提出一种镜像式单摄像机双目视觉传感器的结构优化设计方法。传感器由单摄像机和两块呈一定角度的平面镜构成的镜像光学系统组成,摄像机置于镜像光学系统前,拍摄获得平面镜中对应同一被测物体的两个虚拟物体的一幅图像,图像中左右两半部分的同名特征对应被测物体的同一空间目标,等效于传统双目视觉传感器中左右摄像机分别采集的两幅图像中的同名特征。详细分析平面镜的尺寸、两块平面镜之间的夹角、平面镜与摄像机的距离等结构参数对视场范围和测量精度误差分布的影响,由仿真结果得出结构参数的合理取值范围,给出镜像式单摄像机双目视觉传感器结构参数的一般性设计原则与方法步骤。根据视场范围和测量精度的要求,确定镜像式单摄像机双目视觉传感器的关键结构参数。试验结果表明,提出的结构优化设计方法对工程应用具有实际指导意义。     

Stereo vision for 3D measurement: accuracy analysis, calibration and industrial applications

This paper evaluates the accuracy of different camera calibration and measurement methods used in 3D stereo vision with CCD cameras. These methods are evaluated by means of several precision tests, determining their error limits under specified conditions of operation. To check the precision of such systems, a CMM and some calibration objects, such as grids, plates, spheres, etc. are used. Two practical applications are described: a cost-effective system for the measurement of free-form surfaces, able to generate CAD models and measuring programs for CMMs. The system aims to reduce some difficulties associated with stereo vision and to speed up the traditional digitizing process. The other application involves car frame measurement. A new automatic measuring system has been developed, allowing contactless car frame measurement through two rotating CCD cameras.     

Reparability measurement of vision sensor in active stereo visual system

The active visual inspection has made giant strides in development. Due to the complexity of field conditions, the binocular stereo vision sensor in active stereo visual inspection system is difficult to acquire the ideal image pair under the poor illumination environment, or cannot work normally because one of two cameras is damaged. To solve the practical problem, a reparability method of the vision sensor in active stereo visual inspection system is proposed. Based on the traditional measurement platform with a structured stripe projector and two industrial cameras, a reparability mathematical model is established, which merges the measurement mode of the stereo vision and the structured light vision to inspect feature points based on the reparability measurement model. Meanwhile, a mathematical model and calibration method of the structured light vision are developed based on the homography between the image and light plane. The method greatly improved the stability and reliability of measurement data. It is proven by experiment that the method is valid, which can accomplish reparability tasks commendably and achieve uninterrupted inspection of feature points in the actual industrial applications.     

用于三维变形测量的数字图像相关系统

针对材料力学实验中的三维变形测量,提出并实现了一种基于双目立体视觉、摄影测量术和数字图像相关法的便携式三维变形测量系统。研究了该系统涉及的双目摄像机标定,图像相关算法,三维重建,以及三维位移、应变计算等关键技术。提出了一种基于摄影测量术的摄像机标定算法,该算法采用10参数镜头畸变模型,不需要高精度标定板即可实现摄像机的高精度标定。利用最小二乘非线性优化算法实现了数字图像的高精度匹配,针对非线性优化初值难求的问题,提出了一种基于种子点的初值计算方法,为非线性优化提供了可靠的初值。最后,介绍了三维重建以及计算三维位移、三维应变的方法。实验结果表明,标定结果的重投影误差为0.03 pixel,图像匹配的误差约为0.02 pixel,静态外形及位移的测量精度为0.05%,应变的测量精度优于0.5%。与传统的测量方法相比,本文提出的系统可以更准确、全面、直观地实现对位移场、应变场的测量。     

白车身视觉检测系统中视觉传感器的可修复技术

针对白车身视觉检测系统中组成立体视觉传感器的两个摄像机,在光照不理想的情况下难以获得理想的立体像对,或某个摄像机损坏导致系统不能正常工作的情况,提出视觉传感器可修复技术.在立体视觉测量模型基础上,借助线结构光投射器,引入结构光测量技术,利用立体视觉传感器和左、右两个结构光传感器同时实现特征点的测量,大大提高了测量数据的稳定性和可靠性.研究结果表明,该技术切实可行,计算出的空间点距离与实际距离真值相对偏差优于0.5%,可以很好地完成修复任务,从而实现特征点的不间断测量.     

大视场双目视觉传感器现场标定方法

针对大视场视觉测量应用,分析了摄像机和双目视觉传感器的数学模型,提出了一种基于基线尺的大视场双目视觉传感器标定方法。在测量空间内任意多次摆放基线尺,两摄像机拍摄基线尺图像。利用基本矩阵及基线尺上两特征点之间距离的约束,采用线性解和非线性优化方法结合同时估计摄像机的内部参数以及双目视觉传感器的结构参数。该标定方法操作简单,标定效率高,无需初始参数即可估计双目立体传感器的全部参数。实验结果表明该方法在6000mm×4500mm的范围内可以达到0.06mm的测量精度,适合双目立体视觉传感器的现场标定。     

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。     

构建虚拟立体靶标的大视场高精度视觉标定

为了提高立体视觉系统在大视场下的测量精度,基于误差溯源思想提出了一种构建虚拟立体靶标的大视场高精度视觉系统标定方法,克服了大尺寸高精度标定物难以制造等问题。对影响立体视觉系统测量精度的主要因素进行分析,列出视觉测量系统的误差溯源链,解析了大视场视觉系统精度瓶颈的原因。借助激光跟踪仪,运用非线性最小二乘单位四元数算法求解坐标系刚体变换,获取大范围高精度的空间点阵,构建虚拟靶标。在相机畸变模型中考虑了三阶径向畸变和二阶切向畸变参数,并使用Levenberg-Marquardt迭代算法进行标定参数求解,进一步提高系统精度。实验构建了一套测量空间约为4m×3m×2m的双目立体视觉系统,通过对某型号高精度直线导轨进行点距测量,在测量距离3m处,152组不同长度的横向距离测量的误差算术均值为-0.003mm,误差标准差为0.08mm。测量精度相较于传统的平面标定法有较大提升。     

表面视觉传感器模型参数的简易标定方法

建立了基于多线结构光的表面视觉传感器的数学模型,提出了一种基于自由移动平面标定参照物的表面视觉传感器模型参数的简易标定方法。在自由移动的平面参照物上建立局部世界坐标系,将通过交比不变方法获得的各个光平面上特征点的局部世界坐标,变换到摄像机坐标系,从而获得已知三维的标定特征点。利用构建的位于不同光平面上标定特征点,可以实现工作状态的表面视觉传感器模型参数的优化估计。该标定方法降低了标定设备的成本,简化了标定过程,为表面视觉传感器的工程化应用奠定了基础。试验结果表明,该方法切实可行。     

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.     

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。     

空间圆几何参数的非接触高精度测量方法

分析了空间圆透视投影的数学模型 ,并建立了点的空间三坐标立体视觉测量数学模型。提出了一种基于立体视觉的空间圆几何参数的非接触测量方法 ,根据极线约束求出空间圆在双目立体视觉中的对应匹配点 ,后投影到三维空间求出边缘的实际坐标 ,采用基于空间三维圆最优拟合求取空间圆的几何中心的三维空间坐标和圆半径等几何参数。该方法减小了空间圆透视投影形状畸变引起的测量误差 ,提高了基于视觉方法的空间圆几何参数的测量精度     

双目视觉传感器的现场标定技术

本文以凤影变换为依据,针对多视觉传感器中的双目视觉传感器中的双目视器,建立了双目视觉传感器测量空间三维坐标的模型,事先确定摄像机的部分不易变化整个系统后进行现场标定。该方法不需精确调整标定靶标,标定环境与实际测量上同,减少了安装传感器对标定参数的影响,实验结果表明,该标定方法能获得０．０５ｍｍ的空间精度。     

双目立体视觉的光学标定技术

为了通过二维图像信息计算三维空间中的几何信息,对摄像机系统进行精确标定。在建立和分析双目立体视觉模型和现有摄像机标定方法的基础上,提出一种新的光学标定方法。该方法通过构建和分析双目摄像机理论模型,并改进现有的方法实现了双目立体视觉的光学标定。实验在双目摄像机平台上,采用黑方格模板和通过算法实现了光学参数的标定,使用Levenberg-Marquardt算法优化单应矩阵,并通过最大似然估计法进行参数优化,通过试验模型测定,结果显示其实际标定精度为0.050 9mm,满足双目立体视觉的测定需求。     

大视场双目视觉传感器的现场标定

分析了摄像机和双目视觉传感器的数学模型,针对大视场视觉测量应用,提出了一种基于基线尺的大视场双目视觉传感器标定方法.在测量空间内任意多次摆放基线尺,由两摄像机拍摄基线尺图像.利用基本矩阵及基线尺上两特征点之间距离的约束,采用线性解和非线性优化相结合的方法同时估计摄像机的内部参数以及双目视觉传感器的结构参数.该标定方法操作简单,标定效率高,无需初始参数即可估计双目立体传感器的全部参数.实验结果表明,该方法适合双目立体视觉传感器的现场标定,在6 000 mm×4 500 mm的范围内可以得到0.06 mm的测量精度.     

气液环状流周向液膜测量传感器的优化设计

以气液两相环状流管道横截面的周向液膜为测量对象,采用单台高速摄像机和平面反射镜组构建了虚拟双视角的视觉传感器,并对传感器进行了优化。基于虚拟双目立体视觉原理建立虚拟双视角视觉传感器测量模型。为了尽可能增大有效拍摄视角以获得更多液膜流动信息,综合考虑视场区域、传感器尺寸、测量距离以及管道光路折射等因素,对虚拟双视角视觉传感器模型进行了分析和设计,优化了传感器模型的结构参数。理论分析及实验结果表明:优化后的虚拟双视角视觉传感器可以获得近300°的有效周向测量视角,远远优于使用单台高速摄像机进行直接拍摄。该项研究为通过双视角视觉传感器进行气液两相环状流周向液膜的实时测量提供了理论基础,对研究液膜厚度和分析环状流流动状态具有重要意义。     

基于混合群智能优化的机器人立体视觉标定

准确的立体视觉模型是机器人高精密视觉定位的基础,而传统的单一非线性优化算法难以实现稳定和高精度的机器人立体视觉标定。结合遗传算法全局搜索能力强和粒子群算法局部搜索能力强的特点,提出了一种基于混合群智能优化的机器人立体视觉三步标定方法。针对非线性视觉模型,标定第一步和第二步分别对两个摄像机模型单独作线性初值求解和初次非线性优化,第三步对双目立体视觉模型作联合非线性优化,直接线性变换、遗传算法、粒子群算法分别作用于标定的三个步骤,每一步计算的结果被用作下一步的初始化。仿真试验分析与实际试验结果表明,相对于传统的优化标定方法和使用单一群智能优化算法的标定方法,该方法在噪声环境下具有更高的准确性和鲁棒性,能够更好满足机器人精密视觉操作的需求。     

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。     

野外空间坐标测量中的任意姿态多目相机快速标定

针对野外复杂地形环境下,对于多个监测区域进行野外坐标测量的情况,提出一种利用双目立体视觉原理对相机3个姿态角及焦距同时进行现场校准的快速标定方法。该方法对传统的标定方法进行改进,可用于相机焦距、姿态未知的情况,对现场环境条件要求低,避免了传统标定方法中相机架设姿态受限的问题。首先通过选择合适的统一世界坐标系和坐标系旋转顺序,使标定得到的相机外参与相机姿态角对应。然后通过GPS测量得到两个标定点的世界坐标,将两个标定点的世界坐标和图像坐标代入成像模型,用最小二乘法解出相机的焦距和姿态角。在现场对其中一个监测区域进行实际测量验证,结果显示直径200 m的圆形监测区域内,相对误差优于0.38%。该方法工程应用性强,灵活度高,适用性广。