基于智能三坐标测量机的零件位姿单目立体视觉识别

为了使三坐标测量机快速准确地识别出被测零件的位姿,提出了一种基于三坐标测量机平动的单目立体视觉识别方法,并对该方法的原理、位姿参数的求解和识别过程进行了研究.根据双目立体视觉原理,以三坐标测量机带动摄像机沿X轴或y轴平移,在两个不同位置分别拍摄被测零件的一幅图像;利用本文提出的基于边缘图像质心偏移的同名像点匹配方法,实现单摄像机立体视觉测量,得到被测零件上各特征点在摄像机坐标系中的三维坐标;由摄像机标定参数,进一步计算出各特征点在机器坐标系中的三维坐标;再结合各特征点在零件CAD坐标系中的对应坐标,求解出被测零件的位姿参数.组建了识别系统,进行了识别实验,结果显示,识别出的实验件位姿的平移量分别为:tx1=32.65 mm,ty1 =-90.23 mm,tz1=13.27 mm,旋转角分别为Ax =38°,AY=4°,Az=-5°,整个识别过程用时1.818 s.得到的实验数据表明该识别方法是可行的,可满足实时测量要求.     

基于双目立体视觉的光笔式三坐标测量系统

提出了一种基于双目立体视觉系统的光笔式三坐标测量系统。该系统基于接触式测量方式,以带点光源的光笔作为接触测量工具。首先,对摄像机进行了高精度的标定,建立了双目立体视觉系统模型;其次,通过左右摄像机拍摄的二维图像,将两幅图像中的点进行匹配,获得光笔上的LED光斑中心三维坐标;然后,由一系列LED光斑中心的三维坐标拟合直线,从直线上得到笔尖的三维坐标。实验结果表明,该方法实现了对物体的接触式测量,具有结构简单、成本低的优点,并且具有较高的精度。     

基于多尺度多方向相位匹配的立体视觉方法

立体视觉是图像处理领域的一个重要分支.在阐述立体视觉原理的基础上给出了一种多尺度多方向的图像立体匹配方法.利用左右摄像机的投影矩阵得出空间点的三维坐标与两台摄像机的像平面二维坐标的映射关系,并进而得出由两个像平面坐标直接求取空间三维坐标的方法.通过把图像进行复数小波变换,把图像分解成多尺度的不同方向上的复值子图.并通过一个由粗及细的过程来实现图像的精准匹配.     

基于HALCON的板料成形网格应变的测量

计算机视觉在网格应变测量领域的应用已成为研究热点,本实验是基于先进的图像处理软件HALCON,利用双目立体视觉原理,对印制有圆形网格的板料应变测量.首先采用印制有圆形标志点的平面标准标定板,对摄像机进行标定,获得摄像机的内外参数.采用基于NCC的匹配方法对左右图像特征点进行匹配,利用视差原理获得匹配点的三维坐标,对印制有圆形网格的板料进行三维重建.然后根据圆形网格变形后的椭圆长短轴的长度变化,计算得到真实应变,用OpenGL语言将应变可视化.     

基于双目立体视觉的深度信息测量

介绍了双目立体视觉三角测距原理和视觉测量系统,双目摄像机拍摄彩色图像,提取颜色、轮廓、纹理等识别特征用于目标区域识别。采用区域匹配算法获得视差图,根据视差计算目标区域的三维坐标信息。完成了目标测量实验并对实验结果进行分析。     

一种新的探针定位方法

提出了一种探针定位测量方法.利用探针上的标记点(可用摄像机定位)建立探针坐标系,运用机器视觉中的立体视觉和坐标系变换的原理,由摄像机坐标系下标记点的坐标得到探针尖端的坐标,实现视线被遮挡的手术部位的视觉定位,摆脱了测量精确度的提高对于探针制造工艺的依赖,显著提高了定位精度(将绝对误差值缩小到1mm),并进行了实验研究,结果表明:这种方法在实际定位测量中的良好效果,克服了传统探针的准确度由于制作工艺原因无法提高从而成为手术精进的瓶颈的问题,该方法还可应用于外科手术之外的领域,能够扩展到其他探针定位的工业场合.     

一种基于立体模板的双目视觉传感器现场标定方法

给出了一种基于立体标定模板的双目视觉摄像机内、外部参数现场标定方法.该方法采用理想小孔模型忽略摄像机镜头的非线性畸变,把透视变换矩阵中的元素作为未知数,在已知一组三维空间特征点坐标及其对应的图像点坐标时,利用线性算法求解出透视变换矩阵中的各个元素,进而得到所需的参数.最后采用立体标定模板对该标定算法进行了实验验证,用标定完成的立体视觉传感器对已知长度进行测量,相对精度达到了0.02%,取得了较为理想的结果.结果表明:该方法由于无需迭代,因此计算速度快,在测量现场只需摆放一次标定模板即可完成标定,可高精度地实现摄像机内、外部参数的现场标定.     

用于光电子器件对准的显微立体视觉系统及其标定方法研究

开发了用于光电子器件对准的显微立体视觉系统。该系统采用两个光轴交汇的可变焦镜头和CMOS摄像机采集图像;用调节螺钉实现视场匹配与聚焦匹配;采用了带误差修正的线性成像模型进行标定;标定控制点图像坐标的提取则利用Hough变换的方法来提高精度。目前,该系统已成功用于光电子器件对接机器人的视觉测量中。     

单摄像机结构光扫描系统中投影仪标定技术

传统的单摄像机、单投影仪三维扫描系统,利用相位值计算被测物体的高度信息,可操作性差,且测量精度不高.将立体视觉的三维重构技术引入到单摄像机、单投影仪扫描系统,利用相位值实现投影仪与摄像机的匹配,根据双目视觉的原理进行三维重构,测量精度明显提高.该技术的关键是投影仪的定标,研究了基于相位匹配技术的投影仪标定算法,实验结果验证了该算法的可行性.     

基于空间前方交会和差分链码的同名点匹配方法

辅助标记点常用于双目立体视觉测量系统中,为了实现左右图像中的同名标记点的鲁棒性匹配,提出一种基于空间前方交会和差分链码不变性的同名标记点匹配方法。首先利用空间前方交会原理,建立左右相片中标记点的投影线,设定阈值,根据投影线间的最短距离对左右相片中的标记点进行初匹配;然后,对初匹配结果构建差分链码,通过比较左右相片初匹配的差分链码是否相同,以此实现两幅图像上唯一性的同名标记点匹配。实验结果表明:该新算法是有效的,避免了误匹配,提高了同名标记点匹配的准确度,避免了匹配遗漏,基本上满足双目立体测量系统的同名标记点匹配的鲁棒性要求。     

一种新型的双目立体视觉测量方法的研究

提出了一种双目立体视觉测量方法,该方法将光条投射到被测物体表面,简化了匹配过程,提高了匹配速度和精度。同时,测量系统加入了平移和回转平台,实现对被测物体的回转扫描,解决双目立体视觉技术的遮挡问题。最后进行了测量实验,验证了本文提出的测量方法的正确性和有效性。     

大尺寸工业视觉测量系统

针对工业制造领域中大型工件很难进行全尺寸测量的问题,提出并实现了一种基于立体视觉技术的便携式工业测量系统。对该系统所采用的特征识别、相机定向、立体匹配、三维重建、多视点云配准等关键算法进行了研究。提出了改进的CANNY边缘亚像素检测算法,使用先验规则去除误识别的标志点,多次拟合定位标志点中心,对标志点环带多次采样取中值求取编码点的ID。根据ID号找出不同照片中的同名编码点,顺次对照片进行相对定向和绝对定向。然后,根据多幅图像的多极线几何约束,实现非编码点的匹配,消除误匹配。采用前方交会法重建标志点的三维坐标,利用光束平差对计算出的结果和内外部参数做迭代修正。最后,设计了双目结构光扫描系统,提出了一种改进的双目像机标定算法,描述了利用全局和局部标志点的子图同构实现多视点云配准的新算法。实验结果表明,该系统可在生产现场对大型工件进行快速测量,整体测量精度达到0.112mm/3m,可以满足工业现场大尺寸测量对精度和效率的要求。     

基于随机编码结构光的双目立体三维测量系统

基于双目立体视觉理论建立的三维测量方法具有非接触、大视场、较高精度以及实时性强等优点,因此在工业众多领域得到广泛的应用。立体匹配是实现双目立体测量的关键技术。为了提高匹配精度和鲁棒性,将一种随机编码结构光投射到被测物体表面,使物体表面具有丰富的纹理信息,从而使立体匹配不受自身表面纹理的影响,而且具有较强的抗外界噪音的能力,满足现场测量的要求。该方法仅需拍摄1次,完成一次三维测量仅需十几秒,因此能够应用到动态场景并且实现快速三维测量。     

基于投影法检测光学元件面形的图形处理算法

基于线结构光扫描测量和立体视觉测量相结合的三维检测方法——投影法,能够快速准确地实现光学元件面形的在线检测,通过对采集图片的图像预处理,区域立体匹配分析,曲线拟合及面形实验等算法还原被测光学元件面形模型。实验结果表明,将这种方法用于检测光学元件可以真实还原光学元件三维外貌特性,具有实际应用价值。     

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。     

基于多线结构光的弱纹理物体形貌测量方法

大多数现有的主流结构光测量装置在被测物体的表面上投射单条激光,通过移动装置实现物体表面的扫描重建。为了实现物体表面的在线快速重建,将多线结构光和双目立体视觉理论相结合,设计了一种新的三维测量方法。提出了一种结合形态滤波和Zhang-Suen细化算法的光条骨架提取方法和基于光条序列关系的光条匹配算法,并通过极线约束实现光条上特征点的精确匹配。通过实验验证了方法的有效性,相对误差在3%以内。     

飞机结构件运动数据的动态视觉测量系统

基于近景摄影测量理论和立体视觉技术,提出并实现了一种针对机身结构件在飞行状态下的轨迹、姿态、位移、变形等多种运动数据的动态视觉测量方法.研究了基于工业近景摄影测量的多相机快速自标定方法;飞行状态下相机动态定位及抖动消除技术;刚性结构件的运动轨迹及姿态的快速求取和通过多相机(≥3)协作实现非编码标志点阵列的精确匹配等多项关键技术.在模拟飞行环境下的实验结果表明,相机标定的重投影误差小于0.03 pixel,系统的运动轨迹姿态测量精度可达0.01 mm/1 m,关键点位移变形测量精度可达0.05 mm/1 m,基本满足飞机测试行业的精度和可靠性测量标准.     

一种基于双目立体视觉的激光线扫描技术

针对线结构激光扫描系统标定成本高,而双目立体视觉测量中立体匹配难的问题,提出了在双目立体视觉的原理上,结合线结构激光扫描的方法实现对被测物体的三维测量。该方法采用张正友相机标定方法对系统进行立体标定;采用BOUGUET’S法对左右相机图像进行立体校正;运用重心法进行激光中心线的精确提取。在图像校正的基础上,可快速实现激光中心线位置的立体匹配;再结合线扫描原理可完成对物体的扫描工作。最后,使用该系统对具有复杂自由曲面的鞋楦进行测量,结果表明:该方法能快速准确地测量出符合要求的三维数据。     

基于立体视觉的旋翼共锥度动态测量系统精度分析

为了提高基于立体视觉的直升机旋翼共锥度动态测量系统的精度和可操作性,全面分析了其测量误差。首先,介绍了测量系统模型及误差来源;其次,分析了双目立体视觉静态三维测量的误差;再次,针对旋翼共锥度的多目标动态测量特点,分析了系统安装误差对共锥度解算精度的影响;最后,利用原理样机进行了6 058次静态测量重复实验,通过统计分析可知静态测量误差小于1.4 mm。对动态测量误差进行了仿真实验分析,给出了各参数对精度影响的量化结果,为实际共锥度测量的误差控制提供了理论依据。在标记点安装精度小于10 mm的情况下,动态测量误差小于3.5 mm,合成产生的总测量误差小于4.9 mm,能满足旋翼共锥度动态测量精度要求。