深海原位激光扫描双目立体视觉成像系统

为满足深海物体原位三维测量需要,提出一种激光扫描双目立体视觉成像方法。该方法基于双目立体视觉原理,采用四维光场光线表示法,建立水下双目立体成像系统的测量模型;采用激光线扫描光条作为像素匹配线索,及基于共面约束的像素匹配算法,提高水下左、右两个相机图像像素匹配精度。通过耐高压结构设计、电气和软件设计,建立起相应的工程样机。静水压力试验表明,该工程样机能够适应4 000 m深海静水压力;实验室精度试验,采用标准球棒为测量对象,在距离样机3 m处,多次扫描三维重建后,得到两靶球球心距测量结果的标准差为2.28 mm;南海真实海域实测试验,表明样机具有深海原位三维测量重建功能,且在距离样机2 m处,对标准球棒两球心距测量结果的标准差为2.22 mm。上述研究和试验表明,研制的激光扫描双目立体视觉成像系统,具备深海原位测量功能,具有较高三维测量精度。     

一种基于双目立体视觉的测量方法

以双目立体视觉理论为基础,提出了一种基于射线交汇法的双目模型。标定好双目系统后,使用Harris算法提取图像中的特征点,经过立体匹配,求出特征点在相机坐标系下的三维坐标,从而计算出任意点间的距离,并通过理论推导证明其比另一种双目模型计算出的结果更精确。实验表明该方法能够较精确的对物体实现三维测量。     

便携式激光扫描三维形貌测量系统

介绍了基于双目立体视觉的便携式激光扫描三维形貌测量系统,该系统的测头部分安装了5个激光器,将 扫描速度提高了5倍,而且采用两个摄像机同时摄取扫描激光光条图像,避免了对投射激光的标定过程。根据立 体视觉原理,经图像匹配,可计算得到光条上所有点的空间位置和深度,即被测空间曲面的三维信息。阐述了非 接触三维形貌测量的原理和方法,试验结果证明了系统的可行性和适用性。     

基于双目立体视觉的齿轮端面高度测量方法

为了实现齿轮端面高度的高精度非接触式测量,提出基于双目立体视觉的齿轮端面高度测量方法。创新性地使用可滑动固定基线距离的单目CCD相机代替传统的双目相机获取齿轮双目图像。在获取双目图像后,通过双目相机标定实现齿轮图像立体矫正。基于改进的SGBM算法对矫正后的双目图像进行立体匹配,获取视差图和相机坐标系下平面三维坐标点,对上下平面的三维坐标点进行最小二乘拟合,从而获取上下平面的深度信息,上下平面深度相减即可实现齿轮端面高度的测量。使用直齿轮进行了视觉测量实验,实验结果表明,提出的测量系统及方法具有较高的精度和稳定性。     

双目PMP视觉测量中立体匹配方法的设计与实现

针对PMP视觉测量中物体深度变化大或表面形状复杂时出现的误匹配问题,提出一种基于区域分割和视差修正的立体匹配方法。研究了四步相移法和多频外差相移的基本原理,并采用基于OpenCV的标定立体校正方法对光栅图像进行了校正;结合PMP视觉测量系统的特点对相机视场进行分析,根据视场各区域的相位信息特点以及视差约束,提出基于混合阈值的区域分割原则和实现方法;应用视差求解和视差校正获得有效的视差图,并在自主研发的PMP视觉测量系统中验证了立体匹配方法的有效性。     

水下双目立体视觉对应点匹配与三维重建方法研究

针对水下双目立体视觉成像稠密立体匹配因不满足空气中极线约束问题,提出一种水下对应点匹配与三维测量方法, 可将水下双目相机采集的立体图像校正为符合共面行对齐原则的图像对,再套用空气中成熟的立体匹配方法得到水下左右相 机图像视差图,从而实现水下目标的三维重建。 首先,将进入相机的所有光线总和看成光场,采用四维光场参数表达对每一条 光线建模,据此建立相机的折射成像模型和双目立体视觉模型并计算光线的方向向量;根据光线的光场表达将光线转化为点矢 量的形式,计算方向图像上任意像点对应原图像的像素坐标并确定位置映射关系。 通过插值即可快速得到符合行对齐原则的 左、右方向图像,并最终获得每条光线对应的视差图。 仿真结果表明,方向图像的行对齐误差小于 0. 8 pixel。 水池实验采用事 先标定的靶球作为目标物,利用随机散点主动投射以增加目标物表面的纹理信息,对靶球多次测量的均方根误差为 2. 8 mm,具 有较高的测量精度。     

基于多频外差原理的三维测量技术

提出了一种基于外差原理的三维测量技术,该技术由相位移法、外差原理和双目立体视觉3部分组成。相位移法和外差原理相结合能够自动完成相位展开,同时保持相移法原有的相位求解精度;然后根据相位展开后的相位图,使用双目立体视觉原理自动完成左、右对应点的立体匹配和被测物体的点云重构。利用基于多频外差原理的三维测量技术建立了一套三维测量系统,该系统由2个CCD摄像机和1个DLP投影仪组成。利用上述系统对人脸模型进行测量试验,测量结果表明该系统能够完成复杂自由曲面的测量,测量数据完整可靠。     

挖掘机器人双目视觉系统标定方法与立体匹配

在挖掘机器人视觉系统实现中,摄像机标定、特征提取、立体匹配是关键环节,而立体匹配又是视觉系统中最复杂、最重要的步骤。首先分析了通用双目立体视觉模型及平行双目立体视觉模型,对挖掘机器人平行双目立体视觉系统测量方法及参数标定进行了研究。结合基于特征的匹配方法,通过对左、右图像角点的提取,实现了基于极线几何约束的特征点匹配。通过对铲斗图像匹配实验,验证了该方法能满足挖掘机器人视觉系统要求。     

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。     

接触线双目视觉测量系统标定及立体校正方法研究

由于单个相机的镜头焦距和像面中心位置均存在偏差,且镜头成像存在畸变,而双目测量系统的两个相机的相对位置参数也不可避免存在误差,这将直接影响双目测量结果的可靠性与精度。因此,必须对每个相机的参数及两相机的位置关系进行精确标定。利用张正友的平面模板两步法对相机的内参数矩阵、外参数矩阵、镜头畸变参数和两相机的相对位置关系进行标定;然后,基于所得到的标定结果,应用bouguet立体校正方法对两相机拍摄的一对图像进行校正。实验结果表明,两相机的平均重投影误差均小于0.2个像素,达到了比较理想的标定精度。而且,通过bouguet立体校正,可使得非共面、非行对齐的一对图像实现共面和行对齐,充分证明了标定结果的准确性与可靠性。对接触线及类似目标的双目测量系统设计开发与标定提供了重要参考与理论依据。     

基于张正友平面模板法的双目立体视觉系统标定

为验证基于张正友平面模板法标定双目视觉系统方法的准确性与合理性,首先分析了双目立体视觉系统的原理,然后论述了双目立体视觉的系统标定原理、方法,以及利用张正友平面模板法进行标定的步骤,通过标定双目立体系统的内部参数和外部参数,应用视差原理,能够确定空间某点的三维坐标,实验验证了文中提出的基于张正友平面模板法标定双目视觉系统方法的准确性与合理性。     

Reparability measurement of vision sensor in active stereo visual system

The active visual inspection has made giant strides in development. Due to the complexity of field conditions, the binocular stereo vision sensor in active stereo visual inspection system is difficult to acquire the ideal image pair under the poor illumination environment, or cannot work normally because one of two cameras is damaged. To solve the practical problem, a reparability method of the vision sensor in active stereo visual inspection system is proposed. Based on the traditional measurement platform with a structured stripe projector and two industrial cameras, a reparability mathematical model is established, which merges the measurement mode of the stereo vision and the structured light vision to inspect feature points based on the reparability measurement model. Meanwhile, a mathematical model and calibration method of the structured light vision are developed based on the homography between the image and light plane. The method greatly improved the stability and reliability of measurement data. It is proven by experiment that the method is valid, which can accomplish reparability tasks commendably and achieve uninterrupted inspection of feature points in the actual industrial applications.     

基于双目视觉的目标定位系统设计

基于双目视觉原理进行目标定位可以得到目标的深度信息。本文对双目视觉关键技术中的摄像机标定和立体匹配进行深入研究,采用改进的平面标定法和基于外极线约束和灰度相关性的立体匹配算法。搭建双目视觉系统实验平台,编制目标定位程序。实验结果验证本文方法的准确性。     

构建虚拟立体靶标的大视场高精度视觉标定

为了提高立体视觉系统在大视场下的测量精度,基于误差溯源思想提出了一种构建虚拟立体靶标的大视场高精度视觉系统标定方法,克服了大尺寸高精度标定物难以制造等问题。对影响立体视觉系统测量精度的主要因素进行分析,列出视觉测量系统的误差溯源链,解析了大视场视觉系统精度瓶颈的原因。借助激光跟踪仪,运用非线性最小二乘单位四元数算法求解坐标系刚体变换,获取大范围高精度的空间点阵,构建虚拟靶标。在相机畸变模型中考虑了三阶径向畸变和二阶切向畸变参数,并使用Levenberg-Marquardt迭代算法进行标定参数求解,进一步提高系统精度。实验构建了一套测量空间约为4m×3m×2m的双目立体视觉系统,通过对某型号高精度直线导轨进行点距测量,在测量距离3m处,152组不同长度的横向距离测量的误差算术均值为-0.003mm,误差标准差为0.08mm。测量精度相较于传统的平面标定法有较大提升。     

双目立体视觉的光学标定技术

为了通过二维图像信息计算三维空间中的几何信息,对摄像机系统进行精确标定。在建立和分析双目立体视觉模型和现有摄像机标定方法的基础上,提出一种新的光学标定方法。该方法通过构建和分析双目摄像机理论模型,并改进现有的方法实现了双目立体视觉的光学标定。实验在双目摄像机平台上,采用黑方格模板和通过算法实现了光学参数的标定,使用Levenberg-Marquardt算法优化单应矩阵,并通过最大似然估计法进行参数优化,通过试验模型测定,结果显示其实际标定精度为0.050 9mm,满足双目立体视觉的测定需求。     

基于神经网络的立体视觉摄像机标定

摄像机标定是立体视觉研究的重要组成部分。根据神经网络与摄像机标定的特点,提出了基于神经网络的双目立体视觉摄像机标定方法,构建了三种不同的神经网络,并在试验中利用BP算法和实际数据对各种方法进行了分析和比较。     

立体视觉与空间编码技术相结合的非接触三维曲面测量系统

介绍了立体视觉技术在三维型面非接触测量中的应用。将立体视觉与空间二进制编码技术相结合，针对大型或回转型工件，采用分区域测量拼接技术，得到完整的曲面数模，并开发了测量系统。介绍了系统主要功能，包括系统标定、空间编码、双目配准、空间坐标的反求、三维拼接以及曲面重构，对飞机蒙皮成形模具型面进行了分块测量和拼接试验，结果表明本系统工作可靠、测量精度高，验证了其实用性。