精密角度基准下的多相机定位系统高精度标定

在视觉定位测量领域中的大尺寸测量、运动追踪、三维重建、视觉定位中,针对多相机定位系统中相机之间无公共视场或公共视场较小时系统标定困难、方法繁琐、精度低等问题,提出了一种基于精密二轴转台的多相机定位系统一体化标定方法。利用二轴转台提供角度基准,当转台一次转过所有相机视场时,各个相机依次拍摄标定图片,求解出各个相机内参以及各相机到转台的外参,利用转台坐标系中转计算相机之间的外参。整个标定过程由程序控制,实现了多相机系统采图标定的集成化、自动化,降低了标定工作量。分析了多相机定位系统的标定原理,并进行了实验验证。两相机内参重投影误差在0.17 pixel以内,系统定位精度在1 mm以内。结果表明,所提方法切实可行,精度较高,可操作性强,可应用于各种无公共视场或公共视场较小的多相机定位系统标定过程。     

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。     

基于帕尔贴效应的双波段自适应标定板设计

为精确标定可见光和红外双波段相机系统,减少标定板数量并增加对相机响应波段的适应性,设计了一种基于帕尔贴效应的双波段自适应标定板,以解决以往大尺寸标定板制造困难的问题.通过控制电路中的电流产生不同强度的红外辐射,实现对相机系统响应波段的自适应.从双目超大视场长波红外相机拍摄的图像中可以看出,该标定板标定角点数量多,能够满足超大视场需求;标定角点清晰,对比度高;红外辐射均匀性、稳定性好.性能测试结果表明,标定角点重投影误差达到亚像素级别,标定参数误差均在1%以内,畸变校正效果好.     

基于稠密时角法的天空背景相机标定技术研究

标定是利用相机进行测量的重要步骤。标定计算相机的内、外方位元素,直接决定了多目视觉测量的精度。在传统的相机标定中,需要设置一定数量稳定、高精度测量的控制点。而在大视场、天空背景下,无法满足上述布设条件。为了实现高精度的相机标定,提出一种可实现内、外参一体化标定的稠密时角标定技术,该技术利用无人机模拟恒星星体,在相机视场内均匀布设控制点并解算标定参数。在解算过程中,针对无人机RTK精度不稳定性,以及特征点提出可靠性提出了非线性最小二乘牛顿-高斯内插算法(WTLS)并得到较高的标定精度。最后采用视场角为77°×66°的相机数据分析验证,实验表明该方法的标定精度高,标定误差优于0.3°,可有效应用于天空背景的大视场相机标定。     

多相机式仿生曲面复眼的标定与目标定位

根据仿生曲面复眼具有众多子眼、多通道成像的特性,对多相机式仿生曲面复眼标定与目标定位方法展开研究,结合非平行双目视角下三角测量与相机坐标系映射的方法,提出一种仿生曲面复眼目标定位方法。根据复眼定位对子眼间具有较大重叠视场的要求,用Unity3D仿真软件设计了总视场角超过180°的17眼仿生曲面复眼,并制备了实物样机。通过张正友标定法,完成复眼系统中17个子眼的单目标定和38对相邻子眼间的标定,在此基础上,根据复眼相邻子眼间有较大重叠视场的性质,提出了一种不相邻子眼的外参标定方法,实现复眼坐标系的统一。搭建实验平台,结合RANSAC优化后的ORB特征匹配方法,用复眼样机对处于不同位置无人机模型进行三维定位实验,并对定位结果展开误差分析。实验结果表明,该复眼标定及目标定位方法应用于所制作的样机,能实现较高精度大视场目标定位。     

基于广义成像模型的Scheimpflug相机标定方法

针对现有参数化Scheimpflug相机标定方法中初值确定过程复杂的问题,提出一种非参数化的基于广义成像模型的Scheimpflug相机标定方法。该模型将Scheimpflug相机看作一组像素和其对应的虚拟空间光线的集合,标定直接确定像素点与对应光线间的投影关系,能够避免参数化标定模型中复杂的初值确定过程。并基于不同视角下的标定图像中,同一像素点对应的多个位于不同局部坐标系下的控制点应在某一公共坐标系下共线的基本假设,提出基于棋盘格平面标定板的两步标定方法。利用多幅具有足够重叠度的标定图像进行粗标定,再将其他图像根据与已标定区域重叠度大小逐幅加入标定流程以完成初始标定;采用光束法平差算法对标定参数进行迭代优化。实验结果表明,所提方法操作灵活,正确有效,精度可靠。     

基于柔性靶标定位实现图像拼接的多相机三维测量系统

提出一种基于柔性靶标定位实现图像拼接的多相机三维测量系统,采用一个激光投影仪投影大幅条纹,多相机分布式采集的方法扩展视觉三维测量系统的测量范围。标定过程首先使用小型平面靶标标定基准相机二维图像坐标和相位值到三维世界坐标的映射关系,之后在相邻相机部分视场(FOV)重合的前提下,利用柔性靶标定位标定相邻相机图像坐标的转换关系,最后将各个相机的图像坐标全部转化到基准相机的图像坐标系下完成图像拼接,由基准相机图像坐标到世界坐标的映射完成全局三维测量。实验结果表明,使用图像拼接方法的测量精度略低于相机单视场测量的精度,但精度损失较小,满足工业在线测量的要求。该方法避免使用昂贵的辅助测量仪器和加工高精度大型靶标,为多相机视觉测量提供了成本低、使用方便的解决方案。     

超大视场长波红外立体视觉外部参数标定及内外参数评价

在红外光谱中,大气对不同波长辐射透过率不同,透过率较高的波段范围称为大气窗口。为在大视场角范围内探测目标在长波红外光谱的辐射,弥补传统可见光相机在复杂环境下不能探测目标的缺陷,超大视场长波红外相机应运而生。相比于传统可见光相机,超大视场长波红外相机覆盖视场大,能够用于夜间、烟雾等复杂环境,具有一定穿透效果。双目超大视场长波红外立体视觉系统可用于车辆夜间辅助驾驶,军用无人化作战平台全天候信息侦察等领域。作为实现立体视觉的第一步,标定的准确性严重影响立体视觉中物体三维重建精度,因此提高标定准确性是立体视觉研究中的关键问题。标定目的是求出立体视觉成像的内部参数和外部参数,内部参数描述相机镜头成像的物像关系,外部参数表示两个相机之间的相对位置关系。但超大视场长波红外相机成像畸变严重、分辨率低、图像对比度低,对立体视觉标定造成极大困难。为准确标定超大视场长波红外立体视觉外部参数,在Scaramuzza通用相机模型基础上提出了一种基于最小二乘法的外部参数标定方法;为评价内外参数标定结果准确性,以常用单目角点重投影误差评价内部参数为基础,引入外部参数,提出一种双目角点重投影误差评价方法。为验证方法有效性和准确性,使用主动红外辐射标定板生成角点,分别采用视场角(FOV)为180°和210°的两组双目超大视场长波红外相机,在不同位置上进行标定实验。实验结果显示,常用的Bouguet方法双目平均重投影误差(BMRE)在0.782～0.943 pixels,而基于最小二乘法方法BMRE处于0.620～0.754 pixels,实验数据表明该方法有效降低了双目角点重投影误差,提高了外部参数标定准确性。此外,评价方法操作简便、客观准确,避免在评价过程中对物点三维重建从而引入额外误差,并且不需要高精度三维坐标测量设备。     

结合四角共线约束的大视场双目相机标定方法

对航空大型零部件的视觉测量时,采用传统的相机标定方法需要依靠高精度的标准参照物,大型的参照物加工难度大、精度难以保证,不能满足大视场相机标定要求。针对这些问题,提出了结合四角共线标志约束进行现场标定的方法;在空间测量视场范围内靠近主点的区域布置标定控制点,利用线性变换求解标定初值,在拍摄视场四角放置共线标志约束尺,利用交比不变性质以及直线拟合完成畸变系数求解,进行控制点的数量优化以及参数的整体优化得到现场标定最优解。相关标定实验结果表明在2.5 m×1.8 m的视场范围内现场重建误差小于0.07%,可以满足现场标定的高精度要求,对于航空大型零部件的视觉测量具有较好的稳健性与适用性。     

基于神经网络的虚拟靶标大视场双目相机标定技术

针对大视场双目相机标定中的精度低和非线性畸变问题,提出了一种结合BP神经网络的大尺寸虚拟靶标标定技术。鉴于单角点棋盘格具有易制作、高精度的特性,构建大尺寸虚拟靶标;利用神经网络的非线性映射能力直接建立角点的像素坐标和世界坐标映射关系;用建立的映射网络对测试样本进行三维重建,并与传统的线性标定方法进行对比实验。结果表明,该方法操作简单,且重建距离相对误差为0.92%,优于传统的线性标定方法,可用于大视场双目相机标定。     

基于点线对应的多摄像机全局位姿估计迭代算法

为了解决工业视觉场景中点和直线段共存情况下的多摄像机位姿估计问题,提出了基于点线特征对应的多摄像机全局位姿估计算法.以正交迭代算法为基础,使用多个固定在平台上的已标定摄像机间的几何约束,以全局方式处理多摄像机的重叠和非重叠视图的点和直线段特征,获得更加稳定精确的位姿估计.该算法先把所有摄像机数据进行统一表达,再把摄像机观测到的全部点特征的目标空间共线性误差和直线段特征的目标空间共面性误差之和作为误差函数,最后经数学推导得到使该误差函数最小化的迭代求解过程.实验结果验证了该算法的有效性以及优越性.     

Novel calibration method for non-overlapping multiple vision sensors based on 1D target

The global calibration of multiple vision sensors (MVS) with non-overlapping views has been widely studied. In this paper, a novel calibration method for MVS with non-overlapping fields of view based on 1D target is presented. First, two neighboring vision sensors are selected. The rotation matrix between the two vision sensors is computed using the co-linearity property of the feature points on 1D target. Then the translation vector is computed according to the known distances between feature points on 1D target. The global calibration of all vision sensors is realized by repeating the above pair-wise calibration on different pairs of vision sensors. Due to the small volume and mobility of 1D target, the proposed global calibration method can be applied to vision sensors distributed in a large area or narrow space. Experiment results show that the RMS error of global calibration is within 0.060 mm.     

基于FPGA的拼接式CMOS线阵相机系统设计

针对单个线阵相机在大视场下传感器边缘失光的问题,提出了在保证分辨率的前提下使用多个相对较低像素的相机拼接,对视场进行分担的方法,设计了一种基于FPGA的拼接式CMOS线阵相机系统。详细介绍了系统的工作原理、硬件构成和各芯片的程序设计,实现了基于FPGA的多相机图像实时校正算法,并将校正后的图像通过高速USB芯片传输到采集软件。实验结果表明,系统在大视场下相比单相机在视场边缘具有更好的成像质量,可应用于多离散目标的检测。     

A calibration method for stereo vision sensor with large FOV based on 1D targets

Large FOV (field of view) stereo vision sensor is of great importance in the measurement of large free-form surface. Before using it, the intrinsic and structure parameters of cameras should be calibrated. Traditional methods are mainly based on planar or 3D targets, which are usually expensive and difficult to manufacture especially for large dimension ones. Compared to that the method proposed in this paper is based on 1D (one dimensional) targets, which are easy to operate and with high efficiency. First two 1D targets with multiple feature points are placed randomly, and the cameras acquire multiple images of the targets from different angles of view. With the fixed angle between vectors defined by the two 1D targets we can establish the objective function with intrinsic parameters, which can be later solved by the optimization method. Then the stereo vision sensor with two calibrated cameras is set up, which acquire multiple images of another 1D target with two feature points in unrestrained motion. The initial values of the structure parameters are estimated by the linear method for the known distance between two feature points on the 1D target, while the optimal ones and intrinsic parameters of the stereo vision sensor are estimated with non-linear optimization method by establishing the minimizing function involving all the parameters. The experimental results show that the measurement precision of the stereo vision sensor is 0.046 mm with the working distance of about 3500 mm and the measurement scale of about 4000 mm×3000 mm. The method in this paper is proved suitable for calibration of stereo vision sensor of large-scale measurement field for its easy operation and high efficiency.     

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。     

车载红外告警系统中目标航迹管理及DSP实现

介绍了车载红外告警系统中多目标的航迹建立及目标从图像坐标到载体坐标的转换方法。系统在方位360°视场内均匀布置了6个红外传感器，天顶方向布置1个红外传感器，形成360°全半球视场。每个传感器对应1个目标检测板，系统设计有1个系统控制板，用于对目标进行坐标转换、航迹管理以及向各个检测板发送控制命令。当目标检测板完成目标检测后，便向控制板发送7个传感器中的目标信息，控制板对目标进行坐标转换使之统一于载体坐标系，在载体坐标系建立目标航迹并对航迹进行预测管理，最后通过串口向上位机输出目标在载体坐标系的位置信息并报警。实验证明，转换后的目标位置完全正确，且误差小于1°，满足系统指标要求。     

Development of a panorama coded-aperture gamma camera for radiation detection

For radiation detection, the imaging system should have a large field of view (FOV) and high detection efficiency because it has to be used in a radiation environment where the quantity and direction of radioactive sources are unknown. A panorama coded-aperture gamma camera optimized for use in complex nuclear environment has been developed and evaluated with an angular resolution of 3.5°. Typical gamma cameras have the limited field of view ranging from 10° to 60° in both horizontal and vertical direction. The system presented in this paper extends the field of view to 360° in the horizontal direction and 60° in the vertical direction. The partial encoding of coded aperture imaging is mitigated by convolving the data of diverse adjacent modules with a partial transmission function. The experimental feasibility of measuring multiple sources in the 360° horizontal field of view was demonstrated with a panoramic image. The results showed that the system could clearly identify the direction of multiple radiation sources in an unknown extended radiation environment. The system can help to simplify the clean up and decommissioning of nuclear sites.     

Cross-diffractive optical elements for wide angle geometric camera calibration

Diffractive optical elements (DOEs) can generate multiple two-dimensional (2D) diffraction grids that can be used to calibrate cameras for photogrammetry. However, several factors limit the accuracy and the functionality of this technique. One of the most important is the DOE fabrication itself. A large DOE with wide 2D fan-out grids is very difficult and costly to develop. Consequently, the calibration is limited to small aperture cameras and/or limited angles. To overcome these problems, we present a low cost solution. We propose to use two large, commercially available, crossed phase DOEs that generate 15×15 equally spaced dots. As the DOEs are not perfect, the unwanted secondary diffractive orders are used as calibration targets to expand the calibration field of view. We show that the use of the primary and secondary diffractive orders provides a valuable calibration tool for wide angle aerial cameras.     

基于ACR9000控制器的自动光学检测平台设计 

针对自动光学检测（AOI）平台运行过程中的定位精度控制问题,提出了一种基于速度和加速度前馈控制与PID反馈控制的复合控制算法,该算法对输入量进行跟踪补偿控制以消除系统稳态误差,用于提高AOI平台定位精度。基于开放式的数控系统设计方法设计了AOI平台。在Matlab/Simulink环境下,构建了基于该复合控制算法的定位精度控制仿真模型,仿真结果验证了复合控制算法的有效性。将该复合控制算法作为ACR9000控制器的控制算法,并基于ACR9000控制器进行AOI平台实验研究。应用该AOI平台进行了印刷电路板（PCB）检测实验,实验结果表明文中复合控制算法能够提高AOI平台定位精度,AOI平台的定位精度满足印刷电路板检测要求,可以将该AOI平台用于印刷电路板检测。