基于双目立体视觉的视线跟踪系统标定

针对使用主动红外光的视线跟踪系统存在的限制,构建了在自然光条件下允许头部自然移动的视线跟踪系统,该系统通过双目立体视觉系统获取眼睛特征参数,在三维空间中重构眼睛视线向量来估计眼睛的视线.通过头戴式标定板来估计头部姿态,减少了视线跟踪过程中头部移动带来的误差影响;提出了一种视线跟踪系统中个人参数的标定方法,该方法先假定眼睛视轴与光轴重合,由此计算出眼球的中心、半径、眼睛视轴与光轴的夹角的初始估计值,用非线性优化算法对这些初始值进行优化.通过实验表明,提出的视线跟踪算法对使用者限制较少,同时具有较高的视线估计精度,能满足很多视线跟踪应用场合的需要.     

单目激光散斑投影系统的外参数标定方法

由于缺少可参考的散斑图案,单目激光散斑投影系统需要借助精密的测距仪器,提前拍摄不同标准距离处的散斑图像,测量效率较低,且无法在线校正系统的光轴偏移。针对上述问题,提出一种基于单目激光散斑投影系统的外参数标定方法,可将单目激光散斑投影系统等效于带有散斑图像的双目立体视觉系统。通过调整标定板的位姿,计算同名散斑点的空间三维坐标,解算红外相机与激光散斑投射器之间的位姿关系,并对其进行迭代优化,生成投射器的虚拟散斑图像。实验结果表明,所提方法的位移测量误差低于0.16 mm,标准球的半径测量误差低于0.13 mm,且在一定的深度范围内,深度重建结果明显优于Astra-Pro的探测结果。所提方法可有效提高单目激光散斑投影系统的标定效率和深度重建精度。     

视觉传感器的标定方法

在视觉检测方法的基础上,构造了一种便于几何测量的视觉传感器,给出了该视觉传感器的测量原理,并设计了该视觉传感器的标定方法,该方法利用空间中三个有特殊关系点的对应成像点,直接列写出方程组,求解出摄像机的内参数。内参数标定模型中考虑了几何畸变。     

摄像机的一种主动视觉标定方法

提出了一种快速高精度的摄像机主动视觉标定方法,建立了摄像机模型并详细分析了其各项参数的求解算法。标定时,令摄像机作一组二维的平移运动,采集圆孔靶标件的图像并计算圆心的像点坐标,同时记录摄像机的移动距离,得到标定所需的特征点。利用这些特征点计算摄像机标定参数,标定精度可达到0.005 mm。利用该方法定制的标定模块实现了摄像机的自动标定。该方法对摄像机运动的限制条件较少,并基本实现了摄像机模型参数的线性求解,为主动视觉系统的摄像机标定提供了一种有效的解决方案。     

采用分离式差分标定靶的单摄像机标定方法

采用分离式差分标定方法实现对单摄像机的高精度标定。在摄像机的物面位置上放置多个小尺度的分离式标定靶,每个标定靶上有标准点阵列,对每个光点由高斯曲面拟合法得到其CCD像面上的位置,光点位置检测结果的稳定性(均方根)达到1μm(相当于CCD 0.0053 pixel)。利用同一标定靶上标准点之间的物面差分坐标,进行四次曲面拟合,建立摄像机的像面与物面之间的映射关系。该方法对各个标定靶之间的距离没有提出要求,采用多个小尺寸的差分标定靶代替整体式的大尺度标定靶,降低对大尺度标定靶的制作要求。实验表明,当各个标定靶之间的相对角度误差小于60″时,标定残差平均值可以达到4.8μm(相当于CCD 0.028 pixel)。     

大尺寸视觉测量系统在线标定的新方法

提出了一种新的基于视场边缘距离相对约束条件的摄像机标定方法,并用于大尺寸测量中摄像机的标定,该方法在标定摄像机内外方位参数的同时也完成了成像畸变的校正,将标定结果用于测量,在4×4×1m3的测量视场内,其相对精度达到1/2000,与传统标定方法相比,该标定方法灵活性高,更加适用于测量视场较大的情况。     

基于消隐点几何特性的摄像机自标定方法

基于正交的两组平行直线形成的消隐点的几何特性,提出了一种摄像机内外参数的自标定方法。该方法利用连接光心与消隐点向量的正交性质,建立关于相机内参数的约束方程,并给出了约束方程的线性解法;针对现有自标定方法未能标定畸变系数的现状,提出了一种考虑畸变的非线性最优化算法,该算法以线性求解得到的内参数为初值,利用非线性单纯型法寻优标定畸变;建立消隐点坐标系,给出了摄像机外参数的求解算法。所给出的自标定方法不需要知道空间点的精确坐标,具有易于实现、精度高和稳健性好的优点。     

面向大视场视觉测量的摄像机标定技术

提出了一种面向大视场高精度视觉测量的摄像机标定新方法,该方法采用亮度自适应的单个红外发光二极管(IR-LED)作为目标靶点,将该靶点固定在三坐标测量机的测头上,并依次精确移动至预先设定的空间位置,每次靶点到达设定的空间位置时,摄像机对靶点进行图像采集。利用三坐标测量机的精确位移,在三维空间构成一个虚拟立体靶标。针对虚拟立体靶标在大视场摄像机标定中只能覆盖一小部分标定空间的问题,通过自由移动摄像机在多个方位对虚拟立体靶标进行拍摄,使得多个虚拟立体靶标分布于整个标定空间。摄像机在每个方位对虚拟立体靶标的拍摄都标定出一组摄像机的内、外参数,然后以摄像机内参数和摄像机在各个方位下拍摄的虚拟立体靶标在摄像机坐标系下的位置及姿态参数为优化变量,建立以所有三维靶点位置重投影误差平方和为最小的目标函数,采用非线性优化方法求解摄像机标定参数的最优解。该方法较好地解决了大视场视觉测量中大尺寸靶标加工困难、摄像机标定精度难以保证的问题。仿真和实际标定实验均证明此方法可以有效提高大视场摄像机的标定精度。     

基于粒子群优化的水下成像系统标定

摄像机在水下拍摄时,经过不同介质的成像光线会发生折射,小孔成像模型不再成立,现有标定方法无法准确标定系统参量.针对此问题,本文提出一种基于粒子群优化的水下成像系统标定方法.在空气中应用张正友平面标定法得到摄像机内、外参量,通过求取特征点间相对定位距离,建立系统对水中物体的标定评价函数,并用粒子群算法对其优化,从而标定得到光心到防水罩距离、防水罩平面法向量和防水罩厚度.结果表明:基于粒子群标定算法得到的相对定位误差平均值分别为1.99%和0.62%,而应用高阶畸变折射补偿法得到的相对定位误差平均值分别为3.29%和2.68%;当被测物位于不同拍摄距离以及改变不同姿态时,由本文算法得到的相对定位误差均低于高阶畸变折射补偿法,且本文提出的标定算法可以得到高准确度的系统参量,为水下视觉研究提供了可靠的参量依据.     

一种单线阵CCD立靶系统参数的标定方法

单线阵CCD立靶相对其它立靶方法而言具有结构简单、成本低等优势,而系统参数的准确标定是测量精度的保证。针对该立靶测量系统,通过建立标定模型确定了影响测量精度的各系统参数,包括镜头主点,激光器位置,相机的倾角、焦距和原向反射膜高度。将整个系统参数看做一个黑盒模型并进行整体标定,只需考虑黑盒的输入和输出端,根据CCD相机所接收到弹丸双投影点的位置计算弹丸的坐标。实验结果表明在靶面大小1m×1m时,理论计算值与实际放置模拟弹丸之间的偏差小于5mm。     

基于两个正交一维物体的单幅图像相机标定

提出了一种利用两个正交一维物体构成“T”型靶标进行摄像机标定的新方法.该方法只需对“T”型靶标上已知坐标的5点投影一幅图像,然后根据柔性靶标原理计算出由虚点和标记点组成的共直线的4点,由射影变换同素性、接合性以及交比不变性标定出镜头的一阶径向畸变参数.利用已知畸变参数对图像进行畸变校正,然后由基于两个正交一维物体坐标变换的方法即可标定出相机的内外参数.该方法线性求解镜头畸变参数,避免了传统方法非线性迭代优化过程中产生的参数耦合现象.实验表明,不进行镜头畸变校正则相机标定精度随着图像噪声的增加呈不稳定状态;进行畸变校正后对简单标定计算的初始值进行优化得到稳定的高精度标定结果.整个实验设备简单,操作方便,只需一幅图像即可实现镜头畸变和相机内外参数的标定,可以达到实时的效果.     

基于机器视觉的移动工件抓取和装配的研究

针对工业生产线上某产品上下盖自动装配的问题,运用运动控制理论与机器视觉相结合,搭建了一套模拟工业生产线产品装配系统。首先利用工业相机对进入视场的工件进行单帧图像采集,获取图像数据;然后利用OpenCV对数字图像进行处理,包括中值滤波、阈值分割、孔洞填充、边缘提取来获取数字图像的特征;之后通过质心法结合矩形拟合计算出工件的质心坐标和偏转角度;最后引导六轴机械臂抓取产品的时候能根据图像处理结果进行纠偏和补偿。该系统采用平面棋盘格标定板对工业相机进行了标定,并且在线进行了验证,实验结果表明,工件抓取和装配成功率为100%,满足工业现场的装配精度要求。     

折反射全向相机镜面位姿的自标定方法

在已知镜面和透视相机参数的情况下,提出一种不需要任何其他标定物的折反射全向相机镜面位姿的自标定算法,只需要折反射相机采集任意一幅图像即可估计出反射镜面与透视相机之间的旋转和平移。利用镜面外边缘所成的像,通过平面圆位姿估算方法获得两个候选位姿;再利用透视相机镜头边缘的成像,同时进行镜头边缘参数估计和镜面位姿选择。该标定方法操作简单,精度高,适用于非单视点相机的标定。仿真和真图实验结果证明了该方法的有效性。     

摄像机镜头畸变的一种非量测校正方法

为了减少噪声对摄像机镜头畸变的校正结果带来的影响,提出了一种校正摄像机镜头畸变的非量测方法.先找出由直线畸变而成的曲线,再用直线段连接每条曲线的两个端点形成一些闭合曲线.把它们的面积平方和定义为畸变测度,并用遗传算法搜索畸变测度的最小值.以此得到畸变参量.计算表明,该畸变测度具有较好的抗噪声能力,而遗传算法能避免收敛于局部极小值,减少了矫正图像的均方根误差.实验表明,对多幅图像分别和联合校正,相应矫正图像之间的均方根误差较小,计算和实验郜表明该校正方法具有良好的稳健性.     

彩色数字摄像机控制参数影响的标定

当彩色CCD数字摄像机作为测量设备应用时,必须清楚地了解输入光强信号和输出信号之间的关系,明确各控制参数对信号的影响。依据彩色CCD数字摄像机原理和相关文献,建立起一般性的信号传递函数,针对于特定型号的彩色CCD数字摄像机,通过积分球测试实验对信号传递函数中相关影响参数进行标定分析,验证其影响方式和适用范围。     

相机标定的外界影响因素分析

针对相机标定结果易受外界因素干扰的问题,为了提高标定准确度,利用已有的摄像机针孔成像模型,采用自适应角点检测算法提取靶标图像中的特征点,标定结果以重投影横纵像素误差的平均值作为性能指标,对均匀光源的照度、标定图片数量以及标定靶标上棋盘格尺寸3个影响因子做了相应的分组对比实验。研究结果表明,选择亮度高的光源提升标定准确度达到38%以上;特征点数目156个时,仅需18张～22张标定图片;相对较小的棋盘格尺寸可以使得标定准确度提高50%。以上结果充分说明了光源、图片数量和棋盘格尺寸对于提高相机标定准确度具有重要意义。