基于光栅投影测量改进的类双目系统标定方法

系统标定是光栅投影测量系统中的关键一步。将投影仪看成相机的类双目系统标定方法具有操作简单、精度高、可靠性强的优势。在此系统标定方法的基础上,提出一种提高测量系统精度的系统标定方法。根据提取的标定板上圆标识的圆心坐标,利用计算机生成含有相对应十字标识的图像,用于相机标定,可避免圆标识轮廓对角点提取的影响,从而提高相机标定精度。同时,推导快速求取投影仪伽马的表达式用于相位校正,可建立投影仪像素与相机像素精确的对应关系,从而提高投影仪标定精度。结合投影仪和相机的标定结果,建立统一的世界坐标系完成整体系统的标定。实验结果表明:采用上述标定方法,可将投影仪和相机标定精度分别达到0.25 pixel和0.15 pixel;同时测量了一个长方体,精度达到0.142 7 mm。     

基于正交柱面成像相机的大尺寸三维坐标测量

提出了一种基于正交柱面成像相机的大尺寸三维坐标测量方法。正交柱面成像相机由一个正交柱面成像光学系统和两个正交放置的线阵CCD组成,它们分别被用来检测被测点的水平角和垂直角。一个相机决定了两个角度,两个相机交汇,即可实现被测点的三维坐标测量。所提出的方法在精密坐标测量特别是动态位置跟踪方面具有突出的优势。一个灵活的内参标定方法被用来标定正交柱面成像相机,内参标定后相机在水平方向和垂直方向角度测量误差的均值分别为1.85和2.16。另外,双相机的外参标定也被介绍,外参标定后系统的坐标测量精度优于0.52 mm。实验结果表明:所提出的三维坐标测量方法有效,具有良好的测量精度。     

激光雷达坐标测量系统的测角误差分析

为了精确地设计激光雷达坐标测量系统仪器,在研究激光雷达坐标测量系统测量原理和结构的基础上,建立了引入两轴垂直度误差、反射镜倾斜误差和反射镜入射激光束倾斜误差这3项主要系统误差的测角误差模型。由理论分析可知,在距离10m处,这3项系统误差各自引入的单点坐标测量误差最大值分别为124.1m,447.9m和242.4m。结果表明,在激光雷达坐标测量系统设计中,为保证在大空间测量中仍有很高测量精度,必须严格控制两轴垂直度误差、反射镜倾斜误差和反射镜入射激光束倾斜误差,并根据建立的误差模型进行参量标定和误差补偿。     

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。     

铁路机车限界激光检测仪及标定技术研究

为了实现铁路机车限界的高效率、高精度测量,建立了一套基于激光扫描的限界检测仪.该检测仪通过固定在支撑框架四周的测距传感器来完成机车截面各部分扫描测量,重点研究了现场高精度标定方法,通过自行设计的标定卡规,借助激光跟踪仪完成系统参量标定.由测距传感器测得结果,结合系统参量标定数据,解算出所有被测点在铁轨坐标系下的3维坐标,进而求得截面轮廓到标准限界的距离,完成限界测量.结果表明,该系统测量效率高、测量精度达到0.5mm,满足限界测量需要.     

基于线性激光三角法的圆柱对象定位测量研究

为了实现圆柱对象定位点在竖直高度与水平横向两方向位置坐标的一次性准确测量, 采用线性激光三角法建立了线性激光三角法定位测量模型, 并进行了理论分析, 同时依据此方法设计了一套定位测量实验系统。使用工业相机采集被圆柱对象曲面反射的线性激光光斑图像, 选用blob算法根据图像中激光光斑几何特性提取光斑顶点像素坐标, 结合系统标定参量计算了圆柱对象定位点位置坐标。结果表明, 该测量方法在竖直高度与水平横向两方向的最大相对测量误差分别为0.14%与0.89%。该研究成果可用于工业生产中机械手对不同尺寸圆柱对象的抓取定位测量。     

一种用于结构光三维测量的空间标定方法

提出了一种全空间标定方法,可用于快速高精度 的三维测量。液晶屏作为标准平面显 示二维光栅以及被投射一维光栅,通过固定在平移台上在测量空间Z方向进行 移动,相机抓 拍光栅,计算截断相位后,建立截断相位和三维空间的坐标关系。通过改变光栅频率可实现 空间尺寸的标定,从而实现全空间的标定。测量时,计算出截断相位,通过查表索引可快速 得到物体的空间坐标信息。搭建了标定系统,并用测量实验验证了标定算法的有效性。     

利用双神经网络的相机标定方法

计算机视觉中,摄像机标定作为摄像测量技术的前提,是必不可少的一个环节.针对目前基于神经网络的相机标定方法训练精度不够高的问题,提出了一种基于双神经网络的相机标定方法.该方法从成像模型出发,推导出相机坐标Zc是世界坐标Zw和像素坐标μ,v的函数,在考虑了Zc的变化的基础上,将成像模型简化成两个函数关系式,使用两个神经网络进行标定,分化了单个神经网络的任务量的同时又充分遵循了成像模型.实验结果表明,较其余基于神经网络的相机标定方法,该方法提高了相机标定的精度,在400 mm×300 mm标定范围内平均标定误差为0.1786mm,验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于正交柱面成像相机空间后方交会的三维坐标测量方法

针对多线阵CCD相机应用于航空、航天等大型装备测量过程中普遍存在的视场遮挡问题,提出一种基于正交柱面成像的单目坐标测量方法。该方法由一个正交柱面成像相机和一个光立体靶组成,应用空间后方交会原理,无需多相机交会即可完成测量。分析了正交柱面相机的测量原理和内参校准过程,设计了光立体靶的结构参数和标定方法。重点研究了正交柱面相机与光立体靶之间的配合测量过程,并推导了坐标解算的数学模型。最后在测量场距离相机3 m的1 000 mm1 000 mm1 000 mm空间内,在水平与竖直方向的距离测量精度优于0.4 mm,深度方向的距离测量精度优于0.7 mm,三维坐标测量误差小于0.5 mm。实验验证结果表明:该方法有效,可被灵活应用,具有良好的测量精度。     

光栅投影三维测量系统中标定技术的研究

相机和投影仪的标定精度决定光栅投影三维系统的测量精度。提出一种改进的标定方法。该方法在逆向相机模型的基础上对投影仪进行标定,利用相位编码法进行绝对相位展开,避免相机标定误差的引入,在标定过程中减少投影仪投射图案的数量,使标定操作更加简单、快速。在系统的标定过程中,利用投影仪投射的垂直、水平两组光栅图像,建立其与相机图像的对应关系,进而求得标志点圆心在投影仪图像上的像素坐标;然后利用带有径向畸变的相机模型对投影仪进行标定;最后进行系统的立体标定,确定相机和投影仪间的相对位置关系。实验结果表明所提方法切实可行。     

基于DSP和线阵CCD外螺纹几何参数非接触测量方法研究

为了提高外螺纹尺寸检测的精度并实现自动化测量,文章提出了基于线阵CCD的非接触测量方法,建立了包括图像数据自动采集和尺寸计算的测量系统,该系统通过控制高精度的线阵CCD扫描外螺纹在平行光场中的投影并结合光电编码器来获取螺纹图像。文章详细介绍了线阵CCD驱动电路的实现,以TMS320F2812为信号处理器的线阵CCD在线测量系统的硬件结构与软件设计。     

一种视觉引导经纬仪自动测量中精确引导方法

为了提高视觉引导激光经纬仪自动测量技术中的测量效率,采用一种基于摄像机光轴的精确引导方法,在标定双经纬仪测量子系统及视觉引导子系统后,根据工件理论设计数模文件,对系统进行初始引导。随后利用数字图像处理技术,分辨出相机视场中的特征点中心,得到其与图像中心(即相机光轴)的关系,并引导视觉测量子系统精确瞄准特征点中心。最后根据标定关系得到双经纬仪偏转角度,并驱动双经纬仪精确交会在目标点。结果表明,该方法能保证系统自动测量准确度在0.3mm,同时还能提高测量效率。     

表面粗糙度光切显微镜测量系统的研制

以光切法测量原理为基础,采用CCD摄像头和传统光切显微镜,使用VC开发工具和图像处理技术开发了一套材料表面粗糙度测量系统。根据光切显微镜下材料表面粗糙度图像有明显方向性的特征,使用旋滤波方法对图像进行预处理,并与传统的几种滤波方法进行了比较,同时讨论了滤波窗口的大小和切线方向采用的滤波方法对粗糙度测量结果的影响。该测量系统能够测量新国标中的全部参数,并能进行在线测量。介绍了系统的标定方法,对影响测量精度的主要误差因素进行了分析,并对算术平均偏差Ra为3.2μm的标准粗糙度比较样块进行了测量,测得的结果是:Ra约等于2.93μm,相对误差约为-8.5%,低于该系统的示值允许误差。     

基于图像的水下三点激光测距方法研究

基于光学成像原理和激光三角测距法,提出将三个点激光器与水下相机结合、根据水下光学图像对水下目标物距离进行测量的思路。建立了激光束与目标物垂直、与目标物之间存在旋转角、存在俯仰角三种情况下的三点激光测距理论模型,推导了目标物距离与水下激光光斑图像之间的数学关系,在此基础上得到了三种情况下的三点激光测距公式。研制了系统样机,并通过空气中和水下的距离测量实验,测试了测距模型和定标算法的误差。实验结果显示,在8.4 m范围内,使用统一测距公式对距离进行测量时,测距误差最大值约为35 cm,平均测量误差小于15 cm。研究成果可望用于水下目标较近距离的精确测距。     

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Matlab的计算机视觉测量中摄像机标定方法研究

本文以视觉测量系统中的摄像机标定为研究对象,以物体在摄像机上所成的像与物体实际的形状之间具有一定的函数关系为基础,以获得该函数参数为目的用Matlab进行摄像机标定。该方法利用了Matlab的工具箱及VC＋＋6.0编译软件,设计标定方法及软件程序,方便准确的完成了单摄像头标定和双摄像头的立体标定,得出摄像机的内部参数和外部参数,简化了标定求解过程,提高了标定速率,并具有良好的移植性,适合于其他视觉测量系统。