考虑圆形特征边缘模糊和偏心误差修正的高精度相机标定方法

针对立体视觉系统采用圆形特征点标定时存在的空间圆形投影边缘模糊和偏心现象问题,利用改进Zernike矩和偏心误差修正进行圆心的高精度定位,以此提高相机参数的标定精度。首先考虑了由于立体视觉成像系统的标定场景光照强度不均匀引起的圆形特征投影图像边缘模糊的问题,引入高斯误差函数对边缘过渡段的灰度分布进行描述,建立了高斯边缘模型,并基于该模型计算投影图像的Zernike矩,然后利用改进Zernike矩实现高精度的圆形特征投影边缘像素坐标定位。此外,分析了影响圆形特征中心投影点和拟合圆心间偏差大小的因素,基于该分析对迭代拟合圆心进行偏差补偿使之逼近真实的圆心投影,最后通过所提算法对99圆形标志点进行圆心坐标提取并用于相机参数的标定。仿真实验表明,文中算法对投影图像边缘定位的精度以及圆心拟合的精度均高于传统的算法;实测实验中,基于圆心高精度坐标得到的相机标定参数对标准杆进行三维重建,长度测量精度比传统算法提高了30%。     

基于平面标靶的线结构光参数一体标定算法

准确地标定系统参数是利用线结构光进行高精度 测量的前提,提出了一种基于平 面标靶的线结构光参数标定算法, 以期达到在工业现场进行高精度标定的目的。系统标定时,需要将激光线投射到平面标靶上 ,并在不同位置拍摄带有激光线 的标靶图像。首先,计算相机内参数;然后,通过内参数确定标靶平面在相机坐标系下的方 程,并由此计算出激光点在相机坐 标系下的三维坐标;最后,通过线性最小二乘方法拟合得到光平面方程。相对于交比不变方 法,本文算法可以获得更加稠密、 准确的标定点。在一种结构光扫描系统中的应用结果表明,本文算法均实可行,光平面标定 平 均误差为0.024mm,系统扫描平均误差为0.035mm。     

基于多相机系统的高精度标定

随着工业机器视觉的深入发展，大视野高精度视觉系统的需求越来越多。针对大视野导致的精度过低问题，提出一种基于多个低像素相机联合标定的方法。在多相机中选择一个相机作为主相机，求取其他相机的像素坐标系与主相机像素坐标系的映射矩阵，使得主相机的视野无限扩展。同时，为了更精确地得到标定板图像中的圆心像素坐标位置，采用两步标定法提升标定精度。提取标定板圆心像素坐标进行第1次粗标定，获取相机内参以及标定板位姿，从而获取图像平面与世界坐标系的平面Z=0之间的映射关系。对其进行透视偏差矫正，提取矫正后标定板的圆心，再利用逆映射变换把相应的圆心转换回原始位置，用转换后圆心像素坐标位置对主相机进行第2次精标定。最后通过LevenbergMarquardt算法进行非线性优化获取全局最优解。实验结果表明，所提标定方法的重投影误差在0.005 pixel～0.01 pixel之间。     

基于光栅投影测量改进的类双目系统标定方法

系统标定是光栅投影测量系统中的关键一步。将投影仪看成相机的类双目系统标定方法具有操作简单、精度高、可靠性强的优势。在此系统标定方法的基础上,提出一种提高测量系统精度的系统标定方法。根据提取的标定板上圆标识的圆心坐标,利用计算机生成含有相对应十字标识的图像,用于相机标定,可避免圆标识轮廓对角点提取的影响,从而提高相机标定精度。同时,推导快速求取投影仪伽马的表达式用于相位校正,可建立投影仪像素与相机像素精确的对应关系,从而提高投影仪标定精度。结合投影仪和相机的标定结果,建立统一的世界坐标系完成整体系统的标定。实验结果表明:采用上述标定方法,可将投影仪和相机标定精度分别达到0.25 pixel和0.15 pixel;同时测量了一个长方体,精度达到0.142 7 mm。     

线结构光视觉测量系统运动轴线的简易标定方法

为简化测量系统中平移轴和旋转轴的标定,提出一种基于一维平面标靶的简易标定方法。将一维标靶放置在数控平台上,控制平台分别做平移和旋转运动,提取每个位置下图像中圆心坐标,利用消隐点和三点透视模型(P3P)原理实现系统轴线空间位置的标定。实验结果表明,该标定方法具有较高的标定精度,平均绝对测量误差为0.0411 mm,均方根(RMS)误差为0.0625 mm。该标定方法仅需已知的等距共线三点即可完成平移轴线和旋转轴线的高精度标定,降低了标定成本,且计算简单、标定过程灵活方便,适合现场标定。     

摄像机标定中靶标圆心像点坐标的精确计算

摄像机标定是机器视觉中的一个关键问题.当靶标特征像点在世界坐标系中的坐标值确定后,便可以计算得到内参和外参,进而完成摄像机标定.为了简化靶标特征像点的计算方法并提高其计算精度,提出了基于透视不变性的计算方法来得到虚圆心像点坐标.该方法利用计算机搜索算法找出3个圆心不共线的圆形靶标的椭圆像的公切线,每个椭圆上两对切点连线的交点即为对应靶标虚圆心的像点.模拟实验验证了该方法的实用性.结果表明:算法不存在模型误差,计算过程简洁高效,提高了靶标特征像点坐标的计算精度,使摄像机的标定更加精确.     

一种基于平面标靶的线结构光视觉传感器标定方法

提出了一种适合于现场的线结构光视觉传感器标定 方法。建立了标定的数学模型,设计了一种平面点阵标靶,提出了坐标映射方法。根据结构 光条纹特征点的图像坐标和对应在标靶坐标系下的坐标,以及 相机内参,计算出标靶坐标系到摄像机坐标系的转移矩阵,再由转移矩阵得到特征点在摄像 机坐标系下的 坐标;在视场范围内,平面标靶按不同位姿摆放多次,获取投射在标靶上的所有特征点,对 这些特征点进 行平面拟合,得到结构光平面在摄像机坐标系下的方程。对标定的精度进行了验证,实验表 明,本文方法标定 过程简单,精度较高,适合于结构光传感器的现场标定。     

一种新的相机外参数标定方法

为了更精确地对飞机姿态进行交会测量,提出了一种新的外参数标定装置来获得相机参数。首先通过高精度全站仪获得标定杆上圆形标记点在世界基准坐标系下的坐标,然后通过摄像测量仪采集标定杆图像,对其进行高精度椭圆拟合得到标记点在像素坐标系下的坐标,在已知相机内参数的情况下求解世界基准坐标系到相机坐标系的旋转矩阵和平移向量。已知距离标记点验证实验结果表明:相邻点间平均距离误差为0.128 8mm,具有较好的易操作性和标定精度。     

面向直线顶管机的双屏视觉标靶标定方法与精度评价

针对双屏视觉标靶前、后感光成像屏位姿关系难以标定的问题,提出一种基于坐标点云的感光成像屏位姿标定方法。该方法分别将前、后感光成像屏划分为n行n列的网格阵列,通过全站仪测量感光成像屏上每个网格角点的空间三维坐标,并利用工业相机实时获取感光成像屏上每个网格角点的图像二维坐标,结合图像二维坐标和空间三维坐标获得2D-3D映射关系,从而得到坐标点云数据。根据三公共点坐标系转换算法将坐标点云数据中的三维坐标统一到标靶坐标系下,进而确定相机与前、后感光成像屏的位姿关系,再通过网格索引方法对前、后感光成像屏的位姿关系进行求解。为评价标靶位姿测量精度,设计了静态测量重复性精度评定实验和绝对测量精度评定实验。实验结果表明:该标定方法的坐标静态测量重复性精度为0.13 mm、绝对测量精度为0.93 mm;方位角静态测量重复性精度优于0.01°、绝对测量精度优于0.05°。因此,该标定方法可以实现两个空间平面位姿关系的精确标定,且具有操作简便、精度高等特点,可用于双屏视觉标靶的标定。     

基于同心圆阵列的结构光主动视觉系统标定算法

投影仪向绘制有同心圆阵列的标定板投射彩色同心圆,利用同心圆投影满足的几何约束确定圆心图像坐标,计算标定平面、投影平面和相机成像平面之间的单应,实现系统标定.利用颜色信息分离投影同心圆和标定板标记图像,简化标定步骤减少图像采集数量;同时通过交比不变性实现同心圆自动匹配,避免人工干预.实验结果证明算法简单高效.     

基于多视觉线结构光传感器的大尺度测量方法

为解决现有线结构光大尺度测量标定复杂、精度不高的问题,提出了一种基于多视觉线结构光传感器的大尺度、高精度测量方法。多视觉线结构光传感器含1个激光器和多个等间距并排的相机(一主多从),相互间有1/3左右重叠视场(OFOV),光束覆盖所有相机视宽。传感器标定只需简易的棋盘格靶标,按张氏标定法采集靶标图像、标定传统参数;此外,考虑相机视角的不变性,利用OFOV内标定图像的已知特征角点,经图像配准可预标定相邻相机图像拼接的变换矩阵。变换矩阵的逐步连乘得到任意从相机图像转换到主相机成像平面的透视变换模型(PTM)。该方法通过各相机同步采集大尺度物体的局部光条图像,再利用PTM将所有局部光条快速拼接成完整的光条图像,最终经光条坐标提取、换算得到光条位置的三维坐标。实验结果表明:与已有方法相比,该方法使用简便、精度更高,重构模型平均构造深度与真实模型仅差8.3%。     

光栅投影三维测量系统中标定技术的研究

相机和投影仪的标定精度决定光栅投影三维系统的测量精度。提出一种改进的标定方法。该方法在逆向相机模型的基础上对投影仪进行标定,利用相位编码法进行绝对相位展开,避免相机标定误差的引入,在标定过程中减少投影仪投射图案的数量,使标定操作更加简单、快速。在系统的标定过程中,利用投影仪投射的垂直、水平两组光栅图像,建立其与相机图像的对应关系,进而求得标志点圆心在投影仪图像上的像素坐标;然后利用带有径向畸变的相机模型对投影仪进行标定;最后进行系统的立体标定,确定相机和投影仪间的相对位置关系。实验结果表明所提方法切实可行。     

线结构光三维测量系统扫描方向的标定

提出一种基于平面标靶的线结构光三维传感器扫描方向的标定方法。利用平面标靶对摄像头进行标定,得到摄像头的内部参数,将棋盘格平面标靶固定在空间某一位置,测量系统沿着扫描方向移动并采集一系列图像。根据这一系列图像求出摄像机的外部参数,并结合已经求出的摄像机内部参数计算出标靶上同一特征点在摄像机坐标系下的坐标值,对这些点进行直线拟合得到一直线方程,直线的方向就是测量系统的扫描方向。实验表明,该方法测量精度高,操作简单,无需辅助的调整设备,降低了标定设备的成本和系统校准的难度,适合现场标定。     

基于编码立体靶标的高精度双目相机标定

为提高双目相机标定的精度和效率，本文提出了一种基于新型编码立体靶标并结合高精度参数优化的双目相机标定方法。新型编码立体靶标通过整合4个空间姿态不同的编码平面靶标，只需拍摄一次即可完成双目相机标定，有效提高了标定效率；每个编码平面靶标内设置多个编码单元，在采集到局部靶标图像时仍能获得高精度标定结果；采用高精度参数优化方法，建立包含重投影约束、标准长度约束和共面约束的目标函数，有效提高了双目相机的标定精度。实验结果表明：相比于张氏标定方法，本文所提标定方法获得的左右相机平均绝对重投影误差分别降低了55.42%和57.22%，平均绝对标准长度误差降低了41.28%，平均绝对共面误差降低了63.04%。通过多次测量不同规格的标准量块，进一步验证了本文所提标定方法的可行性和有效性。     

一种基于单幅图像的相机标定方法

本文提出了一种相机快速标定方法,使用一个平面标定板,仅拍摄一幅图像,就能完成相机标定.与通用的相机标定方法相比,可以减少拍摄图像及计算相机多个参数初值的麻烦,提高了相机标定的效率,尤其适用于多相机同时标定的情况.在计算相机内参时,使用Levenberg-Marquarat方法优化求解.实验结果表明,本算法速度快且精度较高,可应用于机器视觉研究、工业三维测量等多个领域的摄像机标定.本方法也可以选择拍摄二幅或者任意多幅图像,来参与算法的迭代优化过程,以进一步提高标定精度.     

基于绝对相位标靶的线阵相机标定方法

针对当前线阵相机几何标靶标定精度不足的问题,提出了一种基于绝对相位标靶的线阵相机标定方法。针对线阵相机成像特点,设计了结合相位与格雷码的绝对相位编码标靶。标定时首先由线阵相机获取标靶图像,计算标靶的绝对相位;然后在空间不同位置处摆放标靶,采用辅助面阵相机获取标靶间的相对位置关系,建立线阵相机图像与空间点的精确对应关系;最后采用两步法标定获取线阵相机内两相机间的坐标变换关系。仿真与实验结果表明：标定的最大重投影误差为0.089 pixel,与现有方法相比降低了79.78%,所提方法具有良好的抗噪、抗离焦性。     

视觉测量中基于单应性矩阵的平面靶标图像特征提取

针对平面圆特征靶标和平面方格特征靶标图像,研究一种基于映射矩阵实现特征提取的新方法。根据靶标图像上至少4个角点位置的特征图像坐标及其对应的三维空间坐标建立靶标平面与像平面的单应性关系矩阵,结合已知的特征点空间坐标得到与已知空间坐标特征点相对应像面上特征点的粗略图像坐标,进而通过最小二乘椭圆拟合（圆特征靶标）或角点提取算...     

相机圆形点阵标定法中投影点的精准定位

针对圆形特征点难以精确定位投影点的问题,提出样本点在椭圆上的最近邻点、椭圆的逼近程度和投影点集的相似性,用最小二乘法拟合椭圆投影点的最近邻点得到投影椭圆,以其中心做为投影点(简称优化最小二乘法)。拍摄有494个圆形点的点阵板,分别用灰度重心法、扫描最小二乘法、Canny边缘最小二乘法和优化最小二乘法获得不同投影点集边缘的拟合椭圆,优化最小二乘法的拟合椭圆具有最高逼近程程度,达到0.812968;用这些方法的投影点进行相机标定,测量物件长度,优化最小二乘法的测量精度最高,达到99.99%。不论是投影椭圆的逼近程度还是应用标定参数测量相同物件的测量精度,优化最小二乘法都具有最优结果,因而优化最小二乘法能够精确定位点阵标定法中的圆形投影点。     

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.     

基于同心圆光栅和契形光栅的摄像机自标定方法

提出一种利用同心圆光栅和契形光栅作为标定模板,基于正交方向消失点摄像机自标定的新方法。新方法利用相移条纹相位提取精度高的特性来求零相位特征点,避免了传统标记点提取误差给标定结果带来的影响。要求摄像机至少从6个方位拍摄标靶,采用四步相移得到光栅的截断相位并求解零相位交点,计算消失点从而解算出摄像机的内参数。根据模拟实验得到影响消失点标定精度因素的分析结果,制作了含有7个周期的同心圆光栅和4个周期的契形光栅。实际测量实验中分别用光栅靶标和灰度同心圆靶标进行相机标定,对比重投影误差,结果证明新方法提高了基于消失点标定算法的精度和稳健性。