双目视觉测量系统特征点提取与匹配技术研究

自主研发了一种光笔式双目立体视觉大工件尺寸测量系统,对测量系统中特征点的提取及其匹配技术进行了研究。测量系统采用 Canny 算子和 Zernike 矩相结合的算法实现椭圆光斑的亚像素边缘提取,根据得到的亚像素边缘点,采用基于最小二乘的曲线拟合法得到椭圆光斑的中心坐标。针对特征点的匹配问题,提出了一种基于位置约束的快速匹配方法。实验结果显示:所提方法能提取到椭圆光斑亚像素边缘,可精确计算出椭圆光斑中心坐标,匹配率达到95%以上。     

双目视觉用于鱼苗尺寸测量

为了有效地提高鱼苗尺寸测量的效率及精度,搭建了平行式双目立体视觉系统。根据双目视觉原理,首先基于改进后的由多组同心圆构成的标定板对双目视觉测量系统进行定标;然后利用Harris角点提取算法获取鱼苗图像的关键特征点,并基于归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)立体匹配算法对关键特征点进行匹配,提取坐标数据;最后根据坐标数据进行计算,得到鱼苗的空间坐标,实现对鱼苗尺寸的精确测量。结果表明,由所搭建的平行式双目立体视觉系统测量的相对误差在8%以内,为双目视觉应用于鱼类养殖业的可行性提供了依据。     

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。     

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%。     

基于水下双目视觉的燃料组件变形检测系统

燃料组件变形状态是堆芯运行过程中的重要监测指标,基于水下双目视觉的变形检测系统不仅能获得燃料组件关键参数的三维尺寸,还可以测量组件的整体轮廓。根据水下大型燃料组件的高热、高辐射特点,研制了一种基于16台摄像单元的水下双目检测系统,并给出各组成模块的详细设计;通过联合Harris特征点和区域灰度互相关方法,实现辐射噪声干扰下的双目摄像模块的组内快速图像配准。经模拟水池和核电现场实验,验证系统局部参数测量精度优于0.2 mm,全局参数测量精度满足0.5 mm,为高热、高辐射的水下乏燃料组件的局部变形和整体弯曲等参数测量提供有力工具。     

基于机器视觉的手机转接口尺寸及管脚数量的测量

基于机器视觉原理实现对手机转接口尺寸及管脚数量的非接触式测量.采用光源、远心镜和CCD相机搭建检测装置,获取手机转接口的图像数据,并利用图像边缘检测技术实现特征轮廓的提取,获得较为准确的转接口尺寸和管脚数量.     

基于双目序列图像的测距定位与自车速度估计

为了确定车辆在行驶过程中的相对位置与速度,提出一种基于双目序列图像的实时测距定位及自车速度估计方法。该方法利用车载双目视觉传感器采集周围环境的序列图像,并对同一时刻的左右图像进行基于SURF(speeded up robust features)特征的立体匹配,以获取环境特征点的景深,实现车辆测距定位;同时又对相邻两帧图像进行基于SURF特征的跟踪匹配,并通过对应匹配点在相邻两帧摄像机坐标系下的三维坐标,计算出摄像机坐标系在车辆运动前后的变换参数,根据变换参数估算出车辆的行驶速度。模拟实验表明,该方法具有良好的可行性,速度计算结果比较稳定,平均误差均在6%以内。     

玻璃微珠球度自动测试

将现代光学测试技术、计算机技术和光电子技术相结合, 研究了基于面阵CCD,成像物镜和微机的微小尺寸检测系统, 实现了二维尺寸的高精度、非接触、实时自动检测。系统结构简单, 易于操作, 对环境要求宽松。为实现二维尺寸的非接触自动检测, 需要获得被测工件的边缘轮廓参数。解决了非线性平滑、阈值确定和边缘提取等关键技术, 利用边缘轮廓跟踪的方法获取工件的边缘轮廓图像, 系统可精确地确定工件的边缘轮廓曲线。作为实例对微米级玻璃珠的球度进行了测试。该测试系统为非接触式测量, 克服了传统测试方法一些固有的缺点, 不会对工件造成永久性损伤。实验表明该系统测量范围大, 绝对精度达到3.0 μm, 重复性好。     

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。     

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。