大视场光电测量系统广角相机标定方法研究

在大视场光电测量系统中一般会采用广角镜头,这会导致获得的测量图像存在严重的畸变问题。为了对这一类大畸变相机进行精确标定,可以通过径向畸变除式模型以及角点亚像素坐标提取方法,首先求解出图像畸变中心坐标及畸变参数,然后利用二维平面棋盘格标志点与图像点的对应关系求解出单应性矩阵,再根据单应性矩阵进一步求解出相机内外参数。求解出相关参数后,对求解出的参数利用Levenberg-Marquardt法进行迭代优化,再在迭代优化的基础上根据3σ法则对重投影误差数据进行坏点剔除,然后对剔除坏点之后的坐标数据重新进行标定,直至所有数据都符合要求,最终可以实现大视场畸变图像的高精度校正。为了验证所提方法的有效性,进行了仿真图像及实际图像的标定实验,结果显示,本方法能适当提高标定精度,在实际实验中均方重投影误差平均值减小了0.0103个像素点,相当于提升了0.7%的校正误差精度。     

大视场短焦距镜头CCD摄像系统的畸变校正

从光学测量角度出发,结合计算机视觉中的摄像机标定方法,解决了大视场短焦距镜头CCD摄像系统的畸变校正问题。与摄像机标定不同,畸变校正中仅标定内部参数,外部参数作为已知条件。采用线性畸变模型,由最小二乘法解线性方程组得到摄像系统畸变模型的畸变系数。介绍了数字图像中像素间距和光学中心的标定方法。通过比较由标定参数得到的畸变图像和摄像机采集的畸变图像对实验标定精度进行评定,实验结果表明边缘视场(112°)的标定精度达到了0 75%。     

微尺度三维变形测量的显微数字图像相关系统

基于体式显微镜和数字图像相关法,提出并实现了一种用于对微小尺度材料进行全场三维变形测量的显微数字图像相关系统。针对体式显微镜标定,提出一种高精度的基于B样条曲面重构的成像系统畸变模型,该模型通过采集自主设计的高精度平面标定板图像,来构建无畸变图像平面和标定板平面之间关系,并以此确定空间B样条曲面形式。利用一种高效的对称亚像素细分法来实现数字图像的高精度匹配,并介绍了所提系统进行三维测量和分析的过程。实验结果表明,标定结果的平均重投影误差为0.03pixel,位移测量精度优于0.2μm,应变测量误差的标准差不超过100με。同时,实验结果也证实了该系统可以准确、全面地实现对微小尺寸材料表面的全场三维变形测量。     

基于双目光栅重建和纹理映射的缺陷三维测量方法

针对工业检测中对表面缺陷的高精度检测和定位需求,提出了一种缺陷特征重建方法。通过在基于双目光栅投影的三维重构系统上附加纹理相机,实现对于重构点云模型的纹理映射,并结合纹理相机图像中提取到的特征区域,完成表面特征的三维重构。针对待测物体需要进行多视角重建的情况,引入精密转台,利用旋转轴标定方法获取不同旋转位置下纹理图像与点云数据的映射关系,并利用基于距离判据的判断方法实现了对遮挡部分点云的剔除。采用四象限临近点搜索和基于距离加权平均的线性插值方法对纹理图像中像素坐标进行三维测量。实验完成了对于图像中标注缺陷轮廓内像素点的重建,实现了对于表面特征的精确尺寸计算和定位,通过对重建的缺陷尺寸和位置进行计算并与影像测量仪测得结果进行对比,可得本文方案对缺陷三维尺寸和位置的测量误差不超过0.2 mm,且能更准确地计算缺陷面积。     

基于边缘拟合的双目视觉定位与测量方法

针对双目视觉定位与测量中某些被测物体角点不明显导致检测精度不高的问题,提出一种基于亚像素边缘拟合的双目视觉定位与测量方法。利用双目系统标定的结果对拍摄的图像进行去畸变和立体校正处理;使用Zernike矩方法对预处理的图像进行亚像素边缘检测,对获得的亚像素点进行聚类和拟合,计算拟合曲线的交点;根据对极几何原理来完成左右图像中的交点的立体匹配,利用视差及三角测距原理获得被测物体的位置信息及其尺寸。实验结果表明,新的方法能较好地解决角点不明显导致双目视觉立体匹配和定位精度问题,并能提高检测效率。     

大口径反射镜表面颗粒污染物暗场检测算法研究

针对大口径反射镜表面污染物的成像特点,研究了污染物的暗场检测算法,包括图像采集过程中的自动聚焦算法,图像处理过程中的畸变校正与污染物提取算法等。就自动聚焦算法提出了粗-精结合的峰值搜索策略,并采用Tenengrad函数作为清晰度评价函数,获得了较高的聚焦精度。畸变校正算法在所建畸变模型的基础上,基于标定板角点的射影变换性质,求解畸变模型系数,实现了图像畸变校正,校正结果的方均根误差为3.3092 pixel。污染物提取算法采用顶帽变换去除图像背景,对去除背景的图像采用拉普拉斯算子加权自适应二值化算法提取污染物,该算法针对光照不均的小尺寸污染物图像的处理效果较好,检测结果数量误差为7%,检测精度优于全局阈值算法以及均值算子加权自适应二值化算法。该检测算法可以为反射镜表面洁净状态评估提供技术支撑。     

一种成像测量图像径向几何畸变的校正方法

通过对具有径向畸变的摄像机模型的分析,设计了一套求解图像径向几何畸变中心和畸变多项式系数的方案。首先,依据校正样板曲线的弯曲程度应用一元线性回归法和逐次逼近法求取光学图像的几何畸变中心,然后应用递推最小二乘法求解径向几何畸变的多项式系数,最后根据所得到的畸变中心和畸变多项式系数对图像进行校正得到满足要求的图像。仿真试验证明:该方法可以通过一次采集单幅图像对成像系统进行高精度标定,能够对成像测量系统的径向几何畸变进行一定精度的校正。实践证明:该方法通过图像处理的方法提高成像测量系统的精度,降低了系统的设计成本,可以作为成像测量系统中单独标定摄像机畸变参数的一种简单有效的方法。     

“网格式平行线法”在螺纹参数测量中的应用

在计算机视觉理论基础上发展起来的视觉检测(vision inspection)技术具有非接触、速度快、精度适中、可实现在线等优点，已广泛地应用于工业产品的在线检测。在计算机视觉检测技术中CCD摄像机是一个最关键的器件，其参数是否准确决定了检测的精度。所以，摄像机标定是视觉检测技术中最基本的也是最重要的一步。在比较其他标定方法的基础上，为了解决传统标定方法对螺纹图像测量系统所带来的一系列问题，采用了一种新的图像测量系统的标定方法——网格式平行线标定方法，该方法运用了CCD亚像素细分技术及调焦技术，可直接得到纵横2个方向的像素，经过理论分析及实验结果均表明，采用该方法具有标定简单、精度高、重复性好等优点，是一种较好的螺纹图像测量系统标定方法。     

小波相位分析测量成像径向畸变

为了测量光学成像像面各个像素的径向畸变大小,提出将小波变换载频条纹相位分析应用于径向畸变测量。采用正弦载波条纹作为测量模板,把径向畸变转化为径向调制相位。应用条纹相位分析导出径向调制相位和径向畸变的转化关系。采用小波频率估计和相位估计提取变形条纹的相位,由于变形条纹中心点是零畸变,中心点的瞬时频率和相位可以计算参考条纹的基频相位。两种基频相位之差就是与所有像素径向位置畸变分布对应的三维调制相位——称为径向畸变分布。利用校正公式和立方卷积插值算法对彩色畸变图像进行校正,给出详细的理论分析和实验结果。     

航空变焦距镜头非线性畸变快速校正方法EI北大核心CSCD

针对航空变焦距镜头的非线性畸变随焦距变化而变化的问题,提出一种地面离线标定和机上在线校正相结合的快速校正方法。利用单参数除式模型校正镜头畸变,根据模板图像中共线点的投影不变性,采用变步长优化搜索方法求解出若干离散焦距下镜头的畸变系数和畸变中心坐标,分析了畸变参数随焦距变化的规律,建立了畸变参数与焦距之间的经验公式。在飞行实验中,将实际工作焦距值代入经验公式得到相应畸变参数对实景图像进行自动校正。对模板图像与实景图像的校正结果表明,该方法能有效校正变焦距镜头的非线性畸变,对3幅不同焦距下的720 pixel×576 pixel模板图像校正平均均方差约为2.68 pixel,平均校正时间约为4.82 s。该方法具有效率高,便于自动化实现和工程应用的优点。     

书籍扫描图像畸变参数自动计算方法的研究

为实现书籍扫描图像的畸变自动校正,提出用多项式来描述各像素的理论灰度g(zi)与页面上对应点到扫描仪工作平面距离zi二者之间的关系。为确立该多项式,在畸变参数已知条件下扫描一幅图像,根据已知畸变参数求出zi,即可按最小二乘法原理由各像素灰度的实际值求出多项式的各个系数。实验证明,采用4阶多项式已能满足一般要求,并求出了各系数。对任意扫描图像,自动计算畸变参数的方法为:首先利用扫描图像上页边空白处各像素的灰度,对畸变参数进行估计,并求出zi的估计值;然后代入所确立的多项式,可求得g(zi);通过调整各畸变参数的估计值,直到g(zi)与gi最为接近,即得最佳畸变参数。用于图像校正实验,获得了较好的校正效果,最大误差由不校正时的41%下降到了6.9%。这使得无需用户测量并输入有关畸变参数即可进行自动校正。     

表面窄缺陷深度的光声检测方法

为实现对表面缺陷深度的激光超声定量检测,建立了与缺陷宽度有关的深度测量理论。建立了含有宽度修正项的深度测量公式,并定义了缺陷尺寸比值概念,划分了窄缺陷、极窄缺陷与宽缺陷三种缺陷类型,以及在这三种不同类型下缺陷深度测量方法的适用性,并采用有限元仿真加以验证;搭建了激光超声检测实验平台,对铝合金表面缺陷样品进行了深度检测。结果表明:引入宽度修正项可实现对窄缺陷深度的定量检测,该方法的平均测量误差不足5%,很好地实现了缺陷深度的精确测量。     

广角镜头桶形畸变的二元二次多项式修正法

为了修正广角镜头的桶形畸变,提出了一种基于二元二次多项式的修正方法,阐述了其图像的像素坐标校正和像素灰度恢复方法。该方法首先用模板对广角镜头进行对准相对标定,然后用二元二次多项式拟合畸变图像与非畸变图像像素坐标之间的规律,最后把该方法应用于某广角镜头拍摄的图像,并采用最小二乘法对校正效果进行评价。结果表明:在不考虑视觉系统具体参数的情况下,该方法能够有效地对广角镜头桶形畸变进行修正。     

基于区域生长重心的大型多阵列圆标定板基准点的提取技术

针对视觉测量在轨道交通隧道大范围轮廓测量上的问题,研究设计一种大型多阵列圆标定板进行系统标定工作,提出区域生长重心法实现对标定图像上基准点的提取。即将区域生长法和灰度重心法相结合,通过粗定位寻找每个基准圆的种子点,考虑种子点像素的4邻域像素进行区域生长,然后利用灰度重心法提取生长区域的重心作为基准点。将非线性变化的基准点替代线性提取的基准圆的种子点,消除了图像畸变的影响,保证了特征检测过程的可靠性和鲁棒性,达到对于多阵列圆大型标定板基准点的提取。通过搭载鱼眼镜头拍摄6m的模拟隧道横断面轮廓,进行轮廓测量与还原。实验表明该方法提取的基准点像素坐标误差可达到2pixel以内,系统测量精度能够达到±5mm以内,完全满足轨道交通隧道横断面轮廓测量误差标准。     

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。     

航空变焦距镜头非线性畸变快速校正方法

针对航空变焦距镜头的非线性畸变随焦距变化而变化的问题,提出一种地面离线标定和机上在线校正相结合的快速校正方法。利用单参数除式模型校正镜头畸变,根据模板图像中共线点的投影不变性,采用变步长优化搜索方法求解出若干离散焦距下镜头的畸变系数和畸变中心坐标,分析了畸变参数随焦距变化的规律,建立了畸变参数与焦距之间的经验公式。在飞行实验中,将实际工作焦距值代入经验公式得到相应畸变参数对实景图像进行自动校正。对模板图像与实景图像的校正结果表明,该方法能有效校正变焦距镜头的非线性畸变,对3幅不同焦距下的720 pixel×576 pixel模板图像校正平均均方差约为2.68 pixel,平均校正时间约为4.82 s。该方法具有效率高,便于自动化实现和工程应用的优点。     

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。     

利用预失真条纹校正PMP系统投影仪畸变的研究*

依据摄像机畸变模型提出了一种投影条纹相位畸变校正方法来简化相位-高度映射关系.该方法首先通过投两套互相垂直的相移正弦条纹,以相位值代替投影仪像素坐标,将投影仪当成摄像机看待,标定出投影仪的内参量.然后根据标定出的投影仪镜头畸变参量对理想相位施加反向的畸变,在投影时反向畸变的光栅通过镜头畸变,又成为理想的光栅,从而简化了相位-高度映射关系.实验中,虽然由于测量误差的影响,校正后的投影仪径向畸变系数还是比原来小了1个数量级.     

利用预失真条纹校正PMP系统投影仪畸变的研究

依据摄像机畸变模型提出了一种投影条纹相位畸变校正方法来简化相位-高度映射关系.该方法首先通过投两套互相垂直的相移正弦条纹,以相位值代替投影仪像素坐标,将投影仪当成摄像机看待,标定出投影仪的内参量.然后根据标定出的投影仪镜头畸变参量对理想相位施加反向的畸变,在投影时反向畸变的光栅通过镜头畸变,又成为理想的光栅,从而简化了相位-高度映射关系.实验中,虽然由于测量误差的影响,校正后的投影仪径向畸变系数还是比原来小了1个数量级.     

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。