异面直线公垂线段中点算法为基的三维点重建

对基于二维图片的三维点重建关键技术进行研究.利用基于3D标定块的Tsai两步法对相机进行精确标定,在此基础上对三维重建算法中的基于异面直线公垂线段中点算法进行详细深入的研究.从几何学的角度出发,推导出基于异面直线公垂线段中点算法的计算公式,并将此方法与最小二乘法进行了误差比较.实例表明,异面直线公垂线段中点法比最小二乘法具有更高的重建精度.     

基于共面直线迭代加权最小二乘的相机位姿估计

针对相机内参数已标定和未标定情况下的相机位姿求解,提出了基于共面直线迭代加权最小二乘的相机位姿估计算法。推导了关于相机焦距和位姿参数的线性方程,通过4条以上共面直线实现了相机位姿参数的线性解算;对参数线性解进行迭代加权最小二乘优化,得到更高精度的参数估计值和直线权值;最后,利用直线权值和欧式变换的保距性实现相机焦距的解算,得到了相机焦距和位姿参数的估计值。仿真实验表明:提出的算法在相机已标定,直线数为20,像点噪声方差为5pixel的情况下,角度误差小于0.2°,相对平移向量误差小于0.5%,耗时大约为1ms。真实数据实验表明,提出的算法可以获得与棋盘标定结果相近的精度。与现有算法相比,提出的算法抗噪性更好,精度更高,能够实现基于单幅图像的未标定相机的位姿估计。     

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。     

基于自适应算法的单目视觉系统的姿态解算

提出了自适应总体最小二乘算法,以进一步提高单摄像机视觉测量系统光学特征点的姿态解算精度,研究并对比了常用的总体最小二乘算法及自适应总体最小二乘算法在测量系统中的应用。首先,根据空间几何位置关系构建光学特征点、像点及摄像机位置的系统坐标系及三维空间模型,并建立关于光学特征点及像点的矩阵方程。然后,应用常用的总体最小二乘法及自适应总体最小二乘法进行优化求解。最后,基于优化的总体最小二乘解确定光学特征点相对世界坐标系的姿态。应用三坐标测量机进行仿真对比实验,结果表明:常用的总体最小二乘算法得出的姿态坐标的标准差为0.055 7mm,自适应总体最小二乘算法得出的姿态坐标的标准差为0.041 4mm。相比之下,自适应总体最小二乘算法有更高的收敛速度及收敛精度,且解算速度优于常用总体最小二乘算法,满足单目视觉测量系统的稳定、可靠和精度高等要求。     

数控机床热误差的动态自适应加权最小二乘支持矢量机建模方法

为消除数控机床热误差对加工精度的影响,提出基于动态自适应加权最小二乘支持矢量机的数控机床热误差建模方法.为构建机床热误差模型,对一台XK713数控铣床进行建模试验,采用智能温度传感器与激光位移传感器分别获取机床温度值与主轴变形量.运用动态自适应算法,优化选择建模过程中的参数;对采样数据进行初始最小二乘支持矢量机建模,根据误差变量确定权重系数,得到基于加权最小二乘支持矢量机的数控铣床热误差模型.试验结果表明,基于动态自适应最小二乘支持矢量机的数控机床热误差建模方法精度高,泛化能力强,优于未加权最小二乘支持矢量机方法与传统最小二乘法.获得的模型可用于数控机床热误差补偿,以提高数控机床的加工精度.     

大视场双目立体视觉柔性标定

为了实现双目立体视觉系统大范围高精度三维测量,提出了一种大视场双目立体视觉系统柔性标定方法,该方法将系统中各相机内部参数标定与相机间的姿态标定进行分离,标定内部参数时,只需要令标靶相对于相机任意摆放至少三个姿态,对标靶上的编码标志点进行识别,根据标靶上编码标志点信息,建立各姿态下视图的对应关系,粗略计算标志点的初始三维坐标;建立多姿态下逆向投影误差最小的目标函数,采用非线性最小二乘优化获取精确的相机内部参数和标志点三维坐标;最后,建立基于双相机逆向投影误差最小的目标函数,优化得到精确的相机间姿态的外部参数。实验结果表明:当测量空间为1 200mm×1 000mm×1 000mm时,立体视觉系统的测量精度优于0.1mm,满足大范围双目立体视觉系统的高精度测量需求。     

基于最优加权的大面积金刚石膜衬底温度数据融合研究

为保证大面积金刚石镀膜衬底温度均匀,采用多只温度传感器多点测量衬底表面温度。为滤除测量噪声,采用最优加权融合方法对每一时刻多只传感器测量的温度进行数据融合,并分别采用最小二乘、Bayes估计、递推最小二乘法进行第二步数据融合,以进一步提高温度测量的精度。研究结果表明：最优加权与最小二乘结合算法、最优加权与Bayes估计结合算法的温度数据融合结果精度很高,在温度测量受各种扰动时均表现出良好的稳健性;最优加权与递推最小二乘结合算法温度测量数据融合的精度和稳健性相对较差。     

稳健李代数旋转平均用于GPS辅助无人机影像三维重建

针对最小二乘的旋转平均方法对粗差敏感,求解影像旋转参数不够精确的问题,提出了一种稳健的旋转平均方法。先利用李群和李代数之间的映射关系,将旋转矩阵的乘积运算简化为李代数中的减法运算,推导出旋转平均迭代解算的线性化方程;然后利用L1范数优化和迭代加权最小二乘相结合的方法求解全局一致旋转最优解;最后采用迭代策略剔除粗差,得到精确的旋转矩阵。实验结果表明,与传统最小二乘方法相比,提出方法的旋转参数求解精度更高,稳健性更好,用于三维重建可以得到更密集均匀的点云,重建完整性更好。旋转平均的精度优于0.15度,计算时间不超过0.31s,光束法平差后,重投影误差在1.3个像素以内。基本满足快速稳健三维重建的要求。     

基于物方直接解的圆匹配与重建

提出一种基于物方直接解的圆匹配与重建方法,建立了灰度影像与空间圆参数间的函数关系,根据已知的相片内外方位元素及空间圆参数的初值,利用直线段最小二乘模板匹配方法直接获取空间圆的参数。系统论述了基于物方直接解和直线段最小二乘模板匹配方法进行空间圆匹配与重建的数学模型。实际图像数据的试验结果表明,本算法具有较高的重建精度。     

克服动态问题影响的相机响应函数标定

利用图像之间的亮度映射函数而不是图像本身各像素点信息进行相机响应函数的标定,避免了成像系统的晃动或者拍摄场景的动态问题带来的图像配准之间的误差给后续标定算法带来的影响。采用直方图规则化的方法分析不同曝光量图像之间的各颜色通道不同亮度级的统计特征,获得了不同图像对之间的亮度映射函数。然后,利用图像对之间的亮度映射函数结合各帧图像的直方图建立求解相机响应函数的超定方程模型。最后,利用最小二乘法解算模型获得相机响应函数。验证实验表明,本文相机响应函数标定算法具有克服相机的动态问题的能力;不同输入帧数图像的分组实验显示,最小输入4帧图像能够获得较为理想的响应函数标定结果。     

三维激光扫描数据采集系统的摄像机标定技术研究

在计算机视觉激光扫描测量系统中 ,物体的空间坐标与计算机图像坐标之间存在着复杂的非线性映射关系。通过建立基于一阶径向畸变的摄像机数学模型 ,用线性方程组描述了三维空间坐标点与计算机图像坐标点的关系 ,利用带有 3 0个标准圆孔的金属平面孔型靶标对由两个摄像机构成的摄像机参数标定 ,提出“两步法”对摄像机模型参数逐步求解 ,从而彻底改变了传统的摄像机标定依赖于非线性优化方法。实验证明 ,这种标定新技术较以往算法更为快速、简便、实用 ,精度更高     

管片拼装机回转系统齿轮啮合动力学分析

为了研究管片拼装机回转系统齿轮啮合的动力学特性,以管片拼装机小齿轮-大齿圈的传动系统为研究对象,采用集中参数法建立了考虑齿面摩擦的六自由度直齿轮动力学模型,依据管片拼装机实际工况参数,利用Runge-Kutta方法分析了管片拼装机回转系统在空载和负载两种工况下小齿轮和大齿圈的振动位移情况,对管片拼装机回转系统进行了振动测试,验证了模型及求解的正确性,并提出了可以通过增大管片拼装机回转系统刚度来减小振动的方法。研究结果对管片拼装机回转系统的减振和降噪处理,以及提高管片拼装机回转系统的精度有重要的理论和实用价值。     

基于图像处理的机器人目标识别与定位系统

为实现移动机器人对目标的导引,提出了一种简单有效的方法。机器人视觉系统的关键技术是对目标实时、准确的提取,而目标提取的实质是图像分割。该文介绍了一种基于色彩空间参照表的适用于机器人视觉系统目标提取的图像分割算法,通过图像处理计算出主动目标图像特征的质点来实现对目标的定位,利用神经网络建立了目标从图像空间到摄像机空间的坐标对应关系,从而对空间运动目标进行了定位。仿真结果也验证了该方法的有效性和可行性。     

基于群智能加权核聚类的水电机组故障诊断

针对核聚类中核参数选择依赖经验,最优聚类中心难以有效获取的问题,提出了一种仿电磁蜂群加权核聚类算法。首先,考虑不同特征对聚类结果的影响,对样本进行加权处理,利用核空间的Xie-Beni指标建立加权核聚类模型;然后,提出并引入仿电磁蜂群算法求解聚类模型,实现聚类中心、特征权重与核参数的同步寻优。利用该方法分别对3组标准测试样本集以及水电机组故障样本进行聚类测试,并与传统方法进行对比分析。试验结果表明,提出的仿电磁蜂群加权核聚类算法较传统聚类方法具有更高的精度,能够有效实现水电机组振动故障的准确聚类与识别,完成故障诊断。     

广义复合多尺度加权排列熵与参数优化支持向量机的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承特征提取和故障识别两个关键环节,提出了一种广义复合多尺度加权排列熵（GCMWPE）与参数优化支持向量机相结合的故障诊断方法。利用GCMWPE全面表征滚动轴承故障特征信息,构建高维故障特征集。应用监督等度规映射（S-Isomap）算法进行有效的二次特征提取。采用天牛须搜索优化支持向量机（BAS-SVM）诊断识别故障类型。将所提方法应用于滚动轴承实验数据分析过程,结果表明：GCMWPE特征提取效果优于多尺度加权排列熵、复合多尺度加权排列熵和广义多尺度加权排列熵;GCMWPE与S-Isomap相结合的特征提取方法可在低维空间中有效区分滚动轴承不同故障类型;BAS-SVM的识别正确率和识别速度优于粒子群优化支持向量机、模拟退火优化支持向量机和人工鱼群优化支持向量机;所提方法能够有效、精准地识别出各故障类型。     

一种基于视觉注意机制的刀具检测方法

为了解决视觉引导的机器人加工系统中对目标进行快速、准确检测的问题,将人类视觉选择性注意机制引入机器视觉系统,提出了一种基于轮廓的视觉选择性注意计算模型(SECO模型).该模型通过分离目标、提取边缘、感知轮廓、轮廓显著度竞争、注意焦点选择及转移等策略,实现对目标的检测.实验结果表明,该模型能够实现在复杂场景下对目标进行快速准确的检测,且具有很强的抗干扰能力和较高的计算效率,便于在机器视觉系统中直接应用.     

融合机器视觉与邻近度估计的相似工业设备识别策略研究

由于工业现场设备存在外观相似和部署密集等特点,使得巡检机器人仅依靠机器视觉难以对工业现场的相似设备进行识别,进而影响了自主巡检的准确性和效率。针对上述问题,基于工业物联网的无线信号特征,提出了融合机器视觉与邻近度估计的相似工业设备识别策略。该策略首先通过机器视觉和高效透视N点投影算法估计巡检机器人的初始位姿,进而采用邻近度估计算法实现巡检机器人对邻近工业设备目标的识别。另一方面,该策略还包括了机器人角度校正与位置调整算法,以此保证邻近度估计的精度。实验结果表明,相比于基于机器视觉的传统识别方法,该策略能够在不同设备密度的场景下,提升2%～49%的相似工业设备识别精度,有效地解决巡检机器人对工业现场相似设备的识别问题。     

基于Canny边缘检测和加权最小二乘法的气泡水平仪实时检测方法

针对气泡水平仪的自动标定问题,对机器视觉领域中的边缘提取算法、最小二乘法、轮廓跟踪算法等方面进行了研究。提出了一种基于Canny边缘检测和加权最小二乘法的气泡水平仪实时自动检测方法,以提高检测气泡水平仪的准确度和效率。引入了Canny边缘提取算法对工业摄像机所拍摄的水准柱侧面图像进行处理,以得到参考线和气泡的边缘信息。引入了一种自适应选取Canny边缘提取算法的阈值的方法,以克服工业现场光照变化的影响。同时针对本应用场合,采用了加权最小二乘法对左右平行参考线进行拟合,并结合二分搜索算法对水平尺上的气泡位置进行了搜索,从而实现了气泡水平仪的高准确度实时检测。研究结果表明,该方法能够准确、快速地对气泡进行定位,能够较好地适应光照变化。     

空间圆姿态识别二义性的角度约束消除

为了消除视觉测量中单个圆姿态识别中存在二义性的问题,提出了一种基于空间角度约束消除二义性的方法,并且对姿态求解算法进行了误差分析,为准确进行姿态估算给出了指导性的实验结果。在摄像机已标定的前提下,根据圆特征在图像上的投影椭圆曲线确定了圆心位置和圆平面姿态参数,计算结果存在二义性;利用欧式空间中的角度不变量,识别出圆平面的真实姿态参数,同时确定圆心的真实位置;最后,根据误差传播理论对基于单圆特征的位姿估计算法进行了精度分析。实验结果表明,圆平面姿态角的测量绝对误差在0.2°以内,圆心的定位误差为0.5%,根据圆平面的位姿参数计算的共面直线的距离误差为0.8%。该方法能够准确地识别圆平面的位置和姿态,计算过程简单,结果稳定可靠且具有较高的精度。     

硅棒特征点三维坐标视觉检测技术研究

针对人工接触式硅棒参数检测中存在的耗时、低效、误检等问题,提出一种采用四CCD机器视觉系统作为硅棒参数实时检测的非接触式测量方案。系统基于多目视觉检测原理,以四CCD多目视觉检系统作为机器视觉检测前端数据采集模块,拍摄待测硅棒表面轮廓图像信息。相邻两CCD构成正交双目交汇数据采集子模块,子模块基于正交双目交汇测量原理实时采集两路含有目标空间信息的数字图像数据并保存到上位机。上位机图像处理系统读取采集图像,完成多目相机标定,特征点提取、同名点匹配以及视差计算后提取出目标特征点三维坐标。该检测技术有效避免了人工主观因素造成的漏检、错检,满足实时在线检测要求,实现了硅棒特征点空间三维坐标高精度检测的目的。