光笔式双目视觉测量系统标定技术研究

针对光笔式双目视觉测量系统的标定问题,讨论了关于相机内参、双相机外参以及测量笔的相关标定理论,开发了一整套基于LabVIEW的标定系统。运用张氏平面标定法实现了相机内参标定。结合基于标准长度的外部参数标定方法,实现了双相机外参数标定。运用粒子群算法和LM算法相结合,加快了目标函数高维寻优速度。在测量笔标定环节,提出了一种基于最小二乘法的现场校准方法。标定系统完成了后期开展相关测量前的所有准备工作,具有较高的精度和实用性。在测量系统标定结果基础上对直径25 mm标准陶瓷球进行测量,测量结果标准差达到0.019 mm。     

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。     

基于方向性靶标和多约束优化的双目相机标定

提出了一种基于方向性靶标和多约束优化的双目相机标定方法。新型方向性平面靶标能够判断靶标的旋转方向,并对每个标定角点进行编码,以保证双目相机在拍摄到局部靶标的情况下依然能够完成同名点匹配,进而完成双目相机标定。根据方向性靶标建立双目相机标定模型,引入用于描述平面靶标姿态的天顶角和方位角,通过天顶角和方位角筛选出在不同位置上的靶标姿态均具有明显差异的图像作为标定图像,这提高了双目标定结果的稳定性;结合靶标的三维几何信息,建立了多维度约束的双目参数优化模型,提高了双目标定结果的精度。实验结果表明,与传统的张氏标定方法相比,所提出的标定方法能够有效提高所获得的标定结果的稳定性和精度;通过对标准量块进行多次测量,进一步验证了所提方法的有效性。     

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。     

超大视场长波红外立体视觉外部参数标定及内外参数评价

在红外光谱中,大气对不同波长辐射透过率不同,透过率较高的波段范围称为大气窗口。为在大视场角范围内探测目标在长波红外光谱的辐射,弥补传统可见光相机在复杂环境下不能探测目标的缺陷,超大视场长波红外相机应运而生。相比于传统可见光相机,超大视场长波红外相机覆盖视场大,能够用于夜间、烟雾等复杂环境,具有一定穿透效果。双目超大视场长波红外立体视觉系统可用于车辆夜间辅助驾驶,军用无人化作战平台全天候信息侦察等领域。作为实现立体视觉的第一步,标定的准确性严重影响立体视觉中物体三维重建精度,因此提高标定准确性是立体视觉研究中的关键问题。标定目的是求出立体视觉成像的内部参数和外部参数,内部参数描述相机镜头成像的物像关系,外部参数表示两个相机之间的相对位置关系。但超大视场长波红外相机成像畸变严重、分辨率低、图像对比度低,对立体视觉标定造成极大困难。为准确标定超大视场长波红外立体视觉外部参数,在Scaramuzza通用相机模型基础上提出了一种基于最小二乘法的外部参数标定方法;为评价内外参数标定结果准确性,以常用单目角点重投影误差评价内部参数为基础,引入外部参数,提出一种双目角点重投影误差评价方法。为验证方法有效性和准确性,使用主动红外辐射标定板生成角点,分别采用视场角(FOV)为180°和210°的两组双目超大视场长波红外相机,在不同位置上进行标定实验。实验结果显示,常用的Bouguet方法双目平均重投影误差(BMRE)在0.782～0.943 pixels,而基于最小二乘法方法BMRE处于0.620～0.754 pixels,实验数据表明该方法有效降低了双目角点重投影误差,提高了外部参数标定准确性。此外,评价方法操作简便、客观准确,避免在评价过程中对物点三维重建从而引入额外误差,并且不需要高精度三维坐标测量设备。     

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。     

基于相位移编码圆的相机离焦快速标定方法

针对大范围视觉系统相机标定难度大、效率低的问题,提出了一种基于相位移编码圆的相机离焦快速标定方法。该方法首先通过相位移编码圆实现离焦状态下的特征点提取;利用标靶空间位置信息构建出单目相机的目标函数,并采用非线性最小二乘法求解相机的内部参数;通过建立双目系统的目标优化函数解析出相机系统的外部参数。该方法无需移动相机或标靶,通过拍摄3幅相位移圆图像,即可完成大范围视觉系统相机离焦状态下的快速标定。经实验验证:标定焦距偏差在0.5%以内,逆向投影误差最大为0.33pixel,解决了大范围视觉系统相机标定难度大、效率低的难题。     

基于同心圆合成图像匹配的双目视觉标定

分析了双目视觉传感器的数学模型,提出了一种基于同心圆合成图像匹配的双目视觉传感器的标定方法。在测量范围内任意多次摆放同心圆靶标,由两台摄像机拍摄靶标图像。根据摄像机模型与已知同心圆在靶标坐标系上的位置关系,构造合成图像,将合成图像与观测图像进行相似度匹配,通过优化定位得到靶标上每个圆的圆心点图像坐标。利用左右图像对应的圆心图像坐标和双目视觉的约束关系,对双目视觉传感器参数进行非线性优化,并得到最优解。所提出的标定方法是在张正友方法的理论基础上,利用了图像的整体性进行的优化。实验结果表明,该方法提高了标定精度。     

基于里程计法的双目云高系统外参标定研究

双目成像系统测量云底高基线长，外参标定困难。提出一种适用于地基云高测量系统的双目相机外参标定方法，采用ORB算法提取与匹配左右云图同名点，然后根据对极几何约束计算两个相机之间的旋转平移关系。为验证该算法的精度，在室外搭建基线60 m的双目云高系统，采用里程计法标定外参，标定得到两个相机之间的距离误差为34.44 cm，精度达到99.43%。通过分析校正后的双目云图和天空视差图，验证了大基线里程计外参标定法的精度较高。     

基于单目视觉的中医诊疗机械手三维坐标定位和变换方法

为了在按摩、针灸等中医相关诊疗过程中,高效率定位中医按诊所需腧穴.结合单目视觉标定与定位原理,提出了一种基于三维坐标系之间转换矩阵求取的中医诊疗机械手坐标定位和转换方法.通过进行相机标定得到相机内参数并建立相机三维世界坐标系,再基于可粘贴于机械手任意固定位置的自定义标签图像建立相机三维世界坐标系与机械手坐标系的转换关系...