一种基于OpenCV的简易摄像机标定方法

摄像机标定是在机器视觉和工业测量等领域中的一个基本步骤,也是从二维图像获取三维信息必不可少的.为了提高传统摄像机标定方法的效率,在VC ++6.0平台下调用OpenCV1.0库函数实现摄像机的标定.此方法的简易性主要体现在不需要很多的优化算法,仅仅利用库函数中已有的标定函数便可实现.并通过实验证明了此方法的可行性与有效性.     

基于机器视觉的零件尺寸测量

提出了一种基于机器视觉的非接触测量方案,力求把非接触测量手段与零件尺寸测量问题更有效地结合起来。采用超分辨率重构技术消除噪声以及由有限检测尺寸和光学元件产生的模糊,从图像中获得更多的细节和信息。利用最小二乘回归亚像素边缘检测技术进行边缘定位及角点提取。基于机器视觉CCD摄像机采用线性回归法进行摄像机的标定。最后,实验分析和比较了基于机器视觉的零件尺寸测量的应用效果。     

一种基于两幅图像的三维重建方法

随着计算机技术的快速发展,三维重建技术早已成为计算机视觉研究的热点和难点之一,它的目标是利用多幅二维图像来恢复空间三维场景的几何结构。本文介绍了一种基于两幅图像的三维重建方法,即在已知摄像机内参数及对应两幅图像的前提下,通过特征检测、特征提取与匹配、本质矩阵的分解,进而运用三角测量原理得到三维坐标。     

智能坐标测量中零件位姿的单目立体识别

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,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,经过同名像点的匹配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。进行了识别实验,实验数据表明该识别方法是可行的,满足实时测量要求。     

利用双频激光对二维图像测量系统标定的方法

提出了一种快速高精度的二维图像测量系统的标定方法,对该方法进行了详细的分析.标定时,使CCD摄像机沿着二维图像测量系统的导轨移动,采集加工有1个圆孔的靶标件的图像,计算圆心在图像中的位置.同时,用双频激光干涉仪测量CCD摄像机的移动距离,得到标定所需要的多个特征点在物面中的位置及在对应图像中的坐标位置.利用这些特点计算出二维图像测量系统的摄像机标定参数,标定精度达到1 μm.     

基于激光再制造机器人的表面浅斑缺陷识别研究

机器视觉系统对于提高激光机器人再制造质量有重要作用。针对浅斑类缺陷无法在点云数据中定位的问题,开发了专用识别系统,将二维图片和三维点云结合起来实现该类缺陷的三维检测。对灰度图片进行处理,包括图像频域增强、区域标记和区域合并等,实现了二维图片中的缺陷定位;利用双目立体视觉系统对再制造零件表面进行扫描,获取零件表面三维点云数据,同时将二维缺陷边界转换为三维缺陷边界,实现了点云数据中缺陷的定位。实验结果表明,该系统能有效识别浅斑类缺陷,并且再制造精度高。     

基于三维逆投影图的车速检测

目前计算机视觉在智能交通领域有着广泛的应用,基于三维逆投影图的车速检测利用计算机视觉,使用线性系统模型进行摄像机标定,得到透视投影矩阵,确立三维世界坐标与二维图像序列的映射关系。通过设定检测区域并得到该区域的对应逆投影图,利用车尾阴影特征检测跟踪车辆,得到车辆目标的位移(s)、时间(t)的关系,进行速度检测,该算法具有较好的稳定性。     

三维机器视觉

美国自动视觉协会(AVA)将机器视觉系统定义为:"通过光学非接触传感器获取物体的一幅或多幅像,处理、分析和测量所取得的图像的各种特征,解释其结果,并做出一些有用的判定,用测量来控制目标或一个过程的一种系统".在这个定义中所提到的成像通常假定是强度成像,在这里由计算机处理的图像是X和Y位置座标的函数的强度分布图.但是,机器视觉的一个全新的领域正在出现,即所谓的三维     

一种实用的CCD像机标定方法

机器视觉测量系统中,对于短焦距、视场角较大的CCD镜头,图像畸变较大,为了获得高精度的测量结果,需要对镜头进行标定.提出了一种实用的像机标定方法,采用了从畸变像点到理想像点变换的镜头畸变模型,通过优化搜索算法,得到了镜头畸变参数.进行了CCD像机标定实验,实验结果表明,该方法得到的摄像机的内部参数和镜头畸变参数能较好地还原畸变图像.     

脚型三维曲面测量技术

提出了一种新的三维曲面测量方法,利用激光片光对脚进行光切,在脚的某一个截面上形成封闭光带,用3个CCD摄像机对截面光带成像,可一次获得脚的某一个截面的二维轮廓信息,再沿光切面的垂直方向步进测量,经CCD摄像机像面和光切平面之间的空间映射变换后可得到脚的整个三维曲面信息。     

基于FTP的三维轮廓测量方法及实验

为了快速、高精确度地得到物体的三维轮廓信息,在此利用傅里叶变换轮廓术,将被测物体置于光栅投影下,采集变形光栅图像,根据被测物体表面的高度与相位差之间的映射关系,通过在计算机中与参考光栅原像的比较分析,以获得被测物体的三维轮廓信息。实验中搭建了由LCD投影仪、CCD摄像机、图像采集卡和光学导轨等组成的光栅投影测量系统的硬件平台,提出了用1台计算机同时控制投影和采集处理光栅图像,根据映射关系在多次实验中不断修改优化测量参数,做到既不影响视场范围,又保证较高的测量精度,并给出了由计算机重建后较好的三维轮廓图像精度及其实验的测量误差分析。     

共轴立体视觉深度测量

共轴立体视觉测距是一种深度恢复的新方法,利用光轴处于同一直线的两架相机,从单一角度获取图像信息,将三维空间的深度信息转换成二维空间的缩放视差,从而通过图像旋转与缩放、特征点提取、图像匹配、中心点估计等技术恢复深度信息。该技术具有测量系统体积小、实时性强等特点。介绍了该技术的深度恢复公式和算法,并设计了共轴立体摄影测距传感器,用实景实验和3DSMAX模拟实验对该技术进行了验证。试验结果表明,中长距离深度测量精度优于0．1％。     

A computer-vision technique for the acquisition and processing of 3-D profiles of dental imprints: an application in orthodontics

The authors present a computer vision technique for the acquisition and processing of 3-D images of the profile of wax dental imprints in the automation of diagnosis in orthodontics. The acquisition of the 3-D images is based on the absorption of light by a dispersive medium and uses standard CCD (charge coupled device) cameras. The profiles of both sides of the imprint are acquired simultaneously. The 3-D image of each side of the imprint is segmented by nonlinear filtering of the 3-D data, and the interstices between the teeth are detected. Two operators are presented: one for the detection of the interstices between the teeth for incisors, canines, and premolars, and one for those between molars. A method for deciding the optimal neighborhood of application of each operator is also presented. Experimental results show that the two operators are very effective at detecting the interstices.     

三线结构光视觉传感器现场标定方法

三线结构光视觉传感器由于获取信息量大、测量速度快等特点被广泛应用于工业现场测量。为了实现传感器高精度、快速的现场标定,提出了一种基于支持向量机的三线结构光视觉传感器标定方法。首先,设计标定靶标;其次,采集靶标图像后提取特征点亚像素坐标值;再次,基于支持向量机方法建立特征点的图像坐标和三维空间坐标的映射模型;最后,将待标定点图像坐标输入映射模型,即可得到三维空间坐标,实现对三线结构光视觉传感器的直接标定。实验验证,Y轴、Z轴方向上的测量绝对误差均值分别为0.021 1 mm和0.015 0 mm,具有较高的标定精度,且该标定方法标定过程简单、快速,适合现场标定。     

基于自标定双目视觉算法的3维图像构建

为了解决传统双目视觉标定方法构建3维图像的缺点,采用自标定双目视觉算法建立了双目视觉系统,确定了空间对象点;通过自标定数学模型构造矩阵,对两相邻图像的本质矩阵求解;并用立体空间方程的投影矩阵得到4个线性方程,用外极线约束法得图像点的世界坐标值。结果表明,物体空间轮廓清晰,避免重影,不再具有双重轮廓,3维表面比较逼真,具有较强的立体感。     

基于映射图像匹配的子孔径拼接技术

为实现微球形貌检测中子孔径数据的快速、准确拼接,给出基于点衍射干涉原理的微球形貌检测模型,分析了干涉场横向分辨率的分布规律,提出基于映射图像匹配的子孔径拼接方法。通过形貌数据的等尺度变换,实现横向分辨率均匀化,并将三维点云数据进行降维处理,映射生成二维图像,从而将形貌数据的旋转关系转化为图像坐标的平移关系,再通过图像匹配算法对特征点进行匹配,得出子孔径坐标系间的对应关系,从而实现拼接。最后通过仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。     

基于机器视觉系统的半透明薄膜缺陷检测及厚度测量研究

提出了一种基于机器视觉系统的薄膜缺陷检 测与厚度 测量的方法。该方法通过建立CCD接收到的放置薄膜前后的图像灰度与厚度之间的关系,利 用同样的图像采集硬件 和不同的软件分析方法,在保证实现最小缺陷0.1mm×0.1mm检测的同时,完成单次66mm的大范围厚度测 量。在基于透射光密度原理进行厚度测量时,为减小测量误差,采用标准密度值标定板对系 统进行标定,对计算的 理论光密度值进行偏移校正。以四氟薄膜为例,其厚度检测平均误差为5.7%,标准偏差为6.66%。仅需匹配简单的 扫描装置,便可在普通的视觉系统上完成薄膜划痕、气泡等表面二维缺陷的识别以及三维轮 廓的全场在线测量。     

基于神经网络的双目视觉摄像机标定方法的研究

摄像机标定是精密视觉测量的基础，传统的双目标定位需要建立复杂的数学模型。神经网络可以有效地处理非线性映射问题，本文介绍了一种BP神经网络，可以很好地描述双目视觉中三维空间特征点坐标和2个摄像机对应像点间的非线性关系，并且为了提高网络的学习能力引入了动态因子。将神经网络标定方法与传统的常用标定方法比较，实验结果表明，基于神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。     

基于TDI 成像技术的镀锡带钢表面质量在线检测系统研发

针对高速、高分辨率带钢表面质量在线检测,研究开发了以TDI 成像技术为基础的视觉检测系统。系统采用高速TDI CCD 器件,配合照度自适应LED 光源成像,将采集得到的带钢图像经光纤送至图像分送器,各处理单元并行接收图像分送器的数据并进行实时处理,完成带钢表面质量检测。现场应用表明,基于TDI 成像技术的镀锡带钢表面质量在线检测系统可有效实现镀锡带钢表面缺陷检测。     

A surface-based technique for warping three-dimensional images of the brain

The authors have devised, implemented, and tested a fast, spatially accurate technique for calculating the high-dimensional deformation field relating the brain anatomies of an arbitrary pair of subjects. The resulting three-dimensional (3-D) deformation map can be used to quantify anatomic differences between subjects or within the same subject over time and to transfer functional information between subjects or integrate that information on a single anatomic template. The new procedure is based on developmental processes responsible for variations in normal human anatomy and is applicable to 3-D brain images in general, regardless of modality. Hybrid surface models known as Chen surfaces (based on superquadrics and spherical harmonics) are used to efficiently initialize 3-D active surfaces, and these then extract from both scans the developmentally fundamental surfaces of the ventricles and cortex. The construction of extremely complex surface deformation maps on the internal cortex is made easier by building a generic surface structure to model it. Connected systems of parametric meshes model several deep sulci whose trajectories represent critical functional boundaries. These sulci are sufficiently extended inside the brain to reflect subtle and distributed variations in neuroanatomy between subjects. The algorithm then calculates the high-dimensional volumetric warp (typically with 3842x256x3 approximately 0.1 billion degrees of freedom) deforming one 3-D scan into structural correspondence with the other. Integral distortion functions are used to extend the deformation field required to elastically transform nested surfaces to their counterparts in the target scan. The algorithm's accuracy is tested, by warping 3-D magnetic resonance imaging (MRI) volumes from normal subjects and Alzheimer's patients, and by warping full-color 1024(3 ) digital cryosection volumes of the human head onto MRI volumes. Applications are discussed, including the transfer of multisubject 3-D functional, vascular, and histologic maps onto a single anatomic template; the mapping of 3-D brain atlases onto the scans of new subjects; and the rapid detection, quantification, and mapping of local shape changes in 3-D medical images in disease and during normal or abnormal growth and development.