基于平面靶标的线结构光视觉传感器机器人手眼标定方法

为确定线结构光视觉传感器与工业机器人法兰中心的位姿关系，设计了一种只有单个圆的平面靶标及标定方法。调整机器人姿态，使激光线经过平面靶标上实心圆的圆心，通过图像处理，得到圆心的像素坐标，转换后得到圆心在传感器坐标系下的坐标；多次调整姿态，获取多组图像，得到多组传感器坐标系下圆心坐标；结合对应机器人位姿关系，采用最小二乘法直接解算出手眼矩阵。实验结果表明，所提方法与采用标准球为靶标的手眼标定方法对比，反求得到的三维坐标的标准差由0.3893 mm降为0.2145 mm，以同一目标的不同间距为测量对象，均方根误差均有效减小。该方法提高了标定精度，不需要采用昂贵的靶标，适合于现场标定。     

基于消隐点的线结构光测量系统标定方法

针对现有线结构光测量系统标定模型复杂、需要特制靶标等局限性,提出了一种新的线结构光测量系统标定方法.利用精密导轨运载平面靶标沿着空间一个方向至少运动两次,创建一组在激光平面上的平行特征线.根据消隐点的原理,建立新的数学模型,可以标定成像像素与运动方向上一维信息的直接对应关系.改变导轨运动方向,另外两个空间正交方向上的像素-维度对应关系同样可以得到.与传统标定方法相比,所提标定方法无需标定系统多组空间关系,简化了传统标定过程,减少了误差的积累.另外,靶标可为普通平面,避免了特制靶标的制造困难.实验结果表明,所提方法测量结果均方根误差(RMSE)为0.0359 mm,平均绝对误差(MAE)为0.0306 mm,可以有效用于线结构光三维(3D)测量.     

基于平面标靶的线结构光参数一体标定算法

准确地标定系统参数是利用线结构光进行高精度 测量的前提,提出了一种基于平 面标靶的线结构光参数标定算法, 以期达到在工业现场进行高精度标定的目的。系统标定时,需要将激光线投射到平面标靶上 ,并在不同位置拍摄带有激光线 的标靶图像。首先,计算相机内参数;然后,通过内参数确定标靶平面在相机坐标系下的方 程,并由此计算出激光点在相机坐 标系下的三维坐标;最后,通过线性最小二乘方法拟合得到光平面方程。相对于交比不变方 法,本文算法可以获得更加稠密、 准确的标定点。在一种结构光扫描系统中的应用结果表明,本文算法均实可行,光平面标定 平 均误差为0.024mm,系统扫描平均误差为0.035mm。     

新型三维视觉测量结构光平面标定方法

结构光平面标定是结构光三维视觉测量中的重要环节。传统的标定方法需要昂贵的设备,效率低下,步骤复杂。提出了一种新的三维视觉系统中结构光平面的标定方法。该方法仅使用一个简单的二维平面靶标,在保证靶标与结构光相交的前提下,靶标在摄像机可视范围内自由移动数个位置。对于移动到各个位置的靶标平面,分别建立对应的世界坐标系,并计算该世界坐标系与摄像机坐标系、图像坐标系的转换关系。通过处理算法,可以将每一个位置得到的结构光平面与靶标平面的交线方程统一到摄像机坐标系下。使用最小二乘法拟合多条交线可以标定出结构光平面在摄像机坐标系下的方程。实验证明该方法效率高,步骤简单,具有很好的通用性。     

一种利用激光跟踪仪标定线阵相机的方法

为提高线阵相机的标定的灵活性和准确度,研究了一种利用激光跟踪仪辅助标定线阵相机的内参数和外方位参数的方法。借助激光跟踪仪测量靶标上的标记点获得靶标的位置和姿态,根据交比不变性质和空间坐标变换计算成像特征点的三维坐标。引入成像畸变模型补偿成像过程中产生的畸变,提高像点位置精度。应用优化算法估计待标定参数的精确解。本文方法解除了对靶标移动方向和距离的严格限制,允许靶标自由移动,既提高了标定工作的便利性又保证了成像特征点三维坐标的精度。标定过程中,使靶标均匀覆盖整个视场空间,能够更准确地反映相机参数。通过计算机仿真和实验验证了标定方法的可行性和稳定性,实验得到成像特征点重投影像点位置偏差均方根为0.21pixel。     

正交约束下的机器人线结构光手眼标定

为了将传感器局部坐标系下的测量数据转化为机器人坐标系下的全局三维数据,需要确定机器人法兰盘与传感器之间的关系,即手眼标定。为实现机器人与线结构光传感器的现场手眼标定,提出一种正交约束条件下的新方法,该方法标定过程无需人工参与,仅需一块具有空间正交约束关系的平面靶标。标定过程中任意变换机器人位置与姿态,控制激光线与靶标两直角边分别相交,并记录传感器测量坐标值以及对应的机器人姿态数据,再基于空间正交约束建立非线性优化模型,最后采用内点法迭代求得最优解。实验结果表明：该标定方法快速、稳定且精度较高,系统整体测量精度优于0.3 mm,可满足常规测量需求。     

三维空间中线结构光与相机快速标定方法

针对结构光立体视觉系统快速标定问题,本文提出了一种多线结构光单目视觉测量系统的快速标定方法,该方法可以同时完成多个线结构光的标定,不必每一个线结构光单独标定,从而实现相机与线结构光的快速标定。具体为相机内参采用张氏标定法提前标好,外参标定采用设计的三维阵列立柱靶标配合实现。在已知三维阵列立柱靶标各立柱端面中心点对应物像坐标后,可得到二者间的旋转和平移矩阵;在线结构光投射到对应不同高度立柱端面上后,根据以上物像关系可得到端面光条坐标,利用该坐标可拟合出激光平面方程,进而可建立起各激光面与相机之间的变换关系,完成系统标定。     

激光平面扫描3D测量系统快速标定技术

建立了激光平面扫描3D测量数学模型，提出了一种全新的3D测量系统参数的快速标定方法，设计了由2个完全垂直的平面组成的立体标定靶标，使用1个靶标可同时标定测量系统的摄像机参数和光平面方程参数。采用该方法对激光平面扫描测量系统进行了参数标定，用标定后的系统对标准平面进行了测量，空间测量精度优于0．1mm。     

线结构光参数的简易标定方法

为了实现高效率、低成本、高精度地标定线结构光 的参数,本文提出了一种基于单个平面同心面靶标标定线结构光参数的新方法。该方法基于 三点透视模型和交比不变原理计算光平面上标定点的三维坐标,利用最小二乘法拟合平面方 程。在摄像机视野范围内自由移动平面靶标,同时保持结构光投射到靶标上同心圆之外的区 域,采集至少两幅图像即可完成线结构光参数的标定。 实验结果表明: 光平 面标定的均方根 误差约为0.05mm,传感器测量精度的相对误差约为0.3%,系统整体 测量精度约为0.1mm, 说明本文标定方法具有较高的标定精度。并且该方法同时适用于其它类型结构光的标定,通 用性较强,具有获取标定点效率高、计算简单且操作灵活方便等优点,适合现场标定。     

深度约束的零件尺寸测量系统标定方法

针对大尺寸平面零件尺寸测量系统标定精度不高的问题,提出了一种基于深度信息的系统标定方法。首先利用圆形平面靶标,提出一种提取靶标图像特征点的新方法,采用自适应阈值的边缘检测和多项式拟合算法提取特征点亚像素轮廓,利用椭圆拟合得到中心坐标;然后根据带有畸变的非线性成像几何模型,采用最小二乘法计算摄像机参数的最优解,获得靶标的位姿;最后提出被测物表面与靶标平面之间的深度信息作为摄像机模型修正项,校正测量平面位姿,利用成像原理和直线与零件表面交点确定零件尺寸。设计了单目视觉尺寸测量系统并进行实验,结果表明:标定反投影误差小于0.02 pixel,在10.75 m2的视场内,系统测量精度达到了0.05 mm。     

基于大景深三维扫描仪的机器人"手-眼"标定

针对机器人视觉对便携式三维扫描系统的大景深要求，利用Scheimpflug条件对像平面进行偏转，扩大了扫描系统的景深，并采用了一种将系统整个景深范围分段及进行分段校准的方法，提高了大景深三维扫描系统的测量精度；利用半径已知的球体作为参照工具，提出了一种新的机器人视觉“手-眼”关系标定方法，将姿态关系Rs与位置关系Ts解耦，使用线激光与球体的交线拟合圆恢复球心以及扫描球面拟合球心的方法，分别标定了扫描系统与机器人的旋转和平移关系，从而使机器人能够与扫描仪一起完成扫描任务，扫描精度可以达到0．2mm。实验结果表明，该方法具有精度高及稳定性好的特点。     

采用张量分解的四摄像机测量系统标定方法

摄像机标定是精密三维视觉测量的关键,为了实现对多摄像机测量系统的精确标定,首先分析了现有基于一维靶标的多摄像机标定方法的优缺点,并针对其不足,提出了一种基于张量分解的多相机标定方法,该方法主要包括以下三个方面的内容:(1) 利用透视投影成像模型和刚体变换理论建立多摄像机测量的数学模型;(2) 分析现有基于基本矩阵的多摄像机标定方法存在标定结果之间相互耦合的问题;(3) 将四摄像机测量系统的四焦张量引入标定过程中,利用一维标定靶标的成像点坐标求解的四摄像机测量系统的四焦张量,并根据四焦张量的简化求解方法来精炼获取摄像机矩阵。最后,通过实验验证了该方法的有效性和准确性,实验结果表明:(1) 四摄像机三维测量系统的标定可仅通过三组标定靶标图像即可实现,且标定操作效率相对于基本矩阵法更高;(2) 在4000 mm×4000 mm×2000 mm范围内,多摄像机测量系统的精度达到4 mm (3σ),相比于传统方法具有更精确的标定结果。满足室内运动目标位姿精确测量的要求。     

基于共面法的结构光自扫描测量系统参数标定方法

针对结构光自扫描测量系统参数标定问题,提出了一种基于共面法的高精度标定方法,能够同时标定系统的内外参数。建立了相机和系统模型,采用张正友方法标定相机和平面棋盘靶标内外参数,针对系统标定需求完成了靶标位置规划,在同一光平面下变换靶标位姿获取共面光条中心点,利用多组中心点数据分别求解各光平面方程。由于多个平面交线不唯一,定义了优化目标函数对振镜转轴在相机坐标系下的表达进行优化求解,求得振镜坐标系与相机坐标系的转换矩阵完成标定。该方法标定过程简单,算法运算量小,便于现场标定。结果表明,标定方法具有较高精度,能够满足测量要求。     

基于BP神经网络的姿态测量系统摄像机标定

针对摄像机标定过程中复杂的成像和畸变模型,利用误差逆传播(BP)神经网络对复杂非线性映射关系的强大逼近能力,对姿态测量系统中的摄像机进行隐式标定,建立了姿态测量中三维空间目标特征点与它在图像平面上像点间的映射关系,使姿态测量系统无须进行复杂的摄像机标定,直接恢复目标特征点的三维信息,从而计算得到目标姿态信息.结果表明,该方法对于空间点坐标恢复的均方根误差小于0.015 mm,可以获得较高的精度.     

线结构光三维传感器扫描方向标定方法

线结构光三维传感器需要结合扫描机构才能对物体进行三维重构,在使用前需要对扫描方向进行标定。由于各个标定图像的清晰度不同,传统标定方法会多次引入噪声,降低了标定精度。为了减小由图像清晰度不同多次引入的噪声,本文提出了基于联合估计的扫描方向标定方法。在标定过程中,需要使用位移台将平面靶标移动一个固定的距离,使每个拍摄位置处的靶标相对相机坐标系的旋转矩阵相同,同时平移向量的变化由位移台的运动步长约束。通过对旋转矩阵和平移向量增加约束,将平面靶标上的二维特征点拓展为三维特征点;联合所有标定图像进行统一的单应性估计,减小了由图像清晰度不同多次引入的噪声。通过测量量块尺寸进行了验证实验,实验结果表明：所提方法的测量误差相比传统方法减小了约30%,而且所提方法具有更好的重复性。所提方法实现了线结构光三维传感器扫描方向的高精度标定,减小了传感器三维重构的误差。     

基于结构光扫描的彩色三维信息测量技术

提出了一种基于线结构光扫描的彩色三维信息测量方法，建立了扫描测量的数学模型，利用一种圆孔阵列平面靶标完成了系统光平面参数的标定。利用所研制的系统对一标准棱块进行测量，空间测量精度优于0．1mm。提出了通过计算测量点对应彩色图像中像素坐标获取颜色信息、对整个扫描数据进行颜色渲染的方案，并对小花盆进行了三维测量和颜色渲染，获得了完整准确的彩色三维数据。系统具有测量精度高、颜色渲染快速和准确的特点。     

线结构光三维测量系统扫描方向的标定

提出一种基于平面标靶的线结构光三维传感器扫描方向的标定方法。利用平面标靶对摄像头进行标定,得到摄像头的内部参数,将棋盘格平面标靶固定在空间某一位置,测量系统沿着扫描方向移动并采集一系列图像。根据这一系列图像求出摄像机的外部参数,并结合已经求出的摄像机内部参数计算出标靶上同一特征点在摄像机坐标系下的坐标值,对这些点进行直线拟合得到一直线方程,直线的方向就是测量系统的扫描方向。实验表明,该方法测量精度高,操作简单,无需辅助的调整设备,降低了标定设备的成本和系统校准的难度,适合现场标定。     

双平面法标定的双目视觉三维测量系统

针对传统摄像机标定过程复杂、三维测量精度不高的问题,提出了一种基于投影直线相交的双目视觉三维测量方法,并给出了基于神经网络的标定方法。根据摄像机成像特点,利用双标定平面上的点求取投影直线方程;针对摄像机成像复杂的畸变模型,利用BP神经网络对复杂非线性映射关系的强大逼近能力,对左右两台摄像机于远近标定平面处分别进行隐式标定,得到图像像素坐标到平面模板二维物理坐标的映射关系;设计制作了试验平台,采用手工辅助的方法获得网格模板训练样本。此标定方法完全适用于大视场、近距离、高精度的双目视觉传感器。试验结果表明,系统对空间已知长度的测量结果误差约为0.109 mm,测量精度较高。     

基于光纤激光的高精度三维视觉测量技术

随着现代数字制造技术的快速发展,在工业产品测量领域,对微型物体几何尺寸的测量需要满足非接触、高精度、多尺寸等需求,而现有测量技术还不能达到这些要求。为了实现多尺寸、高效、快速、非接触式的精确测量,文中利用光纤耦合激光器光束质量好、线宽超细、精度高、单色性好、体积小以及免调节等优势,研制了基于光纤激光的精密非接触测量系统,提出了一种基于光纤耦合激光的超精密视觉测量方法,主要包含基于光纤线激光的目标成像、激光线滤波与提取、测量模型建立及几何参数标定、数据转换和三维重建测量等关键技术。利用光纤激光器向测量物体表面连续发射激光线,采用高分辨率相机,通过照明/不照明两次成像技术获取物体的平面尺寸和高度信息。对激光线图像进行滤波校正,快速提取激光线,对几何参数进行标定和坐标转换,然后进行处理数据,获取物体测量部位的三维测量值。实物测量和对比实验验证了文中测量方法的准确性、快速性和有效性,测量精度可达微米级。为微型物体几何尺寸的三维非接触、高精度、多尺寸测量提供了有效方法和测量仪器。     

面向线结构光测量的直线空间变换光平面标定方法

为提高标定精度,提出一种基于直线空间变换的光平面标定方法。首先利用互相关模板与5点滑动平均法提取激光条纹中心,然后采用正交回归法拟合图像中的光条直线方程。通过平面单应性变换获得靶标面光条直线方程,进一步再将靶标坐标系中的直线方程转换成Plücker矩阵形式。根据位姿转换关系得到相机坐标系下的直线方程,并建立超静定线面共面约束方程组,使用奇异值分解(SVD)求解光平面方程参数。所提方法测量的标准台阶块长度方均根(RMS)为0.065mm,平均误差小于0.030mm,圆柱直径的测量平均误差与RMS小于0.050mm。结果表明,利用光条自身整体信息拟合光平面,所提方法可实现较高的标定精度且标定过程简单,同时避免对每个特征点进行单独求解。