应用SVM算法的相位—三维坐标标定方法

在采用光栅投影轮廓术的立体视觉方法对目标物体重构过程中,关键的步骤就是求得目标物表面特征点的相位与三维坐标的映射关系。通过对单目相机与投影仪组成的视觉系统建立模型,并对相机坐标系与投影仪坐标系进行空间解析,可得空间中任意一点在图像中坐标(u,v)、绝对相位θ与其在相机坐标系下的三维坐标(xc,yc,zc)存在复杂的非线映射关系。提出基于SVM算法的相位—三维坐标标定方法,用带有圆形标志点的平面标定板进行SVM回归模型的样本采集与训练。并通过对测试集回归预测的数据与实际测量中的数据进行对比,分析实验结果显示该标定方法确实可行,具有较高的标定精度。     

基于多线结构光集成的三维形状测量

以往基于线结构光的物品三维测量大多只用到两个相机,在最后数据拼接时会出现盲区,只能通过表面拟合来进行修复。因此提出了一种基于多传感器集成的测量系统,通过四台相机与激光发射器的配合,从四个角对物品进行全方位扫描,通过相机之间的标定,计算出四台相机坐标系之间的空间位置转换矩阵,从而将四个相机下得到的点云数据统一到一个坐标系下,最后对点云数据进行处理,从而得到物品的三维模型。采用该系统对物品进行三维扫描效率更高,并且点云数据更完整,重建效果也更好。     

测绘相机坐标系与立方镜转换矩阵的标定

介绍了一种测绘相机坐标系与立方镜之间关系的标定方法。对两坐标系的转换矩阵、标定方法和标定精度进行研究。推导了两坐标系的关系,建立了坐标系间的转换矩阵。利用高精度二维转台、0.5″经纬仪和平行光管完成了测绘相机与相机立方镜坐标系之间的角度测量。最后,对标定精度进行了分析。误差分析结果表明:该方法的标定精度优于2″(1σ),可以满足测绘相机坐标系与立方镜转换关系的标定要求,具有实用价值。     

宽厚板板形测量系统与标定方法研究

针对当前宽厚板板形在线智能化检测的需求,设计一种单激光器多相机的宽厚板板形测量系统,提出一种基于唯一激光平面的多相机坐标系姿态校准标定方法。板形测量系统由分别位于宽厚板矫正机前后的两个相同的子系统组成,子系统采用多相机测量视野拼接的方式,实现宽厚板板形的检测;利用相邻相机公共视野中同一姿态标定板世界坐标系的唯一性,将多个相机的坐标系映射在基准坐标系下,根据实际激光平面的唯一性将多个相机坐标系统一为同一姿态,并通过统一坐标后相邻相机点云数据的位置关系,实现多相机测量数据的快速拼接,完成多相机结构光测量系统坐标系的标定。试验结果表明,该方法准确有效,为大视场结构光三维测量提供了一种有效的测量标定方法。     

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。     

基于共面点的多视觉测量系统的全局标定方法

本文提出了一种基于共面点的世界坐标唯一全局标定方法,利用激光跟踪仪在现场构建系统总体坐标系,通过拟合基准面来设置共面标定点,系统中各摄像机传感器直接获得标定点的图像,从而实现了各局部相机的全局标定,不需要中间坐标系的转换,避免了多次坐标转换带来的精度损失,标定过程简单。通过在实际的由多个高速视觉传感器组成的飞行器外部姿态测量系统中进行标定实验,在测量范围较大的情况下,系统精度的均方根误差不超过0.8mm。 关键词：全局标定 视觉测量 激光跟踪仪 共面点     

基于二维平面靶标的线结构光标定

为实现对线结构光的高精度标定,提出一种新的基于二维平面靶标的线结构光标定算法。首先拟合图像坐标系下光条直线方程,通过图像坐标系与相机坐标系的转换关系求解相机坐标系下在图像中的光条直线方程;求解过相机坐标系原点与此直线所确定的平面方程,之后确定二维靶标平面在相机坐标系下的平面方程,此两平面的交线即为标定板上的光条直线在相机坐标系下的方程;每幅标定板图像均做以上处理,通过最终提取出的多组光条中心线拟合激光平面方程。实验表明,在一般的实验环境下,此算法弥补了以往算法的标定点少的缺陷,具有高精度和操作简便的优点,最大差值为0.006 mm。     

二维旋转平台下的相机参数标定

针对可旋转相机的参数标定问题,提出了一种基于二维旋转平台的相机成像模型。首先,通过一对坐标系的变换与逆变换,将相机的旋转平移变换关系转换为二维旋转平台纯旋转关系;然后,借助旋转平台读数以及相机到旋转平台的固定变换关系,实现相机内参的精确标定以及任意位置间相机外参的相互转换;最后,利用标定出的相机与旋转平台间变换矩阵实现不同位置相机参数的转换。相比于传统固定相机的标定方法,本文提出的方法标定获得的相机内参具有更好的收敛性,而且能够标定出相机到旋转平台的变换矩阵,从而实现相机坐标系变换参数的精确计算。实验结果表明,在标定模板图像数量相同时,与常用的张氏标定法相比,本文提出的方法标定获得的相机内参具有更快的收敛速度。棋盘格角点重投影坐标与实际拍摄图像中棋盘格角点坐标相对比,平均误差约为0.12pixel,表明该方法具有较高精度。     

获取目标姿态的图像匹配方法研究

在研发工业机械手引导系统中,提出了一种基于轮廓特征匹配对工件姿态进行定位的方法。首先对模板和待测图像利用金字塔向下采样法剔除图像细节特征并确定塔层,再以图像关键外轮廓点集为匹配特征,依据模板自动计算旋转步长,采用相似度量法则进行匹配判断,引入贪婪值控制匹配速度和精度,最后采用最大值法和均值法筛选消除重配和误配得到图像坐标系下的姿态。然后对单目相机进行标定获得相机参数,利用最小二乘法确立图像坐标系与世界坐标系的关系,实现目标在世界坐标系中准确定位。实验测试表明:对目标遮挡、背景复杂、对比度低等鲁棒性强,匹配率高,可实现任意坐标、角度情况下的目标识别和定位,毫秒级耗时,可以满足引导系统要求。     

用于工业三维点测量的接触式光学探针

为了快速、准确地获得大尺寸工业产品或带有深槽孔工件的关键点三维坐标,本文基于工业近景摄影测量理论、立体视觉技术等,研究并实现了两种工业便携式、接触式光学探针测量系统。研究了测量系统涉及的探针设计、探针标定以及三维点解算等关键技术,设计了点阵式和手持相机式两种适用于不同工业场合的工业探针。针对点阵式探针的测量,提出了一种用于解算探针坐标系与世界坐标系相对关系的点云匹配方法。此外,采用拟合虚拟球的方法准确标定了两种探针的内部参数。最后,通过对比标准球与三坐标测量机的测量结果,得到系统的测量精度可达0.1 mm/m。该精度满足一般大、中型工件的三维点测量精度标准。