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。     

一种快速双目视觉立体匹配算法

针对目前双目视觉立体匹配算法计算量过大、实时性不强的问题,提出了一种平行配置系统的快速立体匹配算法.利用两幅视图的差异将视图分为特征点和非特征点,然后对特征点采用WTA(winner-take-all)方法进行匹配,而对非特征点只进行简单的验证,最后得出致密的视差图.该算法利用视差的分段连续性,大大减少了运算量.实验结果表明,该算法提取的特征点集中于视差不连续区,与目前其它基于区域的匹配算法相比,该算法得到的误匹配像素百分比与其它算法相当,而计算速度却提高了一个数量级,并且边缘特征较好,是一种有效可行的高实时性立体匹配算法.     

一种光可调的多功能太赫兹几何相位超表面北大核心CSCD

基于金属-光敏硅组合圆环提出了一种光可调太赫兹超表面,可用于实现多功能的波前操控。该超表面单元由正反两面的结构层和中间介质层组成,其中结构层是开口方向相反的金属环,开口处由光敏硅进行填充。在光照强度较低时,超表面可以将入射的圆极化波转换为交叉极化的透射波;随着光照强度升高,透射波将逐渐被完全抑制。根据几何相位原理,通过旋转金属-光敏硅组合圆环,透射的交叉极化波会携带额外的相位因子,并可实现完全的2π范围相位覆盖。通过合理排列超表面单元结构,可以对透射波的波前实现任意操控。利用提出的光可调超表面,在较低光照条件下实现了高效的异常折射、透镜以及轨道角动量产生器;在较高光照条件下,抑制了其透射效率,可有条件地选择应用功能,表现出较好的灵活性。提出的光可调超表面在太赫兹成像、通信、雷达等方面具有较大的潜在应用价值。     

基于双目面结构光的高反光物体自适应条纹方法北大核心CSCD

在高反光物体的表面形貌视觉测量过程中,物体的镜面反射特性会导致获取的图像部分区域过曝而产生错误的计算结果。为解决这一问题,首先对自适应条纹算法进行改进优化,以减少使用面结构光测量过程中的投影次数,提高运算速度;然后对最大投影亮度进行调整,并在此基础之上实现了一种测量高反光物体形貌的双目面结构光算法。实验结果表明,该算法可以有效减轻所述对象表面的过曝程度,减少高反光物体表面测量的噪点和无效点,提高测量数据的质量。     

基于双目线结构光的机车闸瓦厚度检测

为了提高智能化检测精度,提出了基于双目线结构光的机车闸瓦厚度检测方法,利用线结构光获取物体表面信息,对采集的图像进行光条中心线提取,再根据双目视差原理得出闸瓦的三维信息,从而求出闸瓦厚度。实验结果证明,该方法检测精度高,可以有效解决闸瓦遮挡和视觉盲区等问题,能够满足实际检测需求。     

一种基于线结构光的三维视觉曲面测量方法

为了建立物体的整体三维模型,在一般线结构光三维视觉系统结构的基础上,提出了一种三维视觉扫描方式———被动模式。这种模式是基于摄像机不动,使物体旋转,实现对物体的全方位扫描,解决了物体三维模型周视扫描的问题。给出了物体旋转轴心坐标的标定方法和物体的三维重建过程。     

无需系统标定的三维视觉重建北大核心CSCD

为了解决传统三维重建需要依赖系统标定信息的问题,提出了一种基于相位图的不需要系统标定信息的三维视觉重建算法。首先使用结构光测量技术获得被测物体表面的相位图,再利用相位图的横向和纵向空间扭曲特性计算物体表面相对深度信息,最后实现被测物体的三维视觉重建。这种方法可以用在无法进行标定或无法获取标定信息的场合。实验结果表明,当被测物体表面结构简单时,这种方法的三维视觉重建效果较好。并通过对比传统三维重建结果验证了该方法的有效性。     

新型棱镜产生近似无衍射线结构光

为了改善三角棱镜系统产生近似无衍射线结构光的能量均匀分布在若干条光斑上,不适合直接应用于三维表面测量且中心光斑对能量利用率较低的问题,提出了一种新型光学元件.该元件在三角棱镜的基础上,通过在其底部胶合一个与原三角棱镜底面大小相等,横截面为等腰梯形的凸台制成.采用几何光学的理论对新型光学元件的光束变换特性进行分析,结果表明其可以等效为两个不同底角三角棱镜的组合,平面光束通过新型光学元件后将产生中心光斑较强的近似无衍射线结构光.由衍射积分理论分析和模拟了新型光学元件后的空间光强分布特性.仿真的结果表明,衍射积分分析的结果与几何光学分析的结果是一致的:新型光学元件可以产生一种性能更好的近似无衍射线结构光.并且通过改变棱镜的结构参量,能够方便地调节光束的中心光斑尺寸、近似无衍射范围等参量.     

基于线结构光的视频内窥镜测量技术

针对视频内窥镜的测量需求,提出了一种基于线结构激光照射的测量技术。采用线激光作为定标光照射物体表面,建立了线结构光成像模型,标定了不同物距时的放大率和图像中线位置间的比例系数。通过构建测量平台计算了物体的几何参数,实验结果表明测量误差在10%以内,能够满足视频内窥镜观测和测量要求。     

An infrared salient object stereo matching algorithm based on epipolar rectification

Due to the higher noise and less details in infrared images, general matching algorithms are prone to obtaining unsatisfying results. Combining the idea of salient object, we propose a novel infrared stereo matching algorithm which applies to unconstrained stereo rigs. Firstly, we present an epipolar rectification method introducing particle swarm optimization and K-nearest neighbor to deal with the problem of epipolar constraint. Then we make use of transition region to extract salient object in the rectified infrared image pairs. Finally, disparity map is generated by matching salient regions. Experiments show that our algorithm deals with the infrared stereo matching of unconstrained stereo rigs with better accuracy and higher speed.     

基于结构光编码的相展开方法

探讨了一种新的基于结构光编码相展开技术。实现方法是先将计算机构造的用于解相的光栅由投影仪投射到物体上 ,再将计算机构造的一系列黑白相间的编码光栅也由投影仪投射到物体上 ,然后将畸变栅线图像由摄像机采集到计算机中 ,用解相光栅进行解相得到折叠在 [-π ,π]区间内的相主值 ,用所述结构光编码方法进行相展开得到相位的周期 ,二者相加得到真实相位值。与传统的相展开方法相比 ,该方法相展开过程变得相对简单 ,不依赖于路径 ,不存在误差的传播 ,对噪声的抗干扰能力强 ,能够得到准确的周期 ,并能够与解相过程有机结合起来。实验证明该方法获取光栅周期快速、准确     

一种基于局域边缘特征的自适应立体匹配新算法研究

立体匹配,其目的是在对两幅存在一定视差的图像进行匹配后,获得两幅图像精确的视差图,是计算机视觉领域的重点和难点问题。为了快速、高效地获得高精度的稠密视差图,在充分研究了基于边缘特征的立体匹配和基于局部窗口的立体匹配两类算法的基础上,提出了一种基于局域边缘特征的自适应立体匹配算法。首先该算法自适应地选择局部匹配窗口大小,并计算其中相应位置的权值,实现初次匹配,然后再以基于边缘特征匹配获得的高精度稀疏视差图作为约束,修正部分误匹配点,最终获得准确、稠密的视差图。实验表明,该算法具良好的实验结果和较大的实用价值。     

Calibration for stereo vision system based on phase matching and bundle adjustment algorithm

Calibration for stereo vision system plays an important role in the field of machine vision applications. The existing accurate calibration methods are usually carried out by capturing a high-accuracy calibration target with the same size as the measurement view. In in-situ 3D measurement and in large field of view measurement, the extrinsic parameters of the system usually need to be calibrated in real-time. Furthermore, the large high-accuracy calibration target in the field is a big challenge for manufacturing. Therefore, an accurate and rapid calibration method in the in-situ measurement is needed. In this paper, a novel calibration method for stereo vision system is proposed based on phase-based matching method and the bundle adjustment algorithm. As the camera is usually mechanically locked once adjusted appropriately after calibrated in lab, the intrinsic parameters are usually stable. We emphasize on the extrinsic parameters calibration in the measurement field. Firstly, the matching method based on heterodyne multi-frequency phase-shifting technique is applied to find thousands of pairs of corresponding points between images of two cameras. The large amount of pairs of corresponding points can help improve the accuracy of the calibration. Then the method of bundle adjustment in photogrammetry is used to optimize the extrinsic parameters and the 3D coordinates of the measured objects. Finally, the quantity traceability is carried out to transform the optimized extrinsic parameters from the 3D metric coordinate system into Euclid coordinate system to obtain the ultimate optimal extrinsic parameters. Experiment results show that the procedure of calibration takes less than 3 s. And, based on the stereo vision system calibrated by the proposed method, the measurement RMS (Root Mean Square) error can reach 0.025 mm when measuring the calibrated gauge with nominal length of 999.576 mm.     

基于相移的彩色结构光编码三维扫描技术

在物体三维轮廓扫描中,被动式双目立体视觉方法对表面特征不明显的物体难以获取足够的三维信息,针对这一问题,基于双目立体视觉原理,结合主动视觉中结构光投射方法,提出了基于相移的彩色结构光编码方法。该方法将四种颜色按照全排列的相关性质编码产生彩色光栅投射在被测物体表面,依据光栅相位移动增大光栅密度,结合极线约束实现立体匹配,最终获取物体三维数据。结果表明使用该三维扫描技术得到的三维曲面符合原物特征,特别适用于物体三维轮廓的致密测量。     

一种符号阵列编码结构光三维检测方法

编码结构光检测技术是一种主动视觉方法,利用投射的模式光,通过三角原理获得深度信息。根据伪随机阵列的特性,提出了一种可用于检测场景目标的一次投射模式的结构光三维检测方法。符号的拐点、交叉点比传统的基于伪随机序列及M阵列模式提供了更多的检测点。符号阵列能够提供足够多的码字使所有的子模式获得全局唯一性。基于符号链分解算法及角度变化的轮廓特征,解码方法能够识别绝大多数码字。重建实验表明可以对一定曲面变化的物体进行检测,并能重建其形廓。     

A self-recalibration method based on scale-invariant registration for structured light measurement systems

The accuracy of structured light measurement depends on delicate offline calibration. However, in some practical applications, the system is supposed to be reconfigured so frequently to track the target that an online calibration is required. To this end, this paper proposes a rapid and autonomous self-recalibration method. For the proposed method, first, the rotation matrix and the normalized translation vector are attained from the fundamental matrix; second, the scale factor is acquired based on scale-invariant registration such that the actual translation vector is obtained. Experiments have been conducted to verify the effectiveness of our proposed method and the results indicate a high degree of accuracy.     

基于一维查找表的相移结构光实时相位计算

We propose a fast phase decoding algorithm based on a one-dimensional look-up table. Firstly, according to the property of the arctangent function in the phase calculation formula, the phase relationship between the four quadrants is obtained. A linear function is used to map the coordinate points in the first quadrant to a discrete integer interval, and a one-dimensional look-up table of phases is established in advance by combining the interval with the linear function. In the process of phase calculation, firstly, the index of the one-dimensional look-up table is calculated by using relevant information to directly obtain the phase value, and then the phase value is adjusted by the linear interpolation method and phase relationship to obtain the final real phase. Experiments have verified the effectiveness of the proposed algorithm. Compared with the traditional phase calculation method, the proposed method can improve the speed by 3.97 times, 1.29 times compared with the traditional polynomial approximation algorithm, and 1.20 times compared with the traditional one-dimensional look-up table algorithm.     

一种基于自适应权值的立体匹配方法

提出了一种新的自适应权值的立体匹配方法,在匹配中无需逐像素确定其支持窗口的尺寸。首先根据像素间的相似性和邻近性对匹配窗口内每一像素的支持权值进行调整,使与待匹配点位于同一区域的像素权值增大,然后在匹配的代价函数中引入视差平滑性约束项,从而获得最终视差。在Middlebury提供的标准图像上进行了测试。实验结果表明,该方法可以获得良好的视差图。