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。     

光笔式双目视觉测量系统标定技术研究

针对光笔式双目视觉测量系统的标定问题,讨论了关于相机内参、双相机外参以及测量笔的相关标定理论,开发了一整套基于LabVIEW的标定系统。运用张氏平面标定法实现了相机内参标定。结合基于标准长度的外部参数标定方法,实现了双相机外参数标定。运用粒子群算法和LM算法相结合,加快了目标函数高维寻优速度。在测量笔标定环节,提出了一种基于最小二乘法的现场校准方法。标定系统完成了后期开展相关测量前的所有准备工作,具有较高的精度和实用性。在测量系统标定结果基础上对直径25 mm标准陶瓷球进行测量,测量结果标准差达到0.019 mm。     

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。     

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。     

一种无公共视场的多相机系统相对位姿解耦估计方法

自动驾驶应用中,基于视觉的相对位姿估计是实现无人驾驶汽车自动定位的核心技术之一.针对单目视觉系统的视场范围较小以及双目视觉系统需要公共视场等问题,提出一种无公共视场的多相机系统相对位姿解耦估计方法.利用场景中远、近点的不同特性对旋转矩阵和平移向量进行解耦估计.对远处场景特征点采用直方图投票法求解相对旋转矩阵,在相对旋转...     

基于旋转平台的全空间单目光笔测量方法

针对单目光笔式三维测量系统测量范围小、无法实现全空间测量的问题,提出了一种基于精密旋转台的全空间光笔式单目视觉测量方法。将相机固定在精密旋转台上,在不同的角度对标定板进行拍摄,获取不同角度下相机光心在标定板坐标系下的位置。通过主成分分析(PCA)平面拟合获得相机光心所在平面和相机旋转运动的转轴方向矢量,使用空间最小二乘圆拟合获得相机旋转轴的位置。借助精密转台读数和罗德里格斯公式将转台的旋转角度变换为相机的旋转矩阵和平移向量。利用计算出来的变换矩阵将旋转一定角度后不同位置相机的测量数据转换到同一转台坐标系中,实现全空间测量。实验结果表明,在使用相同光笔的测量系统中,本文方法在基本达到传统单目光笔测量系统测量精度的前提下,可实现360°全空间测量,极大地拓展了单目光笔的应用范围。     

基于合作靶球的视觉传感器外参标定方法

视觉传感器的外参标定旨在建立视觉坐标系与外部标准坐标系之间的关系。设计了视觉测量合作靶球以实现视觉测量与仪器测量之间的合作测量。通过将视觉测量合作靶球与激光跟踪仪靶镜相互替换获取公共点在视觉坐标系和外部标准坐标系下的坐标,并利用公共点在两坐标系下的坐标对目标函数进行非线性优化,获得视觉传感器外参数最优解。视觉测量合作靶球的设计将靶标、光源和球形外壳相融合,以满足与跟踪仪合作靶镜的互换性和球心可测的需求。对外参标定过程中的误差传递进行了分析,并通过仿真优化标定精度,以及实验验证该标定方法的精度。结果表明,该方法的外参标定精度可达到0.036mm,能够实现直接、灵活、高精度的公共点数据获取。     

立体视觉测量系统标定误差补偿

双目视觉测量系统利用三角测量法原理进行三维测量,其结构特性决定了测量误差随测量距离的增加而增大。针对测量误差的分布规律,该文提出基于局部视场的双目视觉测量系统优化方法。利用外在结构建立测量坐标系,减小标定和测量过程信息非一致性引入的系统误差;利用相机参数之间的耦合作用补偿系统固有参数标定误差并建立查找表,建立关于标定参数的虚拟映射。模拟实验最大误差小于0.03 mm,系统实验误差小于0.3%,实验表明优化后系统主要测量误差来源于探测器离散化引入的随机误差,双目视觉测量系统达到理论测量精度。     

准同心广义经纬相机的成像模型及高精度标定

对于大尺度运动目标的参数测量,固定相机存在着视场与空间分辨率之间的矛盾,并且当测量空中或海上目标时相机的标定也十分困难。跟踪式相机(如光电经纬仪)能解决此问题,但存在体积大、成本高和操作复杂等缺点。结合两者特点取长补短,将相机固定在二维旋转平台上,尽可能实现同心放置,组成准同心广义经纬相机进行中远场高精度测量,测量过程中转台实时跟踪目标并为相机提供外参数。此方法并没有光电经纬仪非常严格的同心同轴的安装要求。在合理假设基础上建立了经纬相机成像模型,提出了线性求解及平差优化相机参数的方法。大量仿真与实际测量验证了模型和标定方法的正确性和高精度。广义经纬相机测量系统组合巧妙、装拆和操作简单、体积小、成本低、可全视场测量且测量精度高,有广泛且重要的应用前景。     

基于多向联合交汇的柔性视觉形貌测量新方法

针对大尺寸物体形貌测量应用,设计一种视觉形貌测量新方法。该方法是将两套没有公共视场的单目视觉传感器组合起来联合交汇,分别用于位姿测量和单目多位置交汇测量。位姿测量通过求解PnP问题为单目多位置交汇测量提供位姿信息。单目多位置交汇测量利用位姿测量提供的辅助信息通过光束平差解算出待测物的形貌。分析了系统原理,给出位姿测量PnP算法实现过程,介绍了非公共视场相机的标定方法原理,分析了单目多位置交汇测量的原理并给出实现方法。最后进行了测量方法的验证实验,实验结果表明,在3 m×3 m的工作范围内系统测量精度为5 mm,证明该方法可以用于大尺寸物体形貌测量,且结构简单轻便,具有很强的灵活性。     

基于里程计法的双目云高系统外参标定研究

双目成像系统测量云底高基线长,外参标定困难.提出一种适用于地基云高测量系统的双目相机外参标定方法,采用ORB算法提取与匹配左右云图同名点,然后根据对极几何约束计算两个相机之间的旋转平移关系.为验证该算法的精度,在室外搭建基线60 m的双目云高系统,采用里程计法标定外参,标定得到两个相机之间的距离误差为34.44 cm,...     

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%。     

大视场多CCD拼接相机标定方法研究

介绍了一种多CCD拼接弹道相机的标定方法和步骤,以及标定系统的原理及组成。对相机的光学畸变和大视场拼接物像几何投影关系进行了分析,建立了相机数学模型,并采用最小二乘多元回归分析方法,通过测量相机的内方位元素计算畸变系数,确定了最佳条件下相机数学模型中的各个参数。实验表明利用该方法标定出相机精度方位角测角误差小于10″,高低角测角误差小于15″。     

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。     

一种单目视觉位姿测量系统的误差分析方法

针对单目视觉位姿测量传统误差分析方法中只考虑单一误差因素，分析结果与工程实际有较大差异的问题，提出一种考虑多误差因素共同作用的误差分析方法。根据单目视觉系统的测量范围和相机参数建立其位姿测量模型；综合考虑相机内参、镜头畸变、图像点、靶标三维点等误差因素，将其同时引入位姿测量模型进行分析；分析抑制不同参数误差及提高相机分辨率等在多误差因素共同作用下对位姿测量结果的影响，找到最有效的精度优化方法。采用小型机械臂手眼定位中的单目视觉位姿测量系统进行实验，结果表明通过抑制相机径向畸变误差和提高相机分辨率，能够有效地提升该系统的位姿测量精度，位姿精度分别提升6.57%、4.21%和5.88%、5.54%。     

具重复特征的大物面自动视觉检测中的亚像素级拼接

针对自动视觉检测系统中,难以获得具有重复纹理特征的大面积物体的高精度图像问题,提出了一种二维图像光栅的亚像素级定位拼接新方法。采用光栅尺记录物体的位置信息,引入圆盘格标定板对二维运动平台X、Y轴与相机X、Y轴之间的夹角进行准确标定,并建立基于全局物理直角坐标系的二维拼接模型完成图像的拼接。实验结果表明,该方法的标定重复精度可以达到10-4 rad量级,拼接的物理误差为8μm,拼接精度比校正前提高了近8倍,比已见报道提高1倍以上。该方法已成功应用于导航卫星接收天线电路的在线检测设备,并可广泛推广至检测精度要求达到亚像素级的机器视觉自动化检测领域。     

基于平行面多靶标标定的单目大视场平面测量

针对单目大视场平面测量时,测量平面内不便布置靶标和大尺寸靶标难以制作的问题,提出一种利用布设在平行面上的小尺寸平面靶标进行标定的方法。选定一个平行面为标定平面,将单个小尺寸平面靶标合理放置在标定平面的多个位置拍摄,整合构造出一个大尺寸平面靶标,采用非线性优化的方法进行摄像机内、外参的优化求解。结合平行约束和距离参数得到测量平面与图像平面的单应矩阵,实现大视场平面测量。建立平面测量的精度模型,对测量区域各处精度的分布以及影响测量精度的摄像机内参、安装角度和高度等因素进行理论分析和实验验证。实验结果表明:该方法可有效保证整体测量精度;在上底920mm、下底1360mm、高920mm的梯形视场内标定,距标定平面200mm的测量平面内的测量误差低于0.6%;测量区域内各处误差的分布趋势与精度模型一致。此方法完全适用于大视场平面测量。     

单摄像机立体视觉测量系统的高精度变焦标定技术

针对现有用于光学测量的双目变焦系统标定方法难度大、测量精度受限于两摄像机内参一致性等问题。提出一种基于单摄像机的平行双目立体视觉系统实现及其高精度变焦标定方法。方法基于三角测量原理采集图像,利用高精度位移台驱动单摄像机进行平移以保证基线精度;求解离散焦距下的预标定结果并利用BP神经网络模型对其进行拟合,以实现任意焦距下系统内外参数动态估计。实验结果表明,系统预标定的重投影误差小于0.1664 pixel,变焦后图像畸变校正平均误差为0.0982 pixel,立体视觉测量尺寸绝对误差小于0.05mm。方法能弥补传统变焦标定方法的不足,消除双目内参不一致引入的误差,提高视觉系统的测量精度。     

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。     

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。