基于HALCON的双目立体视觉工件尺寸测量

为了实现对大批量生产工件尺寸的精密测量，该文基于双目立体视觉视差原理，设计了一种工件尺寸实时测量系统；系统通过两个工业数字摄像头实时采集工件不同角度的两幅图像，并基于机器视觉软件HALCON的HDevelop开发环境，对两幅图像进行相关预处理，获取感兴趣区域。提出一种基于canny的亚像素边缘检测、边缘细化、基于atukey权重函数的最小二乘法边缘拟合及边缘均匀取点算法获取精确的边缘特征点，并通过双目系统标定、极线约束与NCC相结合的立体匹配、世界坐标转换、几何计算相结合的非接触式双目视觉方法进行尺寸测量。通过大量实验证明，该方法可有效地获取工件特征点的三维坐标值，不借助外部测量仪器实现工件关键尺寸的高精度实时检测，检测精度达±0.2mm以上，简单快捷，具有较好的准确性和实时性。     

场景轮廓的动态规划立体匹配算法

立体匹配算法是三维重建的关键步骤。由于实际场景中经常存在大片灰度相近的区域,稠密三维重建存在计算时间长、实时性差的问题。采用了场景的轮廓来重建场景的方法。基于场景中相邻点之间的视差应当是连续的假设,解决了轮廓在匹配时存在的"噪点"的问题,利用动态规划法对轮廓上各个点的视差进行约束以及求解最优解。由于提取轮廓后需要匹配的点数大为减少,用时可减少为原来的10%,得到与场景一致的轮廓视差图。     

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。     

基于共同视域的自监督立体匹配算法

提出了一种基于共同视域的自监督立体匹配算法,该算法根据视差的左右一致性来确定双目图像的共同可视区域,从而抑制被遮挡区域产生的噪声,为网络模型的学习提供了更加准确的反馈信号。研究结果表明:在没有任何标签数据的前提下,所提算法的预测误差降低了11%～42%,且与有监督立体匹配算法的性能相当。     

基于改进梯度和自适应窗口的立体匹配算法

立体匹配技术是计算机视觉领域的研究热点,由于问题本身的病态性,一直没有得到很好地解决。针对现有局部立体匹配算法精度不高以及易受光照失真影响的问题,提出了一种基于改进梯度匹配代价和自适应窗口的匹配算法。在传统梯度向量仅包含幅度信息的基础上,引入相位信息,并对原始匹配代价进行变换,进一步消除异常值;利用图像结构和色彩信息构建自适应窗口进行代价聚合;提出了一种局部视差直方图的视差精化方法,获得了高精度的视差图。实验结果表明,所提算法在Middlebury测试平台上平均误匹配误差为6.1%,且对光照失真条件具有较高的稳健性。     

改进Fast-RCNN的双目视觉车辆检测方法

针对不同空间尺度的车辆表现出显著不同的特征导致检测算法效率低、准确性差且单目难以准确获取车辆距离信息的问题,提出了一种改进Fast-RCNN的汽车目标检测法,利用双目视觉对车辆进行测距。首先利用双目立体相机采集前方图像并进行预处理,加载深度神经网络Fast-RCNN的训练数据,再针对汽车不同空间尺度引入多个内置的子网络,将来自所有子网络的输出自适应组合对车辆进行检测,然后利用SURF特征匹配算法进行左右图像的立体匹配,根据匹配数据进行三维重建并确定车辆质心坐标,从而测量出车辆与双目相机之间的距离。实验结果表明,所述算法可以实现对车辆的快速检测,检测时间比传统的Fast-RCNN缩短了42 ms,并且实现了对5 m范围车辆距离的准确测量,其误差仅为2.4%,精确度高,实时性好。     

利用图像分割的基于图割的立体匹配算法

立体匹配通过寻找同一空间景物在不同视点下投影图像的像素间的一一对应关系, 最终得到该景物的视差图。在对匹配算法作了深入研究的基础上, 提出了一种利用图像分割的基于图割的立体匹配算法。算法把参考图分割成多个区域, 然后用平面公式在一个分割中建立视差。视差模板是从初始视差分割中提取的。每一个分割被分配到精确的视差模板。构建全局能量函数,能量函数的鲁棒最小化是由基于图割的最优化获得的。算法对低纹理区域和接近视差边界区域有很好的匹配效果, 同时, 又解决了传统的基于全局算法中计算量过大, 实时性不好的问题。实验表明, 本算法能满足高精度、高实时性要求。     

一种基于多模式单演特征检测与匹配的三维视觉测量方法

三维视觉测量技术从一幅或多幅二维图像或者视频剪辑自动获取现实世界中目标和场景的几何模型、运动和形变等信息,从而识别和理解三维现实环境.针对传统三维视觉测量易受亮度变化、尺度变化、旋转变化及噪声影响的缺点,提出了一种基于多尺度单演特征检测与匹配的三维视觉测量新方法.该方法采用泊松(Poisson)滤波算子和里斯(Ries...     

基于图像分割的稠密立体匹配算法

提出一种基于图像分割的稠密立体匹配算法,该算法将灰度-梯度算法与零均值归一化互相关(ZNCC)算法相结合生成匹配代价,利用SLIC(Simple Liner Iterative Cluster)算法对图像进行分割,基于视差图和超像素更新了匹配代价。在视差后处理阶段,基于左右一致性检验(LRC)、孔洞填充和十字交叉自适应窗口加权中值滤波的方法减小视差图的误匹配率。利用Middlebury数据集的4组图像进行测试,测试结果表明,平均误匹配率为4.99%。