一种无公共视场相机位置关系的求解方法

多相机系统的标定是立体视觉测量中的一个重要问题。而当各相机间公共视场较小或无公共视场时,标定参照物不能同时出现在所有相机的公共视场,因此无法求解系统中多相机的相对位置关系。针对该类问题,论文在二维靶标标定法的基础上,提出了一种基于两轴转台的无公共视场相机位置关系的求解方法。将待标定系统固定在转台上,利用转台转动确定靶标坐标系与转台坐标系之间的相对关系;通过转动转台使二维靶标依次进入每个相机视场以分别确定转动后每个相机在靶标坐标系中的位置,并记录转动的角度;最后,结合靶标坐标系与转台坐标系关系,求解各相机之间的相对位置关系。实验结果表明,该方法具有可操作性,解算误差在0.5%以内,可较准确地确定多个光轴之间角度较大的非共视场相机位置关系。     

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。     

目标落点的视觉测量方法研究

 针对传统视觉测量方法不能用于远距离和大场域目标测量的问题,提出了一种简单的视觉测量方法,可精确地测量远距离、大场域内目标落点的位置。利用简单的现场标校方法,使两相机的横向核平面水平且重合。在此基础上,根据视觉测量原理,建立了简化的落点坐标视觉测量模型。利用该模型,在250 m×350 m的测量区域内对遍布相机视场的44个目标点进行了视觉测量实验。实验数据显示:各点的综合相对测量误差小于0.3%,达到了较高的测量精度,完全适用于远距离、大视场的目标落点测量。     

单相机立体视觉测量技术的研究

基于双目视觉理论,提出一种摆动式单目立体视觉测量方法,并搭建了相应测量系统。建立了精度分析模型,确定了系统各部分的视场范围,相机在摆动臂的带动下可以完成两个不同位置的拍摄。通过2D平面靶标定法对系统进行标定,采用Canny算子和Hough算子相结合的方式完成轮廓检测,并得到待测工件的匹配点图像。利用最小二乘法进行曲线拟合求取长方体的轮廓交点坐标及空间圆最优化拟合法求取圆的直径,实现对实验样品的三维测量,结果显示该系统相对检测精度达0.6%。     

激光投影成像式运动目标位姿测量与误差分析

为了实现室内运动目标位姿的高精度测量,建立了一套激光投影成像式位姿测量系统.该系统利用两两共线且交叉排列在同一平面上的点激光投射器作为合作目标捷联在运动目标上,通过与光斑接收幕墙的配合共同组成运动目标位姿测量基线放大系统,利用高速摄像机实时记录幕墙上投影光斑的位置,利用摄像机标定结果求解投影光斑的世界坐标,利用投影光斑之间构成的单位向量建立运动目标位姿解算模型.最后,根据测量原理推导了图像坐标提取、摄像机外部参数标定、光束直线度与目标位姿解算结果之间的误差传递函数.实验结果表明,当摄像机的视场范围为14 000mm×7 000mm时,测量系统的姿态角测量精度为1′(1δ),位置测量精度为5mm,且误差大小与目标位姿测量误差传递函数理论计算值一致,验证了本文提出的目标位姿测量方法与测量误差传递模型的准确性,能够满足目标位姿测量高精度的要求.     

逆向工程中基于共轴立体视觉的曲面边界测量

针对逆向工程中引导性曲面边界信息的快速获取问题,系统地研究了共轴立体视觉测量方法,建立该方法的数学模型,详细分析了摄像机焦距、基线距等系统结构参数及被测点空间位置对测量精度的影响,通过数学分析确定摄像机基线距的最佳取值范围,研究共轴立体视觉测量系统特殊的极线几何关系.提出基于共轴立体视觉的曲面边界快速测量方法,利用三坐标测量机的精密机械系统及精确的空间定位能力,用单个摄像机以两次共轴定位摄取图像的方式实现共轴立体视觉测量功能,然后利用共轴立体视觉外极线相互平行且通过各自像平面主点的特殊极线几何关系简化同源像点匹配过程,从而快速获取被测曲面的边界信息.实验结果表明:用基于三坐标测量机的单摄像机共轴立体视觉测量方法获取的曲面边界平均误差为0.268 mm,基本满足逆向工程中对引导性曲面边界的测量精度要求.     

基于单PSD的目标空间位姿测量方法

为了克服图像传感器在位姿测量中存在响应速度与精度相互制约以及相应图像处理算法复杂的缺陷,提出一种基于单个位置敏感探测器的目标空间位姿测量方法.首先建立以位置敏感探测器光敏面中心为原点的传感器坐标系并在该坐标系下定义空间姿态角,然后将合作目标上8个循环交替点亮的红外LED光源作为探测对象,特征发光点经过会聚镜头成像于探测器光敏面上,经信号处理得到各点二维像坐标,并结合光源相对位置关系最终解算得到目标在传感器坐标系下的空间位置和姿态.在对系统稳定性进行验证后完成了位置平移与角度旋转的测量实验.实验结果表明:提出的方法在视场角为16.3°的范围内探测距离可达10m,沿深度方向的位置测量绝对误差最大为36.2mm,其他方向位置测量平均绝对误差最大为7.1mm,角度测量绝对误差优于2°.该方法解算过程简单、实时性强,测量更新频率为100Hz,可以满足位姿检测的高速要求.     

地震振动台实验三维全场位移测量的研究

提出一种基于高速相机双目立体视觉技术的大视场全场三维位移测量方法,用来测量地震振动台实验过程中的位移变化。给出了一种鲁棒的标志点匹配算法,基于VS2010开发环境,研发了用于振动台实验三维全场位移测量系统,设计了精度评估实验方案,验证该方法在大幅面位移测量中的精度,并利用该实验系统对高边坡模型振动台实验进行测量。结果表明:在3 m1.5 m视场范围,静态位移测量误差优于0.4 mm,动态位移测量误差优于0.5 mm,可以满足振动台实验的要求;该方法可以方便、直观地测量地震振动台实验中高边坡模型的位移场,并且测量得到X、Y、Z 3个方向位移曲线以及总位移曲线过渡自然、数据合理,是测量振动台实验全场位移变化的一种有效方法。     

基于单目视觉的姿态自动测量方法

提出一种将EPnP算法和SoftPOSIT算法融合的单目视觉姿态自动测量方法.首先,利用EPnP算法计算得到立体靶标的位姿参数,并将该位姿参数作为SoftPOSIT算法的迭代初始值带入.其次,将SoftPOSIT算法计算位姿的的迭代过程与立体靶标结合,实现姿态的自动测量,并仿真验证了拓扑确定位姿的有效性.最后,为了验证姿态测量结果的精度,以高精度二维转台为基准,将立体靶标安装在二维转台中,通过控制转台转动角度得到靶标姿态的测量数据.实验结果表明,当转台转动角度在[-20°,20°]时,靶标姿态角α的测量结果标准差为0.20°,姿态角β的测量结果标准差为0.27°.     

移动视觉测量中基于空间交会的匹配方法

移动视觉测量中大量非编码点粘贴在被测物表面。由于图像点在不同站位图像中形状相似,因此无法提供足够多的信息来对其进行分类识别,匹配不同图像间的非编码点是移动视觉测量中的一项重要任务。大量研究证明,极线匹配方法是实现图像点匹配的有效方法。然而移动视觉测量的相机是未经过标定的,在利用极线匹配方法时,图像畸变会使基本矩阵求解精度较低,从而导致大量误匹配情况出现。为了解决该问题,提出一种基于空间交会的非编码点匹配方法。该方法通过不同图像间编码点的自动匹配,结合平差优化算法初步获取各站位的内外参数。然后利用这些参数将二维图像点重投影成对应的三维空间直线,在空间中利用直线间的交会关系确定图像匹配点。大量实验证明,该方法可以比极线匹配方法寻找更多的匹配点,更适合用于移动视觉测量。     

双目立体视觉测距系统误差模型的研究

针对双目立体视觉测距中产生误差的问题,分析了系统中的各个参量,并建立了双目立体视觉测距系统的误差模型。得出引起测量系统误差最大的两个参量是CCD摄像头的对准程度和测量的距离;在视场中心的距离测量精度低,边缘测量精度高,在视场中心的水平和纵向的测量精度却远高于在边缘的测量精度两个结论。基于本文建立的误差模型可以指导适用于具体应用场合的双目立体视觉测距系统的设计。     

硬管式无人机AAR双目视觉导航算法研究

针对硬管式无人机自主空中加油近距编队阶段的相对位置和姿态估计问题,研究了基于双目视觉的相对位姿估计算法。该算法采用Harris方法提取特征点,并对其进行快速匹配,通过Sampson方法三维重构获得特征点在摄像机坐标系下的三维坐标,以重构误差平方和最小为准则建立目标函数,利用单位四元数法求解位姿参数。最后利用仿真平台验证双目视觉位姿估计算法的有效性。结果表明:相对位置误差低于0.1 m,相对姿态误差小于0.5°,其精度满足自主空中加油相对导航性能要求。     

光笔式双摄像机三维坐标视觉测量系统

基于双目立体视觉的系统模型,设计了一种新型的光笔,提出了基于该光笔的匹配算法。由于光笔在测量时可以出现任何姿态,必须对两摄像机像面上所成图像中的8个发光点进行匹配,才能代入摄像机模型计算出8个发光点在左摄像机坐标系下的三维坐标,通过建立8个共面发光点所在的平面坐标系与左摄像机坐标系的线性关系求得测头中心的三维坐标。实验结果表明,系统在5 m范围内的空间长度测量精度达到0.159 mm,基本满足大尺寸工件的现场检测需求。     

基于目标运动的复眼式双目视觉测距法

昆虫（螳螂）复眼利用目标的动态差异实现立体视觉,具有视场大、计算简单、实时性高等特点,是立体视觉研究的新方向。为实现复眼立体视觉在机器人视觉导航中的应用,根据复眼结构以及信息处理机制,提出并研究了环形光电传感器的目标快速检测与定位方法。首先,搭建了基于60个光电二极管的等6°夹角分布式环形传感器,形成具有360°视场的环形仿生复眼;其次,建立了基于光流原理的运动目标方位角检测模型,采用傅里叶拟合法实现了方位角检测模型的优化,实现了运动目标方位角与目标距离大视野范围内的简单、快速检测。实验结果表明:1）可实现距离375 mm范围内运动速度为30 mm/s的目标方位角实时检测,测量误差在2°范围内;2）基于目标方位角检测模型,可实现双目阵列传感器在300 mm×375 mm视野重叠区域范围内、平均测量误差在10 mm范围内的立体视觉测距。基于光流的运动目标方位角检测模型可用于实现对运动目标空间位置的动态实时检测,在运动检测、视觉导航等领域具有广泛的应用前景。     

基于立体视觉的风洞模型姿态测量方法

探讨一种基于立体视觉的风洞模型姿态测量新方法。在模型壳体上安装一个可生成2根双向准直激光束的合作目标,然后将模型安放在两个幕墙之间。投射在幕墙表面的激光束生成4个指示光斑,借助于立体视觉技术测量出每个指示光斑在世界坐标系内的3D坐标,然后根据向量的坐标变换原理确定风洞模型的姿态。给出了确定模型姿态的解析表达式,此外在实验室环境下对该方法作了验证,初步的实验结果表明:当幕墙间距约为6m时,姿态角的最大测量误差不超过0.05°。     

基于平面镜成像的单摄像机立体视觉传感器研究

在传统双目立体视觉传感器的基础上,对基于平面镜成像的单摄像机立体视觉传感器进行了研究。在电荷耦合器件(CCD)摄像机前放置一平面反射镜,通过对目标物体和其虚像进行拍摄,得到一幅具有视差的图像,该图像相当于摄像机和其在平面镜中的虚拟摄像机从不同角度对目标物体进行拍摄,具有双目立体视觉的功能。建立了单摄像机立体视觉传感器数学模型,分析了参数对单摄像机立体视觉传感器的视场范围和测量精度的影响,设计了传感器参数尺寸,进行了相关实验验证。实验结果表明,该测量方案方便有效,结构简单,调节方便,尤其适合近距离高精度测量。     

单目显微视觉测头动态测量技术的研究

为了解决现有坐标测量机中的单目显微视觉测头视场小和景深小的缺点,提出了显微视觉测头的动态测量方法。建立了运动模糊图像的复原模型以及序列图像的全景组合模型,并提出了测量系统的自标定方法,标定重复性精度优于0.5nm。实验证明:该系统在以6mm/s的速度扫描测量时,测量重复性精度可达到5μm。     

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。     

非平行双目视觉系统水下标定与测量

针对用非平行双目视觉系统进行水下拍摄测量时,由于折射所导致的测量误差较大、精度不高的问题,建立了基于折射光路的水下双目视觉系统测量模型,并以Agrawal方法为基础,在已知两摄像机相对位置关系的前提下,对该测量模型参数标定的方法进行了改进。为验证改进的Agrawal方法的可靠性,与Agrawal方法进行水下标定对比实验。结果表明,相较于Agrawal标定算法得到的防水罩法向量这一模型参数,提出的改进算法的结果与真实值更为接近。在此基础上,应用标定后的水下双目视觉系统测量模型对水下靶标标定点间的标准距离进行测量,测量误差平均值为-0.0134 mm,最大误差为0.2073 mm,与空气中双目视觉系统测量精度相当。     

立体视觉测量中的图像匹配策略研究

立体视觉测量广泛应用于机器人导向和各种柔性制造系统中 ,其中图像特征的准确匹配始终是一个难题。推导了共极性线方程 ,采取相关匹配和特征匹配相结合的方法来提高图像匹配的速度和精度 ,利用建模估计得到匹配像点的精确坐标 ,使三维测量精度达到目标距离的 1/10 0 0 0左右