双目视觉系统的测量误差分析

通过对双目视觉测量系统的研究,建立了双目视觉测量系统的误差模型,并分析了系统结构参数对测量结果的影响。在理论上对系统结构参数(两光轴夹角、基线距离)与测量精度之间的关系进行了系统、详尽的分析,得出了测量系统的位置误差对距离方向上的精度影响较大;光轴夹角的变化对测量误差影响不大,而距离方向的误差随着基线距离的增加而减小的结论。本文建立的误差模型对具体的双目视觉测量系统的设计具有指导作用。     

基于ICP算法的双目标定改进方法研究

双目视觉作为一种非接触三维(3D)测量技术,其位姿标定结果的好坏将直接影响3D物体测量的精度。基于迭代最近点(ICP)算法获得两组点集之间平移和旋转参数的原理,提出了一种在传统双目位姿标定结果的基础上补偿双目标定矩阵改善精度的方法。介绍了摄像机模型、双目视觉测量模型和ICP算法的基本思想。用双目摄像机标定的外参数和相同的靶标坐标系获得双目视觉位姿矩阵,在此提出基于ICP算法获得两组点集的旋转平移矩阵补偿双目位姿矩阵的方法,以及相应的靶标角点坐标投影误差分析模型。双目摄像机采集9组5×7个角点的靶标标定图像,应用ICP算法补偿双目位姿矩阵,并采用误差模型对9组标定结果进行了分析,双目结构光标定改进实验结果表明,应用ICP算法补偿双目标定模型能显著地提高双目标定的精度。     

单摄像机立体视觉测量系统的高精度变焦标定技术

针对现有用于光学测量的双目变焦系统标定方法难度大、测量精度受限于两摄像机内参一致性等问题。提出一种基于单摄像机的平行双目立体视觉系统实现及其高精度变焦标定方法。方法基于三角测量原理采集图像,利用高精度位移台驱动单摄像机进行平移以保证基线精度;求解离散焦距下的预标定结果并利用BP神经网络模型对其进行拟合,以实现任意焦距下系统内外参数动态估计。实验结果表明,系统预标定的重投影误差小于0.1664 pixel,变焦后图像畸变校正平均误差为0.0982 pixel,立体视觉测量尺寸绝对误差小于0.05mm。方法能弥补传统变焦标定方法的不足,消除双目内参不一致引入的误差,提高视觉系统的测量精度。     

非平行双目视觉系统水下标定与测量

针对用非平行双目视觉系统进行水下拍摄测量时,由于折射所导致的测量误差较大、精度不高的问题,建立了基于折射光路的水下双目视觉系统测量模型,并以Agrawal方法为基础,在已知两摄像机相对位置关系的前提下,对该测量模型参数标定的方法进行了改进。为验证改进的Agrawal方法的可靠性,与Agrawal方法进行水下标定对比实验。结果表明,相较于Agrawal标定算法得到的防水罩法向量这一模型参数,提出的改进算法的结果与真实值更为接近。在此基础上,应用标定后的水下双目视觉系统测量模型对水下靶标标定点间的标准距离进行测量,测量误差平均值为-0.0134 mm,最大误差为0.2073 mm,与空气中双目视觉系统测量精度相当。     

双目立体视觉测距系统误差模型的研究

针对双目立体视觉测距中产生误差的问题,分析了系统中的各个参量,并建立了双目立体视觉测距系统的误差模型。得出引起测量系统误差最大的两个参量是CCD摄像头的对准程度和测量的距离;在视场中心的距离测量精度低,边缘测量精度高,在视场中心的水平和纵向的测量精度却远高于在边缘的测量精度两个结论。基于本文建立的误差模型可以指导适用于具体应用场合的双目立体视觉测距系统的设计。     

非相干成像双目视觉系统的误差分析

影响双目视觉系统测量精度的因素很多,目前系统结构参数对测量精度的影响主要有光轴与基线的夹角、基线距离、水平视角、物距以及透镜焦距等。由于孔径尺寸直接影响成像分辨率,是决定双目视觉测量精度的核心因素,因此依据非相干成像理论,对双目成像过程进行仿真和实验,采用加速鲁棒特征算法对所成的图像对进行特征提取与匹配,获取其视差值,并且计算其视差均方根误差来表征系统误差。研究结果表明,系统误差随着透镜孔径大小的增大而减小,并且趋于饱和。该研究可以为双目系统设计过程中系统参数和孔径尺寸的选取提供理论和实验依据。     

水下双目立体测量系统的建模与误差分析

提出了一种新的基于双目视觉的水下成像模型。在摄像机理想针孔成像模型的基础上,考虑平面防水罩厚度对光线经水、防水罩、空气发生两次折射的影响,建立了摄像机在水下环境中物体的三维重建模型。针对此模型,分析了双目测量系统结构参数以及被测物点位置对测量精度的影响,对进一步优化系统结构设计和提升系统测量精度具有一定的实际指导意义。     

立体视觉测量系统标定误差补偿

双目视觉测量系统利用三角测量法原理进行三维测量，其结构特性决定了测量误差随测量距离的增加而增大。针对测量误差的分布规律，该文提出基于局部视场的双目视觉测量系统优化方法。利用外在结构建立测量坐标系，减小标定和测量过程信息非一致性引入的系统误差；利用相机参数之间的耦合作用补偿系统固有参数标定误差并建立查找表，建立关于标定参数的虚拟映射。模拟实验最大误差小于0.03 mm，系统实验误差小于0.3%，实验表明优化后系统主要测量误差来源于探测器离散化引入的随机误差，双目视觉测量系统达到理论测量精度。     

基于主动散斑投射的水下双目视觉三维成像

基于主动散斑投射的双目立体视觉成像技术仅需一次投影拍摄即可实现三维重建,适合于动态成像,但在水下应用时,存在小孔模型失效、极线约束匹配条件不满足,以及投射散斑左右图像因受水下环境吸收、散射影响产生退化等问题。本文重新建立了基于主动投射散斑图案的水下双目视觉成像模型,分析了散斑图案对水下双目对应点匹配精度的影响,搭建了主动散斑水下双目视觉动态三维成像系统实验装置。实验结果表明,基于主动散斑投射的水下双目立体视觉技术具有较好的动态3D成像效果,动态误差在该双目立体视觉实验装置本身结构和系统参数决定的静态误差之内。     

光场相机视觉测量误差分析

光场相机通过一次曝光可以获取空间目标的位置和方向信息,具有重聚焦和多视角的特性,利用光场的这些特性可以进行视觉测量.本文对光场极平面图像视觉测量、重聚焦视觉测量、双目视觉以及多目视觉测量方法的测量原理和误差影响因素进行了理论分析,并通过实验验证了光场视觉测量误差跟不同视角基线长度,主透镜焦距大小,目标离相机的实际距离等结构参量的关系;理论分析和实验结果表明,由于相机基线较短,远距离测量误差较大,近距离测量具有较高的精度;在光场微透镜阵列大小有限条件下,采用多个视角组合的测量方法具有更高的测量精度.     

基于光学测棒的立体视觉坐标测量系统的研究

提出了一种基丁测量与校准功能合一的光学测棒的立体视觉坐标测最系统.采用光学测棒作为成像目标,通过任意放置的两台摄像机获取测棒上的发光特征点的图像实现被测物体三维坐标的测量,同时利用测量数据定期对两台摄像机外部方位参数进行校准.深入研究了两台摄像机内部参数和外部方位参数校准过程中的校准件和校准算法的设计,以及系统测量建模等关键技术,提出了相应的解决方案,减小了摄像机内外参数校准及测量模型对测量结果的影响,提高系统的测量精度.实验结果表明.该系统的最大测量误差为0.11 mm.     

基于四目系统的真实场景三维建模

为实现敦煌莫高窟文化遗产数字化保护,设计了一套基于四目系统的真实场景三维建模方法。针对双目立体视觉系统特征点匹配精度不高的问题,构建了一种四目立体视觉系统,并设计了与之相适应的高精度立体匹配策略,运用四目系统的冗余设计和自检验功能,可以获得高精度的空间点云数据。针对Delaunay三角化结果中不相关目标的错误连接问题,增加三角形边长分别在图像坐标系和世界坐标系中的约束条件,抑制错误三角形,该条件可根据点云数据分布特征自适应获取。该系统已被运用到莫高窟第172窟的三维重建中。结果表明:该系统可以重建多目标、深度变化大的复杂场景,172窟的有效点云为41 649点,三维建模时间约为0.5 h。     

High precision camera calibration in vision measurement

In order to ensure the measurement precision for shape recovery from a stereo vision system, a novel high precision calibration method is presented. Some standard points acquired from the object of interest are used as standard world points. There are four rotation matrices and translation matrices that need to be calibrated, the first is between the left camera and the world coordinate, the second is between the right camera and the world coordinate, the third is between the left camera and the right camera, and the last is between the right camera and the left camera. The lens distortion parameters include radial and tangential distortion. The merits of the calibration method are its high precision, easy of operation, and high reliability.     

A novel virtual four-ocular stereo vision system based on single camera for measuring insect motion parameters

A novel virtual four-ocular stereo measurement system based on single high speed camera is proposed for measuring double beating wings of a high speed flapping insect. The principle of virtual monocular system consisting of a few planar mirrors and a single high speed camera is introduced. The stereo vision measurement principle based on optic triangulation is explained. The wing kinematics parameters are measured. Results show that this virtual stereo system not only decreases system cost extremely but also is effective to insect motion measurement.     

基于在轨成像物理机理的立体测绘相机建模与仿真

基于在轨成像物理机理的立体测绘相机成像建模与仿真综合考虑了大气辐射传输、卫星运行平台、光学系统成像、相机辐射响应等各个环节,采用数值模拟技术进行精确建模,可用于进行成像过程端到端的完整分析,评估成像系统设计可行性及成像质量。本文以可见光立体测绘相机为例,采用高精度高、分辨率地表物理模型作为输入源,首先结合立体测绘相机内外方位元素计算正视相机和前视相机CCD光敏面各亚像元区域中心的观测向量,然后根据目标相机的成像参数得到地面目标在相机入瞳处的辐亮度,最后通过光线追迹算法和光学系统点扩散函数模型计算探测器靶面的辐通量,经由探测器辐射响应模型得到数字影像。实验结果表明,正视相机几何物理模型定位精度达124 m,前视相机定位精度达193 m,能够较为可靠地模拟出立体影像,模拟方法可行。     

A novel optimization method of camera parameters used for vision measurement

Camera calibration plays an important role in the field of machine vision applications. During the process of camera calibration, nonlinear optimization technique is crucial to obtain the best performance of camera parameters. Currently, the existing optimization method aims at minimizing the distance error between the detected image point and the calculated back-projected image point, based on 2D image pixels coordinate. However, the vision measurement process is conducted in 3D space while the optimization method generally adopted is carried out in 2D image plane. Moreover, the error criterion with respect to optimization and measurement is different. In other words, the equal pixel distance error in 2D image plane leads to diverse 3D metric distance error at different position before the camera. All the reasons mentioned above will cause accuracy decrease for 3D vision measurement. To solve the problem, a novel optimization method of camera parameters used for vision measurement is proposed. The presented method is devoted to minimizing the metric distance error between the calculated point and the real point in 3D measurement coordinate system. Comparatively, the initial camera parameters acquired through linear calibration are optimized through two different methods: one is the conventional method and the other is the novel method presented by this paper. Also, the calibration accuracy and measurement accuracy of the parameters obtained by the two methods are thoroughly analyzed and the choice of a suitable accuracy evaluation method is discussed. Simulative and real experiments to estimate the performance of the proposed method on test data are reported, and the results show that the proposed 3D optimization method is quite efficient to improve measurement accuracy compared with traditional method. It can meet the practical requirement of high precision in 3D vision metrology engineering.     

基于网格点投影灰度相似性的三维重建新方法

基于双目立体视觉的三维重构是计算机视觉技术的主要内容之一,在机器人视觉导航、航空测绘、医学成像和工业检测等很多领域都有广泛的应用.提出一种基于网格点投影灰度相似性的双日立体视觉的三维重建新方法.首先将被测物体所在的世界坐标系划分成问距卡日等的矩形网格,将网格节点作为潜在的物点投影到左右图像坐标系上,然后根据不同深度的空间点在两幅图像上相应的灰度相似性来判断被测物体在三维空间中的深度信息.通过Matlab平台下的仿真实验证明了本方法的三维重建效果和计箅效率都要优于传统方法.与传统的图像匹配方法相比,具有算法简单、速度快、精度高、且不受摄像装置非线性畸变影响的优点.     

Calibration for stereo vision system based on phase matching and bundle adjustment algorithm

Calibration for stereo vision system plays an important role in the field of machine vision applications. The existing accurate calibration methods are usually carried out by capturing a high-accuracy calibration target with the same size as the measurement view. In in-situ 3D measurement and in large field of view measurement, the extrinsic parameters of the system usually need to be calibrated in real-time. Furthermore, the large high-accuracy calibration target in the field is a big challenge for manufacturing. Therefore, an accurate and rapid calibration method in the in-situ measurement is needed. In this paper, a novel calibration method for stereo vision system is proposed based on phase-based matching method and the bundle adjustment algorithm. As the camera is usually mechanically locked once adjusted appropriately after calibrated in lab, the intrinsic parameters are usually stable. We emphasize on the extrinsic parameters calibration in the measurement field. Firstly, the matching method based on heterodyne multi-frequency phase-shifting technique is applied to find thousands of pairs of corresponding points between images of two cameras. The large amount of pairs of corresponding points can help improve the accuracy of the calibration. Then the method of bundle adjustment in photogrammetry is used to optimize the extrinsic parameters and the 3D coordinates of the measured objects. Finally, the quantity traceability is carried out to transform the optimized extrinsic parameters from the 3D metric coordinate system into Euclid coordinate system to obtain the ultimate optimal extrinsic parameters. Experiment results show that the procedure of calibration takes less than 3 s. And, based on the stereo vision system calibrated by the proposed method, the measurement RMS (Root Mean Square) error can reach 0.025 mm when measuring the calibrated gauge with nominal length of 999.576 mm.     

一种目标空间运动分析系统

针对运动目标空间定位问题,将立体视觉技术与单视频序列下的运动目标检测相结合,设计了一种目标空间运动分析系统,实现目标的空间定位,扩展了单视频序列运动目标检测课题的应用范围。针对从单目向多目过渡过程中面临的问题,从硬件上提出了相应的解决方案,将立体镜头与高速相机相结合,克服了芯片一致性、相机同步、运动拖影等影响。由于立体像对源于同一帧图像,所以可以直接使用传统单序列运动目标检测方法获取运动掩模。使用该空间运动分析系统在光照充足的室外条件下进行单一目标的自由落体和斜坡运动2组实验,实验结果表明:该系统运行稳定,实现了运动目标的空间位置分析功能,1 m范围内,定位绝对误差小于0.01 m。     

逆向工程中基于共轴立体视觉的曲面边界测量

针对逆向工程中引导性曲面边界信息的快速获取问题,系统地研究了共轴立体视觉测量方法,建立该方法的数学模型,详细分析了摄像机焦距、基线距等系统结构参数及被测点空间位置对测量精度的影响,通过数学分析确定摄像机基线距的最佳取值范围,研究共轴立体视觉测量系统特殊的极线几何关系.提出基于共轴立体视觉的曲面边界快速测量方法,利用三坐标测量机的精密机械系统及精确的空间定位能力,用单个摄像机以两次共轴定位摄取图像的方式实现共轴立体视觉测量功能,然后利用共轴立体视觉外极线相互平行且通过各自像平面主点的特殊极线几何关系简化同源像点匹配过程,从而快速获取被测曲面的边界信息.实验结果表明:用基于三坐标测量机的单摄像机共轴立体视觉测量方法获取的曲面边界平均误差为0.268 mm,基本满足逆向工程中对引导性曲面边界的测量精度要求.