棋盘格图像角点坐标亚像素提取方法

针对基于视觉测量的物体位姿测量系统要求标定系统精度较高的需求,提出了一种自动识别和亚像素提取黑白平面棋盘格模板图像内部角点的方法.该方法在详细分析了棋盘格图像局部特性的基础上,建立了准确高效的改进SUSAN角点检测算法和精确的亚像素级提取角点坐标的方法,计算出总体标定误差为0.2个像素.通过实验验证了该算法的可行性和有效性,能够为高精度标定系统提供可靠数据.     

基于OpenCV的挖掘机器人摄像机参数标定

为了建立挖掘机器人视觉系统摄像机测量模型,提高视觉测量精度,分析了挖掘机器人摄像机视觉系统内、外参数成像模型及摄像机非线性畸变参数,确定了适合挖掘机器人视觉系统的标定参数。通过采集自制的棋盘标定模板不同方向的七幅图像,基于OpenCV技术实现了对模板角点的提取。通过七幅图像进行标定实验,实验结果获得了摄像机模型的线性内部参数矩阵,标定出了摄像机非线性模型的径向畸变系数,摄像机外部旋转矩阵及平移向量,并给出了标定参数误差。研究结论表明采用角点提取方法,标定误差可达亚像素级,能够满足挖掘机器人视觉系统的标定及视觉测量精度要求。     

CCD摄像机标定中角点亚像素定位方法

CCD摄像机的标定是实现光学三维轮廓测量技术的必要步骤,其标定精度在很大程度上取决于标定特征点的定位精度.在分析现有棋盘格角点像素级和亚像素级定位方法不足的基础上,提出了一种基于改进SV方法的棋盘格角点亚像素定位方法.首先,采用SV算子对角点进行像素级检测;其次,选取标定图像中以初定位角点坐标为中心的5×5像素区域,对其灰度值进行双线性插值;最后,计算插值图像的灰度质心,再根据插值放大倍数,将质心转换到亚像素坐标,实现了角点亚像素定位.实验结果表明,该方法可以获得亚像素级角点坐标,实现CCD摄像机的高精度标定,标定平均误差为0.108 mm.     

基于凸包的棋盘格角点自动识别与定位方法

 采用Harris方法提取角点,应用对称算子剔除棋盘格外圈角点与伪角点,基于灰度梯度方法精确提取棋盘格亚像素角点。在此基础上,提出了基于凸包的棋盘格角点分层识别与自动定位方法,实现了棋盘格角点物像坐标的自动匹配,从而可实现摄像机自动精确标定。实验结果表明,该方法具有较高的精度与可靠性,适合于摄像机在线自标定。     

双目立体视觉摄像机标定及精度分析

以VC++为开发平台,采用开源的OpenCV函数库实现张氏标定算法;以标定板上的角点为测量对象,进行双目立体视觉系统的三维数据测量.采用标定获得的摄像机参数对模板图像进行校正,使用Harris算子进行角点提取,并对各行各列角点进行最小二乘直线拟合,以其交点为最终的角点位置,最后进行角点匹配与反求.测量结果的精度分析表明...     

基于亚像素边缘的棋盘格的角点检测

棋盘格标定广泛应用于高精度机器视觉中。针对棋盘格标定中最关键的角点检测技术,本文提出了一种基于亚像素边缘的角点检测算法。先确定棋盘格边缘线法线方向,再在法线方向插入虚拟像素;根据边缘像素灰度变化趋势,用反正切函数进行曲线拟合;然后通过曲线梯度,确定亚像素边缘。在得到各亚像素边缘后,根据边缘相交形式,采用形心法确定角点位置。本算法建立了边缘法向方向亚像素定位算法,不受棋盘格角点方位影响。采用结合像素插值和灰度曲线拟合的方法提取亚像素边缘,有效的提高检测精度。实验表明本算法相对Harris角点检测算法精度提高一倍。本算法已成功应用于石油管螺纹的图像检测中,满足实际应用需求。     

基于改进的Zernike矩亚像素边缘提取算法外螺纹非接触测量

为了进一步改善螺纹图像轮廓提取效果、提高螺纹参数的计算测量精度,在分析基于Zernike正交矩亚像素边缘检测算法的基础上,建立了边缘灰度阈值与一阶导数相结合的模型,提高了亚像素边缘点的定位精度,并在此基础上提出了计算螺纹中径和牙型角的新方法.结果表明,该方法对于克服工件表面水油污染、提高检测精度具有显著效果.     

一种改进的快速SUSAN棋盘格角点检测算法

针对传统SUSAN角点检测算法不能区分棋盘格内角点和边缘点,以及因曝光过度导致的角点分离问题,本文提出改进的SUSAN角点检测算法。改进算法求取2组不相邻特征方向3像素灰度和差值,配合门限阈值和差阈值,提取角点集合;利用角点集合的对称分布特性确定角点集合的质心坐标作为此位置角点的坐标,坐标值可直接达到亚像素精度。实验表明:本文提出的改进的SUSAN角点检测算法可以有效、快速地提取角点,重投影误差在0.3个像素以内,可用于相机标定。     

集成测量系统中摄像机的标定方法

针对三坐标测量机(coordinate measure machine,CMM)与计算机视觉集成测量系统中摄像机的标定提出了一种简单、快速的标定方法.该方法把制作精度、定位精度高,运动范围广的CMM测头作为标定物,采用两步法对摄像机进行标定.标定过程中控制测头运动到指定位置,采集测头图像,用图像处理技术实现测头中心亚像素级定位,实现空间点和图像点的对应.标定方法简单,无需制作标定物,避免了标定物制作误差和角点定位误差的影响,可任意增加标定点的个数、指定标定点的位置.     

摄像机标定的棋盘格亚像素角点检测

针对传统最小核值相似区(small univalue segment assimilating nucleus,SUSAN)算子对棋盘格角点检测时会将角点与边缘混淆的缺点,提出了一种运算速度快、定位精度高的改进SUSAN亚像素角点检测算法。根据SUSAN模板中角点的特性,提出了灰度对称度的概念,利用灰度对称度区别出棋盘格的角点和边缘。在利用改进的SUSAN算子进行亚像素角点检测时,综合应用了索贝尔边缘算子、灰度平方重心法等方法。提出的亚像素级角点检测方法快速有效,在摄像机标定试验中,其重投影平均误差小于0.2个像素。