基于机器视觉的三维灰度重构技术

基于双目立体视觉三维重构原理，采用主动扫描实现特征匹配的三维灰度重构技术，通过特征结构光扫描物体表面，由经过预标定的两套成像传感器拍摄其图像，经过图像处理程序提取出特征点，完成特征匹配，再计算出物体表面三维轮廓，同时将成像传感器中的灰度信息映射到相应的特征点，从而实现特征点的三维信息和颜色信息的重构和匹配。该技术为三维彩色逼真场景的重构奠定了基础。     

基于线结构光的双目三维体积测量系统

针对工业应用中工件的体积测量问题,设计了一个基于双目立体视觉原理的体积测量系统。线结构光投射到被测物表面产生变形的激光条纹,精确提取光条中心线,利用极线约束实现左右图像特征点匹配;根据双目视觉原理,由光条图像坐标计算出其在相机坐标系下的三维坐标,完成三维重建;将相机坐标系下的三维点云转换到理想的世界坐标系下,经过积分计算得到被测物体积。采用该系统对不规则棱锥实现三维重建,并完成体积测量。实验结果表明该方法具有一定的可行性和有效性,在工业检测领域有较好的应用前景。     

一种高精度线结构光视觉传感器现场标定方法

针对现有线结构光视觉传感器标定方法存在的局限性,提出一种不需要求解光平面标定点的标定方法.根据光条图像求解平面靶标上光条在摄像机坐标系下的Plücker矩阵.在视觉传感器前合适位置将平面靶标摆放多次,联立所有光条空间直线的Plücker矩阵,求解光平面在摄像机坐标系的平面方程.最后通过非线性优化方法得到光平面方程在最大似然准则下的最优解.在标定过程中,所有光条点都参与光平面参数的计算过程,因此该方法标定结果精度高、稳健性强.实验证明,与现有方法相比该方法标定精度提高30%左右.     

基于圆结构光照明和LED照明相结合的三维检测技术

针对孔内表面的检测问题,提出了一种新的基于结构光照明和LED照明相结合的三维检测技术。该方法主要包括三个步骤:首先通过圆结构光照明获取孔内表面的截面轮廓图像,并通过图像处理和系统标定得到当前截面上局部区域的深度值;然后通过平面光照明得到孔内表面的平面图像,并在分析成像关系的前提下,在对平面图像进行坐标变换后得到孔内表面的展开图像,结合图像处理算法,提取展开图像的局部区域的平面尺寸信息;最后将圆结构光数据和LED光源数据变换到同一全局坐标系下,得到内表面的三维信息。     

基于三线结构光的相机平面标定方法研究

相机标定技术是结构光三维视觉测量的关键技术之一,结构光系统的相机标定的精度对三维测量的精度有很大影响。首先对三线结构光系统图的相机标定方法进行了分析,简单介绍了工业相机成像的几何模型及标定的原理;其次利用Harris角点检测方法提取特征点坐标,并选用了BP神经网络来校正工业相机的畸变模型,以提高标定算法的优化速度和标定精度;最后采用张正友的平面标定法对校正后的摄像机模型进行标定实验,由实验结果知,该方法具有一定的准确性和有效性,在一定误差范围内,基于神经网络畸变校正的张正友相机标定能够有效提高视觉检测的精度。     

基于双重虚拟圆靶标的激光扫描测头标定

提出了一种基于双重虚拟圆来标定光平面的新方法。该方法利用棋盘的角点在图像坐标系下构建双重虚拟圆,虚拟圆与激光光条直线建立了相对的位置关系,根据交比不变原理计算出光条上的特征点在摄像机坐标系下的坐标。在摄像机视场范围内多次变换棋盘位置,构造出的虚拟圆也相应变换,由此计算得到更多的特征点,利用最小二乘法拟合光平面方程。实验表明,该方法求得的精度要明显优于实际的圆形靶标标定的精度,光平面标定的均方根误差为0.04mm,且棋盘靶标更易于制作,标定计算简单可靠,适合现场标定。     

圆结构光视觉三维点管道缺陷检测及重构

管道内表面的缺陷检测对于保证介质运输安全,避免泄漏和爆炸事故非常重要。在分析三维点分布几何特征的基础上,对基于视觉检测获得的管道内表面三维点,通过判断同一圆周上相邻点法线夹角变化检测管道内表面的凹凸缺陷,采用空间点相邻三角平面法线加权平均获取空间点的法线。依据三维点呈圆周分布的特点,采用相邻圆周上点顺次连接进行快速三角剖分。基于上述方法对实际测量的管道内表面三维点和仿真三维点分别进行了凹凸缺陷检测和三维重构。该方法能实现径向变化小于0.1 mm的管道凹凸缺陷的检测和识别,三维测量精度为0.081 mm。     

结构光三维测量系统标定的关键算法研究

系统参数标定是结构光三维测量系统的关键问题之一,标定板特征圆圆心检测精度与投影仪、相机镜头gamma效应引起的相位误差是系统参数标定的主要误差来源。采用Sobel算子粗定位标定板特征圆的边缘点,以正交傅里叶-马林矩(OFMM)算子对边缘点进行亚像素定位,用椭圆拟合法确定特征圆圆心的方法提高标定板特征圆检测精度。同时,推导结构光三维测量系统gamma非线性数学模型,将计算得到的系统gamma值的倒数作为投影正弦光栅的指数以降低gamma效应引起的相位误差。实验结果证明了该方法的准确性,与不采用亚像素边缘检测与gamma校正相比,X、Y方向的标定精度分别提高约3.5倍与5倍。     

一种机器人视觉系统非接触式手眼标定方法

针对传统机器人视觉系统手眼标定方法存在人工定位特征点误差大和标定过程耗时长的问题,提出了一种机器人视觉系统非接触式手眼标定方法。采用圆锥体作为标定块,通过3D视觉传感器采集标定块图像,基于Halcon编写上位机程序对图像进行处理计算,自动获取3D视觉传感器坐标系下标定块特征点坐标,同时导入机器人基坐标系下的坐标,计算手眼关系变换矩阵,完成机器人视觉系统手眼关系标定。实验表明:此方法平均标定操作时间为6.47min,平面定位误差最大值为0.39mm,空间定位误差最大值为0.478mm,缩短了标定操作时间并提高了标定精度。     

激光束空间位姿高精度标定方法

关节型激光传感器是新型的跨尺度空间、非接触三维坐标测量仪器。为使关节型激光传感器实现精密测量,需要精确标定其系统参数,尤其是标定激光束的空间位姿。提出一种基于平面靶标和球靶标相结合的激光束空间位姿标定方法。通过建立像素坐标系和世界坐标系的矩阵关系,得到激光点的三维坐标,进而通过直线拟合得到激光束的空间位姿。转台旋转轴的空间位姿通过最小区域圆拟合得到。实验结果表明,在1 m的测量范围内,传感器系统的最大距离测量误差约为0.05 mm,新标定方法准确有效。     

Constructing feature points for calibrating a structured light vision sensor by viewing a plane from unknown orientations

To calibrate a structured light vision sensor, it is necessary to obtain at least four non-collinear feature points that fall on the light stripe plane. We propose a novel method to construct non-collinear feature points used for calibrating a structured light vision sensor with a planar calibration object. After the planar calibration object is moved freely in the range of measuring of the structured light vision sensor at least twice, all the local world coordinates of the feature points falling on the light stripe plane can be readily obtained in site. The global world coordinates of the non-collinear feature points in the local world coordinate frame can be computed through the three-dimensional (3D) camera coordinate frame. A planar calibration object is designed according to the proposed approach to provide accurate feature points. The experiments conducted on a real structured light vision sensor that consists of a camera and a single-light-stripe-plane laser projector reveal that the proposed approach has high accuracy and is practical in the vision inspection applications. The proposed approach greatly reduces the cost of the calibration equipment and simplifies the calibrating procedure. It advances structured light vision inspection one step from laboratory environments to real world use.     

基于平面互补靶标的线结构光标定系统

为提升线结构光传感器的标定效率与精度,设计了一种集成自背光可调节位姿的平面棋盘格-同心圆互补线结构光标定系统。该系统基于同心圆圆心的真实投影位置与投影椭圆圆心位置的几何关系,建立非线性优化偏心误差补偿模型,精确得到透射投影下圆心偏心误差补偿位置。该方法与传统标定方法对比降低重投影误差84.7%,有效解决了圆形标志物偏心误差补偿的高精度标定难题。通过将相机坐标系下过光心、光条中心线的平面与靶标平面结合,多次获取空间交线的坐标信息增加特征点,并使用最小二乘法拟合光平面方程,解决了因特征点少从而平面拟合标定精度较低的问题。在复杂环境下重复实验测得大尺寸砂轮外径误差均值为0.005 1 mm,结果表明该标定系统具有一定的准确性和简便实用性。     

一种用于计算三维视觉测量中线结构光平面的新型算法

介绍了一种基于线结构光的机器视觉测量系统的光平面计算方法.该方法采用图像减影来获取光条图像,利用Steger算法提取图像中的亚像素光条中心点,再用正交直线拟合法计算图像坐标系下的光条直线方程.通过靶标特征点的世界坐标和交比不变性,计算线结构光在靶标平面上的世界坐标点,并将这些坐标点用正交平面拟合法计算得到光平面方程.为了提高整体准确度,本文对算法进行了细节优化,给出了标定系统的设计方案和实验过程.实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的准确度.     

A novel 1D target-based calibration method with unknown orientation for structured light vision sensor

The problem associated with calibrating a structured light vision sensor is that it is difficult to obtain the coordinates of the world calibration points falling on the light stripe plane. In this paper, we present a novel method to address this problem by randomly moving a 1D (one-dimension) target within the sensor's view field. At each position where the target is set, the world coordinates with one calibration point on the light stripe plane that can be obtained based on at least three preset known points on the 1D target by a proposed two-stage technique. Thus, as long as the 1D target is at least set at three different positions, not less than three such calibration points can be obtained to perform the structured light vision sensor calibration. The simulation and real experiments conducted reveal that the proposed approach has an accuracy of up to 0.065 mm. The advantages of the proposed method are: (1) 1D target is easily machined with high accuracy, which reduces the cost of the calibration equipment; (2) the method simplifies the calibration operation and can be convenient in on-site calibration; (3) the method is suitable for use in confined spaces.     

Line structured light vision sensor calibration using parallel straight lines features

Line structured light vision sensor (LSLVS) calibration is to establish the relation between the camera and the light plane projector. This paper proposes a geometrical calibration method for LSLVS via three parallel straight lines on a 2D target. The approach is based on the properties of vanishing points and lines. During the calibration, one important aspect is to determine the normal vector of the light plane, another critical step is to obtain the distance parameter d of the light plane. In this paper, we put the emphasis on the later one. The distance constraint of parallel straight lines is used to compute a 3D feature point on the light plane, resulting in the acquisition of the parameter d. Thus, the equation of the light plane in the camera coordinate frame (CCF) can be solved out. To evaluate the performance of the algorithm, possible factors affecting the calibration accuracy are taken into account. Furthermore, mathematical formulations for error propagation are derived. Both computer simulations and real experiments have been carried out to validate our method, and the RMS error of the real calibration reaches 0.134 mm within the field of view 500 mm × 500 mm.     

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。     

基于光学参考棒的立体视觉测量系统现场标定技术

为实现大空间复杂工件的准确测量,精确标定立体视觉系统变得越来越重要。为了克服传统立体摄像机标定过程繁复、户外实现困难的弱点,提出了一种基于光学参考棒的灵活、有效的立体视觉测量系统标定技术。参考棒水平和深度方向各有三个距离已知的红外LED作为特征点。通过在测量范围内的不同位置和方位移动光学参考棒,两像机同时捕获参考棒上特征点的图像。基于匹配的特征像点以及对极线约束,利用线性算法和Levenberg-Marquardt(LM)迭代算法快速地标定立体视觉测量系统。两像机之间平移量的比例因子由参考棒上特征点间的已知距离确定。参量标定过程中,自动地控制光强,优化曝光时间,使不同位置处光点图像的强度均一致,可以获得高的信噪比,提高标定精度。实验结果表明,该方法灵活、有效,在线标定能达到很高的精度,将现场标定过程应用到实际的大空间三维测量系统中,测量最大误差为0.18 mm。     

基于视觉测量的飞行器舵面角位移传感器标定

提出一种基于计算机单目视觉的飞行器副翼、襟翼、方向舵和升降舵角位移传感器的非接触标定方法.用共面的两个特征圆组成一标定靶固定在飞行器舵面上,用一台定焦数码摄像机对标定靶拍照,获得特征圆数字图像.经图像分析确定特征圆圆心及直径在像面上的透视投影位置和长度,根据透视投影逆变换原理建立物和像空间坐标关系的解算模型,进而导出靶面平面方程.飞行器舵面角位移则由标定靶面的法线方向余弦来表示.仿真结果表明,该方法具有标定过程快速、简单和准确的特点.不需事先标定摄像机内外部参量,其标定准确度优于0.2°.     

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.