基于平行双目视觉的目标距离计算

为了快速的计算出相机与目标物之间的距离,需要找到两幅图像的对应点。采用SIFT算法提取图像特征向量后,在匹配时加入外极线的约束条件,可以有效地去除误匹配,提高测量精度。实验结果表明,距离测量的相对误差在2%以内。     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。     

基于光栅双目视觉的手掌重构与实现

针对手部掌形的表皮纹理复杂性和弹性易形变等特点,提出了一种以光栅式双目三维视觉技术对手部掌形模型进行重构及实现的方法。首先对左右侧相机的属性参数和相对位置进行标定,并利用多方位光栅扫描的图像作优化拼接,再对海量原始数据点云进行编辑、三角形和曲面片化处理,最后实现手部掌形模型的数控模拟和实际加工验证。试验结果表明,采用高精度的非接触式测量能快速完成逆向实物加工,该方法具有借鉴和应用价值。     

双目立体视觉系统中同名点的自动提取

提出了一种新的方法来进行双目立体视觉系统同名点的自动提取,对现有的特征点匹配方法进行了改进,通过对同名点的自动提取,获取了摄像机相对校准所必需的参数。     

双目视觉变焦测距技术

双目视觉测距是根据视差原理,将三维空间求深度信息的问题转化成二维空间求视差.提出一种改进的变焦测距方案,使得传统双目视觉测距系统的测量范围得到更好的延展性,测量精度有了更好的自适应性.提出测距系统的“灵敏度”定义,它是决定系统有效量程和测量精度的重要指标.根据灵敏度函数的具体标定,提出自适应的变焦测距策略,在实际的测量应用测试中已收到较好的效果.     

基于双目视觉的物体识别定位与抓取

为解决目标识别精度低、定位与抓取配合困难问题,通过对算法的改进研究了物体的识别定位与抓取,包括识别目标物体、对于目标物体形心的位置三维重建、对于目标物体的姿态估计、对于手眼标定后的抓取4个方面。在目标识别中,首先通过快速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)算法结合Grabcut算法提取出目标。在位置求解中,利用模板匹配求取目标物体形心的世界坐标。在姿态估计中,算法的流程为:利用匹配点对求取左图中物体母线斜率,再随机取斜率等于左图母线斜率的两点,通过两点的世界坐标求出目标物体的姿态。在抓取中,采用的眼在手上,先建立工件坐标系,再进行坐标转换,通过机器人参数求得逆解。研究结果表明:误差均在较小范围内且机器人可在有效工作范围实现抓取。可见算法可靠以及整体实验的正确性。     

基于双目立体视觉系统的测量研究

为了实现摄像机与目标物体之间距离的信息,由双目测量原理,采取结合OpenCV与Matlab的方式,设计出一套关于双目测距的立体视觉系统;系统首先对双目摄像机的内外参数进行标定,从黑白格组成的标定板中获得角点信息,使用亚像素角点检测法对角点坐标信息进行更精确检测,在黑白格组成的标定板分别距离双目摄像机300、400、500、600、700mm处获取不同位置的标定图像,经过张正友标定法最终可以得到双目摄像机所需内外参数;其次通过BM(Block Matching)立体匹配算法在VS2017坏境与opencv3.4.7库配合下完成了摄像机的立体校正、立体匹配进而得到视差图;最后在实验中使用了双目摄像头,并编写了代码通过鼠标点击所得到的视差图获取对应的世界坐标来实现物距的测量;实验结果表明:被测物距离摄像头光心500~700mm这一范围时,实测距离和实际距离相对误差百分比在0.171% ~0.192%之间,且实测距离在2 950mm内实验误差小于5%满足实验精度要求。     

基于MATLAB与OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统

双目立体视觉测距技术是当前机器视觉领域中的一个主要研究内容.本文设计了基于MATLABatlab与OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统,利用MATLAB进行摄像机标定后将结果导入到OpenCV进行后续的图像处理与立体匹配.摄像机标定通过MATLAB标定工具箱来完成,较于人工标定和OpenCV标定具有更好的鲁棒性和较高的精确性.立体匹配采用区域匹配中相对快速实时的SAD匹配,能够更好的被应用于工程实际.     

基于计算机双目视觉的火灾定位问题的研究

利用计算机双目视觉进行火灾监控系统的自动定位在火灾监控系统的设计中具有重要的地位,为一系列的后续工作打下了坚实的基础.为了对火灾火焰进行定位,需要先对摄像机进行标定,得出需要的参数,然后运用立体匹配算法对两个CCD中的图像进行匹配,找出相应的匹配点,从而得出视差.最后运用双目成像模型推出公式,得出深度值,即火灾火焰与双目CCD之间的距离,从而便于后续工作.     

基于双目视觉的工件三维重建

为了提高样品识别的智能化水平,基于双目视觉技术,配合工业机器人,对具有特征轮廓属性的工件进行三维重建.三维重建算法采用轮廓边缘线拟合算法以实现工件边缘轮廓提取;针对多条轮廓线相交情况,采用点圆拟合理论确定特征点;为了实现左右对应特征点的准确匹配,采用异面直线公垂线最小距离算法,通过对比左右公垂线距离大小判断两条直线对应特征点是否为匹配点;当单次拍摄无法满足完整尺寸测量时,引入了具有重叠特征点的二次拍摄重建算法.对5组不同尺寸、不同形貌的工件开展三维重建实验,整体还原出工件的三维尺寸形貌,各工件的主要轮廓尺寸的误差标准差基本在±0.5mm以内.     

基于图像的焊件深度信息提取

阐述了一种简化的基于竞争匹配机制的双目立体图像匹配算法.通过对摄像机安装位置进行配置,使得双目视觉传感器的模型大为简化.使用竞争匹配机制对图像中的对应点进行匹配.然后把各个点在图像上的坐标系代入简化后的传感器模型,计算出三维焊缝的空间坐标.最后在VC 平台上对所介绍的方法编程实现,并通过双目测距实验证明该算法的实时性和可靠性.     

基于双目视觉的移动机器人动态目标识别与定位

提出了一种双目移动机器人实时动态目标识别与定位方法。该算法首先采用SIFT(Scale Invariant Features Transforms)算法提取目标特征,并结合双目视差特征进行目标匹配;然后通过区域增长方法进行目标区域的提取;最后结合双目视觉标定的模型对目标进行定位。实验结果表明:该方法在摄像机运动-目标运动情况下,能对局部特征未知或特征不明显的动态目标进行有效的识别与定位。     

双目立体机器视觉检测系统及其应用

为了快速准确地获得被测物体的三维立体尺寸,双目立体视觉检测系统是有效解决方案之一。经过精密标定的双且视觉系统,可根据两摄像机的视差,准确计算空间物体的三维形貌尺寸。双目视觉系统的标定技术及立体匹配技术是决定测量数据质量的关键环节。设计了高精度视觉标定系统,有效解决了立体匹配的难题,所开发的便携式立体测量仪,可以快速准确地获得大型物体的稠密三维坐标点云。在不喷涂显影荆的情况下,解决了黑色物体和反光物体的三维测量难题,可广泛应用于摩托车、汽车、模具、服装鞋帽以及逆向工程设计中。以逆向工程的3D轮廓测量为例,介绍了双目立体视觉技术及其应用。。     

半智能排爆机器人单手双目手眼系统的研究

针对目前排爆机器人手动控制方式的不足,研究和开发了一个单手双目手眼系统用于半智能排爆机器人的自动控制.单手双目手眼系统是半智能排爆机器人的重要组成部分和关键技术,该视觉系统利用双目立体视觉原理,采用Matlab7.0作为运算引擎,调用机器视觉处理软件EVision6.2中的EasyMatch模式匹配库进行立体图像匹配,能实时捕获排爆机器人周围的图像信息、进行摄像机标定、图像预处理、立体图像匹配、确定机器人未端手爪与可疑目标物的相对位置坐标,并把图像实时显示在控制台,自动控制手臂靠近并准确地抓取可疑目标物.该半智能排爆机器人成功地抓取实验,表明了该立体视觉系统在精度上能够满足半智能排爆机器人的项目要求.     

基于双目立体视觉的海浪波面三维重建技术

为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出1种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法.利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机的标定过程,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feat...     

面向机器人抓取的双目视觉单步多目标检测方法应用研究

针对工业机器人的抓取技术普遍采用离线示教的方式,目标物的改变就会导致抓取不准的问题,研究了一种面向机器人抓取的双目视觉单目多目标检测方法,强化了机器人的抓取能力;首先搭建机器人抓取视觉检测系统,系统采用双目测距模型定位深度,单步多目标检测器定位像素坐标;通过相机标定和eye-to-Hand手眼标定将图像中的像素坐标以及双目测距模型的深度坐标转换为机器人基坐标的位姿,建立机器人运动学模型完成机器人基坐标到机器人末端坐标的转换,通过ROS实现上位机与机器人通讯,并将定位结果发送给ROS;经过多次实验,表明方法的目标检测误差在3.5 mm以内,深度误差在1.2 mm之内,具有很好的实用推广价值。     

基于图像的人体参数测量系统的设计与实现

给出一种基于图像的人体参数自动测量方法,并设计与实现人体参数测量系统.通过2个数码相机拍摄人体的正视图和侧视图,运用图像分割和特征提取等图像处理方法提取2幅图像上的人体特征点;利用三维标定架标定相机的内外参数;利用双目视觉原理从2幅图像上的特征点计算出人体的测量点,完成人体尺寸参数计算.试验结果表明:与传统手工测量相比,本方法能实现自动测量,缩短了测量时间,提高测量的精度和效率;与三维非接触测量相比,本方法测量设备简单和便携,测量速度更快,操作更加方便.