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1.
针对基于PC的光电自准直系统便携性较差的缺点,设计了一种基于智能相机的光电自准直系统,采用VCdd68E型面阵CCD智能相机作为图像接收器件,利用光学自准直原理实现二维小角度的测量。对智能相机所采集的十字丝图像进行了二值化、小区域消除、亚像素定位等处理,采用最小二乘高斯拟合和直线拟合求边缘中心的方法保证了测量精度。与传统自准直方法相比,该方法在保证原系统精度的基础上,消除了读数误差,提高了系统的便携性,实现了测量的自动化。  相似文献   
2.
激光准直高斯光斑中心位置计算方法分析   总被引:18,自引:2,他引:16  
结合一种用于大孔同轴度测量的激光准直系统,分析高斯光斑能量中心坐标的几种常用计算方法:对称法、曲线拟合法和重心法。准直系统用单模尾纤半导体激光器作光源,用CCD探测器接收激光光斑。重心法计算时该实验装置实验室内6m距离上的方向稳定性达到1 5×10-6的量级。实验表明重心法有效利用光斑全场数据,对光强分布缺陷不敏感,分辨率和示值重复性都优于对称法和曲线拟合法。  相似文献   
3.
数字近场摄影测量中几种靶点中心计算方法的比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
数字近场摄影测量中计算靶点中心方法有多种.通过实验对二值法、周长平均法、灰度平方法、灰度法等四种求靶点中心的计算方法进行评价比较,结果表明采用二值法可使产生的误差最小也最稳定,其它由优至次依次为周长平均法、灰度平方法、灰度法.  相似文献   
4.
5.
单目相机运动目标定位是视觉跟踪的基本任务之一,视觉传感器对目标点位置的获取至关重要。根据单目相机针孔模型,将运动目标图像二维坐标,通过几何关系映射为相机坐标系的三维坐标。标定相机高度和旋转参数,在此基础上求得目标位置坐标。当运动目标被遮挡时,以匀变速运动为模型,根据先前位置信息确定加速度和速度,并对加速度进行自适应更新,建立运动目标状态方程,利用卡尔曼滤波算法预测目标位置。以预估位置代替真实位置,继续估计后续运动状态,在预估位置搜索运动目标,实现运动目标遮挡定位跟踪。实验结果表明,该定位方法具有可行性,当运动目标发生遮挡时,能够完成对目标的定位和跟踪。  相似文献   
6.
为向室内定位技术定位精度及抗干扰能力提供高精度数据对比标准,提出单目视觉空间移动靶位姿测量方法。 结合机 器视觉投影矩阵求解与摄影测量后方交会技术,实现任意靶位姿下的相机外参数求解。 首先,通过世界坐标系下地面控制点坐 标及其像面坐标,计算真实相机站位;随后,根据靶点初始世界坐标及其实时像面坐标,求解虚拟相机站位;最后,根据虚拟及真 实相机站位外参数,将靶点初始世界坐标变换至靶点实时世界坐标。 实验结果表明,在 10 m×4. 5 m×3. 8 m 测量空间中,靶位 移距离测量误差 X 方向均方根误差(RMSE)为 0. 358 3 mm,Y 方向 RMSE 为 0. 350 9 mm,Z 方向 RMSE 为 1. 475 2 mm。 靶姿态 角 φ 测量 RMSE 为 0. 094 0°,ω 测量 RMSE 为 0. 089 3°,κ 测量 RMSE 为 0. 025 4°。 满足大范围移动载体的高精度实时定位定 姿需求。  相似文献   
7.
基准尺作为摄影测量长度基准,其精度直接影响测量结果的准确性,为了保证基准尺长度的测量精度,设计了由气体静压导轨、激光干涉仪、CCD成像系统组成的测量系统。分析了影响测量精度的因素,并对组成基准尺的标志圆成像位置、CCD相机光轴、激光干涉仪、基准尺和CCD成像系统绕自身光轴旋转的调节误差进行了计算分析,用于指导CCD成像系统、激光干涉仪和基准尺的调节。最后应用该系统对基准尺进行多次测量,结果表明基准尺长度测量的标准差可达到1 μm,满足工业摄影测量的要求。  相似文献   
8.
LonWorks技术在路灯配电监控系统中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了LonWorks现场总线技术的基本原理和主要应用,论述了监控系统的要求、总体结构、特点以及上位机监控软件系统。  相似文献   
9.
影响数字摄影测量系统精度因素的分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
对影响数字摄影测量系统精度的因素进行了分析,并提出了提高测量精度的方法.系统测量实验的结果证明了所提出方法的可行性和有效性.  相似文献   
10.
激光准直技术在大孔同轴度测量中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍一种用于大孔同轴度测量的激光准直系统 ,该系统主要由单模尾纤半导体激光二极管、面阵CCD探测器、图像卡、以及计算机组成 ;采用重心法计算光斑能量中心位置 ,降低对光斑质量的要求 ;多次采样取平均值以抑制光束随机抖动误差 ;采用单模光纤抑制激光束的角漂移。经实验激光参考线的稳定度达到 1.5×10 - 6 的数量级 ,满足大孔同轴度测量的要求  相似文献   
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