基于双目视觉的物体尺寸测量系统

提出了一种基于双目视觉的物体尺寸测量系统,用于非接触式测量物体尺寸。该系统采用张正友棋盘标定法进行双目相机标定,并利用标定参数对采集的图像进行校正。通过采用图像分割技术和角点检测算法获取待测物体的特征点。通过立体匹配算法对校正图像进行处理,得到视差图。根据三角形相似性原理计算特征点的三维坐标,计算出物体尺寸的信息。实验结果表明,该系统具备较高的测量精度,具有一定的实用性和应用前景。     

基于双目立体视觉的视差测量

双目立体视觉是计算机视觉研究最重要的组成部分之一.该文旨在构建一个双目视觉系统用来测量相机与物体的距离.通过双目相机进行图像采集,使用Matlab Calibration Toolbox工具对相机标定,然后进行左右图像校正,最后对校正的图像进行立体匹配,得到被测物体的视差图及其物体的3D坐标.实验表明:这个方案具有可行...     

基于双目视觉的钢轨磨耗测量技术研究

近年来随着高速铁路和重载运输的大力发展,客货运量和行车密度大幅度增长,钢轨磨耗日益严重。而我国钢轨磨耗大部分采用接触式卡距或其它接触式测量方法,存在劳动强度较大、精度较低、效率较低等缺点。研制新的非接触式的钢轨磨耗自动测量系统具有重大的意义。目前国内已有基于单目视觉的非接触式钢轨磨耗测量系统的研究。本文针对单目视觉的局限性将双目视觉技术应用到钢轨磨耗测量研究中,对系统关键技术进行了深入的研究,实现了钢轨磨耗的测量。     

基于双目立体视觉的机械手精确定位系统

在机械手执行任务的过程中,控制机械手定位到目标位置是一个非常的机械手自动定位系统设计方法,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,然后根据此三维坐标去控制机械手自动运动到目标位置.实验表明该系统能提高排爆机器人机械手的易操作性,大大提高了机械手的性能     

基于双目立体视觉的目标物测距研究

为了获取目标物体在空间中的三维信息,本文在双目立体测量原理的基础上,采取OpenCV和Matlab相结合的方法,设计了一个基于双目立体视觉的目标物体测距系统。该系统采取张定友棋盘标定法,使用Matlab内置的工具箱完成双目相机标定,采用SGBM(Semi-Global Block Matching)立体匹配算法在VS2017环境下结合Opencv3.4.1库,对左右相机获得的图像进行立体匹配,生成视差图,将二维空间点重投影到三维空间中,实现二维坐标到三维坐标的转换,即可得到物体的三维点坐标。最终实现通过鼠标点选被测物体视差图后输出选定的空间三维坐标。实验结果显示,该系统的测量精度较高,并且在140 cm距离的测量精度最高。     

基于双目立体视觉的机器人定位系统设计与实现

针对传统工业机器人预先示教或单目视觉引导应用的局限性,提出一种基于双目立体视觉的机器人定位系统设计,获取目标物体在空间中的三维信息。该系统设计基于ABB机器人执行系统,使用TCP触碰标定板的方式完成双相机的标定,采用SIFT斑点算法获取工件的特征,结合Opencv3.4.1库,基于图像特征点对左右相机获得的图像进行立体匹配,得到物体的三维点坐标,引导机器人实现抓取。     

双目立体视觉三维重建实验平台研究

三维重建是计算机视觉和虚拟现实领域的一个重要研究内容,其中,欧式重建以其直观能够反应物体原貌的特点在反求工程中得到了广泛的应用。为反求工程的需要开发了一套基于双目立体视觉的三维重建软件,综合考虑了欧式三维重建误差产生多种因素,给出了一整套比较完备的欧式三维重建流程,基于真实图像的实验结果表明,该实验平台可以获得较高的重建精度和良好的重建效果。     

基于HALCON的双目立体视觉工件尺寸测量

为了实现对大批量生产工件尺寸的精密测量,该文基于双目立体视觉视差原理,设计了一种工件尺寸实时测量系统;系统通过两个工业数字摄像头实时采集工件不同角度的两幅图像,并基于机器视觉软件HALCON的HDevelop开发环境,对两幅图像进行相关预处理,获取感兴趣区域。提出一种基于canny的亚像素边缘检测、边缘细化、基于atukey权重函数的最小二乘法边缘拟合及边缘均匀取点算法获取精确的边缘特征点,并通过双目系统标定、极线约束与NCC相结合的立体匹配、世界坐标转换、几何计算相结合的非接触式双目视觉方法进行尺寸测量。通过大量实验证明,该方法可有效地获取工件特征点的三维坐标值,不借助外部测量仪器实现工件关键尺寸的高精度实时检测,检测精度达±0.2mm以上,简单快捷,具有较好的准确性和实时性。     

双目立体视觉传感器的现场标定技术

双目立体视觉传感器在机器视觉和三维测量中有着广泛的应用。其中测量精度是一个很重要的因素,尤其是在三维测量中,高测量精度的要求使得传感器的标定显得尤为重要。该文提出了一种双目立体视觉传感器的现场标定方法,不仅提高了标定精度,还避免了离线标定中大量的重复性劳动,同时也研究了摄像机镜头畸变的问题。实验结果表明,此方法能够得到满意的标定精度。     

基于双目立体视觉的煤体积测量

给出一种双目立体视觉结合SURF（Speeded Up Robust Features）算法的小型煤堆的体积测量方法,首先,简要介绍了双目视觉的原理和基于SURF算法的立体匹配,其次,给出了煤堆的三维重建和体积计算方法,讨论了影响计算精度的主要因素及解决方法,实现了煤堆体积的非接触测量,最后,实验结果证明了该方法具有可行性,有一定的实用价值.     

双目立体视觉的目标识别与定位

双目立体视觉系统可以实现对目标的识别与定位.此系统包含摄像机标定、图像分割、立体匹配和三维测距4个模块.在摄像机标定部分,提出了基于云台转角的外参数估计方法.该方法可以精确完成摄像头旋转情况下外参的估计,增强了机器人的视觉功能.并利用广茂达机器人系统,基于改进的双目视觉系统进行目标识别与定位,以此结果作为依据控制机器人的手臂进行相应运动,最终实现了对目标物体的抓取,验证了提出方法的可行性.     

双目立体视觉中的摄像机标定技术研究

以张氏标定方法为基础,提出以圆心作为标定点的2D平面模板标定方法,通过与基于方格角点的标定方法以及基于方格形心的标定方法进行比较,证明了该方法的有效性。又运用BP神经网络来模拟立体视觉系统三维空间与二维图像平面之间的物、像对应关系,建立了双目立体视觉系统的摄像机隐式标定模型,避免了因数学模型的不完善而带来的系统误差。实验证明该方法能够获得较高的标定精度。     

基于双目立体视觉的复杂背景下的牛体点云获取

提出一种基于双目立体视觉的复杂背景下的牛体点云获取方法。在点云获取过程中,针对牛不是保持不动的实际情况,采用基于被动视觉技术的双目立体视觉方法;在相机标定过程中,进行单目标定获取相机内部参数,统一标定获取相机外部参数,针对牛体毛色及所处环境复杂的情况,采用基于贝叶斯的皮肤检测算法提取牛体图像,采用基于SIFT的特征点提取和匹配方法实现特征点的匹配,利用计算机视觉中的极线几何原理,剔除误匹配点,通过相机的成像模型求取牛体的三维点云。实验验证了该方法能够在复杂背景下获取牛体点云,并得到较好的点云数据,较好解决了双目立体视觉中相机标定和立体匹配两个较关键和困难的问题。     

双目立体视觉系统的非线性摄像机标定技术*

针对双目立体视觉的工业检测精度和实时性要求,采用LENZ畸变模型建立基于面阵CCD的双目成像几何模型,分析了成像模型的内外参数及针孔模型的局限性,提出改进的双目立体视觉系统摄像机两步标定方法。利用HALCON标定板及函数库平台,采用亚像素精度的边缘提取和椭圆拟合算法精确获取标定点,以建立像点与空间点的对应关系,并对标定参数进行非线性优化。实验证明该标定算法灵活准确,并具有良好的可扩展性。     

基于改进SIFT算法的双目视觉距离测量

针对视觉传感器距离测量中所使用的图像特征匹配算法精度不高、计算量大、实时性差等问题,提出了一种改进尺度不变特征变换(SIFT)图像特征匹配算法,并应用于双目测距系统当中.改进SIFT算法基于简化尺度构造空间,以曼哈顿距离作为最邻近特征点查询中的相似性度量,提高了算法效率.初次匹配之后与随机采样一致算法(RANSAC)结合,剔除误匹配点;基于精度较高的二次匹配点,提取匹配点像素信息进行距离计算,通过测距试验验证算法的可行性.实验结果表明:提出的方法获取目标距离达到较高精度,满足观测设备要求.     

双目立体视觉中的图像匹配方法研究

对目前匹配能力很强的基于SIFT特征的图像匹配方法进行研究,并在该方法中加入极线约束,有效去除了大部分虚假匹配。提出以特征匹配与区域匹配相结合、边缘特征与角点特征相结合的立体匹配方法。实验证明该方法不仅能够有效地缩短匹配时间,还能达到较高的匹配精度。     

基于畸变校正的双目立体摄像机线性标定

利用透视变换原理建立双目立体摄像机数学模型,全面考虑了镜头的径向畸变和切向畸 变,提出一种线性求解摄像机参数的标定方法,改变了以往的摄像机标定依赖于非线性优化的缺点,避免了非线性优化的不稳定性.该标定方法在单摄像机模型的基础上,加入对双摄像机相对位置的确定,通过成像过程中坐标系之间的转换,较好地实现了双目立体摄像测量系...     

基于径向基神经网络的双目摄像机标定方法的研究

传统的摄像机标定方法需要建立复杂的数学模型,计算量大、实时性不好.针对双目摄像机标定问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的双目摄像机标定方法,利用该网络具有很强的自组织、自学习、自适应和较强的非线性映射能力,准确的建立了双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机坐标间的关系,与传统的方法相比,该方法具有重建速度快,运算精度高等优点.仿真结果表明该方法是正确性和有效性.     

双目立体视觉的三维人脸重建方法

创建逼真的三维人脸模型始终是一个极具挑战性的课题.随着三维人脸模型在虚拟现实、视频监控、三维动画、人脸识别等领域的广泛应用,三维人脸重建成为计算机图像学和计算机视觉领域的一个研究热点.针对这一问题,提出一种基于双目立体视觉的三维人脸重建方法,重建过程中无需三维激光扫描仪和通用人脸模型.首先利用标定的2台摄像机获取人脸正面图像对,通过图像校正使图像对的极线对齐并且补偿摄像机镜头的畸变;在立体匹配方面,选择具有准确可靠视差的人脸边缘特征点作为种子像素,以种子像素的视差作为区域生长的视差,在外极线约束、单调性约束以及对应匹配的边缘特征点的约束下,进行水平扫描线上的区域生长,从而得到整个人脸区域的视差图,提高了对应点匹配的速度和准确度;最后,根据摄像机标定结果和立体匹配生成的视差图计算人脸空间散乱点的三维坐标,对人脸的三维点云进行三角剖分、网格细分和光顺处理.实验结果表明,该方法能够生成光滑、逼真的三维人脸模型,证明了该算法的有效性.