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。     

基于单摄像机的三维位移测试方法

基于三维位移测量手段在工程技术领域的必要性和重要性,开展了基于单摄像机和数字图像相关的三维位移测试方法研究.基于图像位移场矢量中心和斜率与面内和离面位移的分别对应关系,采用Savitzky-Golay(SG)微分滤波器分离图像位移子区内的常数项与一次项,可实现物体三维位移分量的有效分离.以针孔摄像机成像模型为基础,开展了相应的数值模拟实验及悬臂梁端部受载的实验,发展了与三维线性变形对应的散斑图模拟方法,验证了基于二阶位移模式的牛顿-拉夫森迭代法的精度和适用性.数值模拟与实验结果均验证了三维位移测试方法用于实现物体三维位移重构的可行性和优越性.     

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。     

基于正三角形平面模板的摄像机标定与重建

提出一种采用正三角形平面模板标定摄像机内参数并进行重建的方法。模板包含一个正三角形和其重心至3个顶点的连线。用摄像机拍摄3幅以上不同位姿的模板图像,并提取每幅图像上角点的亚像素级坐标,然后计算消失点并拟合消失线,再由两组正交直线的消失点求得圆环点的图像坐标,最后线性求解出摄像机内参数。给出了两种弱化条件的模板,并介绍了恢复欧氏尺寸和摄像机部分外参数的方法。该方法降低了对标定模板的要求,模拟实验和真实实验的结果证明了其具有较高的标定精度。     

单摄像机单投影仪结构光三维测量系统标定方法

系统参数的标定是结构光三维测量系统工作的基础,且参数标定的精度直接影响测量的精度,其中投影仪目前还存在标定过程复杂、精度较低等问题。为解决该问题,通过投影一组圆阵图案到一块本身带有特征圆的平板上,并由摄像机拍摄;基于二维射影变换理论,通过误差补偿法建立投影仪图像坐标和摄像机图像坐标的对应关系,利用该对应关系计算获取标定点的投影仪图像坐标;以标定点的两组图像坐标和世界坐标为初始值,使用非线性算法对系统进行全参数整体优化,完成系统的标定。实验验证了系统标定误差最大值小于0.05 mm,误差均方根小于0.03 mm,结果表明该方法标定过程简单,能够有效地提高标定精度,具有较广的适用性。     

基于无穷单应的大视场摄像机标定方法

在大视场摄像机标定中,常常会出现由于场景过于单一而很难达到自标定所需要的场景约束和运动约束条件、立体标定所需要的强立体条件或者平面靶板标定所需要的绝对共面条件,如指向高空区域的摄像机标定任务就很难满足上述要求,因而大视场摄像机标定需要较为弹性的标定算法。提出一种基于无穷单应的大视场摄像机标定方法,该方法最少只需要4个非共线控制点和摄像机粗略的位置即可求解无穷单应,并且提出一种坐标变换方法以保证线性求解和优化无穷单应时的稳定性。从无穷单应中分解得到摄像机参数初始值,通过Levenberg-Marquardt(LM)优化算法最终实现摄像机的标定。在优化过程中,通过假设图像中心为主点和采用一阶径向畸变模型,相对增加了优化过程中的剩余自由度,能够实现4个像点为观测值的参数优化。相比于强立体或共面的条件,此方法所需条件很容易满足。仿真和实际实验验证了此方法的正确性和高精度,以及重复测量实验的灵活易实施。     

基于两平行线及其线上三点的摄像机标定方法

在大视场交通监控摄像机的标定中,由于不便于放置大尺寸标定靶标,常采用交通标线构成的特定几何图形替代标定靶标,但许多交通场景仅有一组平行的车道分界交通标线,难以获得传统标定方法所需的标定约束条件。针对此类交通场景,选取两平行交通标线和其中一条线上的三点作为标定参考物,依靠其中一条线上三点在单幅图像中的像素坐标、三点间的两个距离值及平行线间距作为约束条件来完成摄像机的标定。建立了图像坐标系与世界坐标系之间新的换算关系,推导出了摄像机内外参数的求解公式,探讨了旋转角对测量误差的影响。实验结果表明,在约束条件不足的情况下能够获得较好的摄像机参数近似解,沿道路方向上的测距精度优于对比文献的结果,具有标定参考物选取容易、操作简便、几何约束条件少等优点,适用于交通监控系统中大视场摄像机的快速标定场合。     

基于神经网络的结构光系统标定

提出一种基于神经网络的系统标定方法.通过射影变换及误差补偿方法,建立摄像机图像平面与投影仪图像平面的映射关系,利用该映射关系和标定点的摄像机图像坐标,计算得到相应的投影仪图像坐标;建立三层结构的神经网络,该网络以两个图像坐标为输入,对应的世界坐标为输出,训练样本由得到的标定点的两个图像坐标及其世界坐标组成,采用BP算法训练该网络;训练过程即为神经网络逼近系统模型的过程,训练完成时,系统完成标定.实验表明,与传统的结构光标定方法对比,本文提出的方法简化了建模复杂度和标定过程,提高了标定精度,并具有普遍适应性.     

基于直线特征的摄像机标定方法研究

提出了一种基于直线特征的求解摄像机内外方位参数的方法。首先利用径向平行约束RAC求解大部分的外方位参数,包括旋转矩阵R、平移分量tx和ty,然后再引入畸变模型求解内方位参数以及平移分量tz。该方法的特点是采用共面点标定物,利用直线特征约束进行标定,标定内外方位参数只需要一副图像就可以完成。实验结果表明,该方法是一种精度较高的、简单实用的摄像机标定方法。     

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。     

Complex object 3D measurement based on phase-shifting and a neural network

An accurate phase-height mapping algorithm based on phase-shifting and a neural network is proposed to improve the performance of the structured light system with digital fringe projection. As phase-height mapping is nonlinear, it is difficult to find the best camera model for the system. In order to achieve high accuracy, a trained three-layer back propagation neural network is employed to obtain the complicated transformation. The phase error caused by the non-sinusoidal attribute of the fringe image is analyzed. During the phase calculation process, a pre-calibrated phase error look-up-table is used to reduce the phase error. The detailed procedures of the sample data collection are described. By training the network, the relationship between the image coordinates and the 3D coordinates of the object can be obtained. Experimental results demonstrate that the proposed method is not sensitive to the non-sinusoidal attribute of the fringe image and it can recover complex free-form objects with high accuracy.     

基于单数码相机的三维视觉测量数据拼接方法

针对大型物体三维形貌视觉测量,提出了一种新的视觉测量三维数据拼接方法。以一台高分辨率数码相机作为全局测量设备,在测量过程中固定不动,并以数码相机坐标系作为全局坐标系。视觉传感器流动到不同位置对物体各子区域进行测量,获得局部坐标系下的三维数据。以一平面靶标为中介将视觉传感器在各位置的局部坐标系统一到全局坐标系下,从而将三维数据统一到全局坐标系下,完成三维拼接。该方法无需在被测物上贴标记,因此适用于任何材质的被测物,且消除了拼接累积误差。实验结果表明,该方法相对拼接误差为0.076%。以Venus石膏像为被测对象,视觉传感器对其三个局部区域进行测量,给出了局部测量结果及拼接结果。     

BP neural network applied to 3D object measurement based on fringe pattern projection

In the fringe projection profilometry, the traditional triangle method, such as Fourier-transform profilometry (FTP), is difficult to recover the stepped shape object from the deformed fringe pattern. In order to solve this problem, the neural network is introduced to deal with this kind of fringe patterns and gain the three-dimensional (3D) information of the measured object. By training the network, the relationship between the deformed fringe pattern and the height of the object can be obtained, and thereby the height of the object can be obtained. Furthermore, the object can be reconstructed perfectly without knowing the optical parameters of the experiment system. An obvious merit of this network method is that it can recover the 3D object in a short time and only need one deformed fringe pattern. Computer simulations and experiment validate the feasibility of the method.     

基于3D全卷积神经网络的肺叶自动分割方法

基于电子计算机断层扫描(CT)影像的肺叶分割是医生诊断和治疗肺部疾病的重要参考之一,但肺叶边界的模糊以及手动分割的巨大工作量使得医生难以准确、快速地分割肺叶。为此,提出了一种基于新型3D全卷积神经网络的肺叶自动分割方法。对原始CT图像进行预处理,然后利用预处理后图像训练卷积神经网络,再将待分割图像输入到训练好的网络模型中,实现CT图像中肺叶的自动分割。实验数据包括来自上海市肺科医院的50例肺部疾病患者的CT图像,30例被用于训练,20例被用于测试。对分割结果进行了定量评价,其中Dice系数为0.961,Jaccard相似系数为0.916。实验结果表明该肺叶自动分割算法具有更好的分割性能以及更强的泛化能力,即使在训练集数据较少的情况下,也能够准确、快速的分割肺叶。     

Adaptive control of chaotic systems based on a single layer neural network

This Letter presents an adaptive neural network control method for the chaos control problem. Based on a single layer neural network, the dynamic about the unstable fixed period point of the chaotic system can be adaptively identified without detailed information about the chaotic system. And the controlled chaotic system can be stabilized on the unstable fixed period orbit. Simulation results of Henon map and Lorenz system verify the effectiveness of the proposed control method.     

基于SfS的3D视觉测量研究

提出了一种将Shape from Silhouette(SfS)技术应用在三坐标机上的新方法,即用摄像机获取图像,用三坐标机作移动平台,构建视觉测量系统,应用SfS技术对物体进行三维测量。该视觉测量系统扩展了坐标机功能,扩大了其应用范围。实验结果表明,该视觉测量系统具有SfS技术和坐标机两者的优点,重构物体三维模型的过程简单快捷,精度高于0.4mm,其结果可作为坐标机智能测量的基础,是一种非常实用的方法。     

Analysis on 3D object measurement based on fringe projection

A coordinate measuring method is presented, which is specially devised to perform the measurement of coordinates with projected fringe techniques of projectors in three dimensions. The system is composed of two parts: one is a target which can move freely in three dimensions, and the other is a stationary two-dimensional array of photodetectors. The mini-projector is tied to the target, and the projected fringe is monitored by the photodetectors. The phase of the photodetectors can be precisely measured with the phase-shifting algorithm, so that, the xyz location of the target can be determined with the geometric model of multilateration using the method of optimization. In this paper, the measuring principle, iterative method, computer simulation and preliminary results are given. The phase-shifting technique has the advantages of high accuracy and noise endurance. The method will provide the basis for follow-up iterative optimization calculation. The experimental results prove that the proposed coordinate measuring method is of high precision.     

偏振相机的透明元件应力测量北大核心CSCD

应力检测对光学元件的制造和使用意义重大。基于应力双折射原理,提出了一种利用偏振相机测量应力分布的方法。根据Stokes矩阵和Mueller矩阵推导出应力值及应力方向计算公式,并对影响系统测量精度的主要误差进行了理论分析。为验证方法的可行性,搭建了一台测量应力分布的装置。使用该装置测量一块633 nm的四分之一波片,测得其误差为0.86 nm。进一步测量,得出一块车灯透镜的全场应力相位延迟量与应力方向图,利用所测相位延迟量计算出透镜中心区域的应力双折射值为9.21 nm/mm、主应力差为2.45 MPa;利用符号规则调整了透镜的应力方向,结果符合应力连续性原则。该方法测量应力分布时无需旋动光学元件,可实现应力延迟量及应力方向的实时测量。     

3D coordinate measurement based on inverse photogrammetry and fringe analysis

A method based on inverse photogrammetry and fringe analysis is presented for 3D coordinate measurement. Measurement system mainly consists of a micro-camera fixed on one end of a measuring rod, a measuring probe on the other end and a liquid crystal display screen for displaying 2D fringe pattern in the measurement. In the measurement process, the probe contacts the surface of the measured object, and the CCD camera captures the stripes image on displays screen. The coordinates of camera principal point in the world coordinate system may be determined by the phase information carried in the fringe pattern. The coordinate relations between the principal point of the camera and the measuring probe can be determined with a least square optimization technique in camera coordinate system. This method has the advantage of large measurement range, good flexibility, and portable, which is suitable for field measurement. A result of our method is compared with that of the Coordinate Measuring Machine (CMM), which shows that the measurement accuracy of this method can meet accuracy requirement of the field measurement in large dimension.