飞机结构件动态变形测量技术研究

针对飞行试验中飞机结构件的动态变形测量问题,提出了一种基于图像的测量方法,对其中涉及的关键技术进行了研究;采用10参数模型非线性成像模型补偿摄像机系统误差,引入摄像机动态校准算法,使摄像机标校重投影误差小于0.03 pixel;采用编码标志作为测量标志,提高了图像自动识别和匹配效率;采用双像机交会测量计算测量标志位移变形量可达到0.15 mm/m;实验证明,该方法满足飞行试验中飞机结构件动态变形要求。     

飞行试验中军用1553B总线的实时采集技术

针对飞行试验中飞机结构件的动态变形测量问题,提出了一种基于图像的测量方法,对其中涉及的关键技术进行了研究。采用10参数模型非线性成像模型补偿摄像机系统误差,引入摄像机动态校准算法,使摄像机标校重投影误差小于0.03pixel;采用编码标志作为测量标志,提高了图像自动识别和匹配效率;采用双像机交会测量计算测量标志位移变形量可达到0.15mm/1m。实验证明,该方法满足飞行试验中飞机结构件动态变形要求。     

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)。     

三维重建中的摄像机标定研究

基于matlab标定箱和基于opencv的方法实现是计算机视觉中摄像机传统的标定方法的两种实现方式,在三维重建中起到很大的作用。为了比较分析其两者的差异性,通过实验对比,比较其两种方法的在运行速率、精确度、误差率上的差异性,分析其结果,可以为接下来的三维重建打好基础。     

影响区域网光束法平差测量精度的初值因素分析

光束法平差是一种高精度的摄影测量优化方法,在大尺寸三维测量中起不可替代的重要作用。但光束法平差优化参数初始值的误差会影响最终结果的优化精度、优化发散以及局部收敛等现象发生。以高精度的区域网光束法平差为研究对象,系统性的对包括重建三维点坐标、图像坐标、外参数旋转角和平移向量四种初值参数对测量精度的影响进行深入分析。模拟研究表明,光束法平差优化将毫米级的重建三维点初值误差降低10倍以上;随着图像坐标定位误差的增加优化精度下降很快,但光束法平差优化精度仍能提高一个数量级;相机外参数旋转角和平移向量初值误差都对光束法平差优化精度影响较大。模拟结论对实际测量实验具有重要的指导意义。     

基于改进Harris角点算法的摄像机标定技术研究

针对传统的Harris焦点提取算法对噪声敏感,执行效率低等不足,提出了一种改进的Harris焦点提取方法。以Harris焦点提取算法为基础,通过优化角点响应函数,消除系数 K,提高焦点提取算法的执行效率。采用改进的 Harris 算法对黑白棋盘表格进行内角点提取,利用张正友摄像机标定法计算USB摄像机的内外参数。实验结果证明了该方法可以有效的对黑白棋盘格内角点进行提取,准确高效,提高了摄像机的标定精度和准确性,是一种可行的摄像机标定方法。     

CCD摄像机图像中心两种标定方法的应用研究

应用两种方法对CCD摄像机的图像中心进行标定;其中直接光学方法根据因镜头畸变造成的像素点在像面水平和垂直两个方向上分布的对称性得到图像中心;基于镜头畸变的透视投影方法利用具有精确定位点阵的平面模板及其在不同方位所成图像,标定出摄像机的内外参量,其中包含图像中心.标定过程考虑了两种主要的镜头畸变.针对某型摄像机及镜头,试验得出关于两种方法的适用性和优缺点,并验证了后一种方法的强收敛性.     

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。     

投影仪和双相机组成的三目立体视觉系统标定方法

在完成对投影仪的参数标定后可将投影仪看作另一个相机,并将其与双目相机组成三目立体视觉系统.不同于借助高精度平面靶标的传统标定法,本文只需一个简易制作的无标识白纸靶标即可获得由双目系统提供的特征点世界坐标.使用线性模型和包含薄棱镜畸变系数的畸变校正模型完成对投影仪的初步参数标定,采用改进的光束平差法对投影仪与双相机的参数...     

摄像机标定中栅格型标定点的亚像素提取的研究

介绍了一种新的摄像机标定用栅格型靶标标定点亚像素的提取方法。该方法先利用一个基于Hessian矩阵的形状算子判定栅格点的像素位置,然后对栅格点邻近区域内的图像灰度函数进行二阶泰勒展开,并通过计算该灰度曲面的局部极小值点来确定栅格中心点的亚像素位置。相对于传统的直线拟合求交点的方法,该算法计算过程简单,且具有较高的提取精度。     

大视场电视经纬仪摄像系统的标定研究

利用电视经纬仪的跟踪测量功能，以平行光管作为目标，实现了对摄像系统重要参量的精密测量.结合高准确度轴角编码器，可以对焦距进行标定.通过方位和俯仰方向的角位移，利用镜头畸变的轴对称性，可以确定光轴的位置.对整个视场进行抽样采点，得到一个畸变的网格场，通过拟合得到畸变系数，可以进行高准确度畸变修正.     

基于三线结构光的相机平面标定方法研究

相机标定技术是结构光三维视觉测量的关键技术之一,结构光系统的相机标定的精度对三维测量的精度有很大影响。首先对三线结构光系统图的相机标定方法进行了分析,简单介绍了工业相机成像的几何模型及标定的原理;其次利用Harris角点检测方法提取特征点坐标,并选用了BP神经网络来校正工业相机的畸变模型,以提高标定算法的优化速度和标定精度;最后采用张正友的平面标定法对校正后的摄像机模型进行标定实验,由实验结果知,该方法具有一定的准确性和有效性,在一定误差范围内,基于神经网络畸变校正的张正友相机标定能够有效提高视觉检测的精度。     

基于激光点云多条件约束的相机检校方法

为了克服相机检校对二维/三维检校场的依赖,提出一种基于激光点云多条件约束的相机检校方法.该方法通过对相机获取的多视影像进行光束法平差获得初始相机参数;利用影像点云与其最邻近的激光点云之间的位置关系,以共线方程为基础模型,建立多条件约束的相机检校数学模型;使用不等式约束的最小二乘方法平差迭代解算相机参数.将本文方法与基于...     

高动态范围图像合成中相机响应函数的快速标定

针对高动态范围图像合成过程中相机响应函数标定速度低的问题,提出了一种快速有效的相机响应函数标定的方法.首先根据不同曝光度的图像在成像过程中场景照度保持一致的特性,提出构建一种新的最小平方代价函数,以降低相机响应函数标定方程组的维数;然后在保证标定方程组求解效率的前提下,根据不同曝光度图像的噪音分布,引入高斯加权函数,有效减小多曝光图像在高亮或过暗区域成像过程中引入的噪音,并利用稳健的QR分解算法提高标定方程组的求解速度;最后采用查表的方法,利用高斯加权函数完成场景照度的合成及相应的色调映射,得到能表现整个场景亮区和暗区细节的可视化图像.实验结果表明,与传统方法相比,本文算法在保证相机响应函数标定准确度的同时,具有计算量小、速度快的优点,可实现相机响应函数的快速标定,而且所获得的可视化图像主观效果有所提高,在便携式摄像设备上具有广泛的应用前景.     

基于质心点优化的鱼眼摄像机标定

针对圆形标志点标定鱼眼镜头模型参量准确度不高的问题,提出一种基于质心点优化的鱼眼相机标定方法.首先在已有的鱼眼镜头成像模型的基础上,获取模型内外参量的初值,并利用两步求解法求取畸变参量的初值;然后通过模型求取标志圆的投影椭圆,对该投影椭圆和图像上的椭圆分别求质心,进而建立目标函数并优化模型各参量,最后实现鱼眼镜头的精确标定.模拟实验和真实图像实验结果均表明:本文提出的方法能够明显提高鱼眼镜头的标定准确度,为鱼眼视觉相关问题的研究提供了可靠的参量依据.     

基于大景深三维扫描系统对RAC标定法的修正

基于大景深三维扫描系统的倾斜摄像机模型,推导了新的物像关系并修正了Tsai的RAC标定法.利用修正后的RAC标定法对大景深扫描系统的摄像机进行了标定, 实验结果表明修正后的RAC标定法适用于倾斜的摄像机系统,标定准确度可以达到0.03 mm.     

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.