一种大视场汇聚型双目立体视觉标定方法

双目摄像机汇聚型摆放易导致标记点出现散焦模糊和透视形变,使标记点定位出现偏差,在大视场环境下会引发不可忽视的标定误差,进而影响测量精度。为解决上述问题,提出了一种基于标记点定位偏差度加权的大视场汇聚型双目立体视觉标定方法。首先,利用靶标在摄像机坐标系下的位姿,计算标记点散焦模糊量和透视形变度;其次,根据标记点定位偏差度设置相应权重;最后,将标记点权重系数加入目标函数,引导标定参数优化。实验结果表明：在观测值为505 mm的情况下,该方法测距均方根误差和标准差可达0.809和0.290,不但有效提高了大视场汇聚型双目立体视觉标定精度,而且具有良好的稳定性。     

基于立体视觉的直升机桨叶扭转角模拟测量方法

提出了一种基于立体视觉的直升机桨叶扭转角测量方法.首先,在摄像机坐标系下,采用双目立体视觉技术获取桨叶上圆形标记点的三维坐标;然后,利用在旋翼低速旋转且桨叶处于拉平状态下测量出的标记点的三维坐标建立旋翼坐标系;最后,在旋翼坐标系中利用旋翼高速和低速旋转状态下桨叶上对应标记点的三维坐标来计算桨叶扭转角.多次刚性叶片扭转角测量实验和数据分析说明本文测量方法不仅有效、测量精度高,而且具有非接触式、动态测量和操作简单的优点.     

直升机桨叶图像中圆形标记点圆心检测及修正方法

视觉测量直升机高速旋转桨叶形变常采用基于圆形标记点的测量方法,但该方法中圆形标记点具有低曝光、小目标和投影不对称等特点,极易产生标记点漏检和圆心坐标误差的问题。为减小漏检、修正圆心坐标误差,提出了一种直升机桨叶图像中圆形标记点圆心检测及修正方法。首先,提取图像中局部极值中心的像素坐标,并依据阵列排布结构滤除干扰,获得所有圆形标记点极值中心的像素坐标;其次,以各极值中心的像素坐标为圆心,与相邻极值的最小距离为直径,建立圆形ROI(region of interest)区域,在ROI区域内并行分水岭变换和最小二乘法圆拟合得到圆心;再次,采用透视变换建立该图像与垂直相机光轴的同相位桨叶图像（正面图像）的投影映射关系,再采用LM(levenberg-marquardt)优化求解投影映射矩阵;最后,将该图像转换为正面图像进行圆心检测,再将该圆心坐标逆变换得到精确圆心坐标。实验结果表明,本文检测方法准确率和精度分别达98.89%和0.191 mm,已应用于直升机高速旋转桨叶运动轨迹和形变的高精度视觉测量。     

直升机桨叶图像中圆形标记点圆心检测及修正方法

视觉测量直升机高速旋转桨叶形变常采用基于圆形标记点的测量方法,但该方法中圆形标记点具有低曝光、小目标和投影不对称等特点,极易产生标记点漏检和圆心坐标误差的问题。为减小漏检、修正圆心坐标误差,提出了一种直升机桨叶图像中圆形标记点圆心检测及修正方法。首先,提取图像中局部极值中心的像素坐标,并依据阵列排布结构滤除干扰,获得所有圆形标记点极值中心的像素坐标;其次,以各极值中心的像素坐标为圆心,与相邻极值的最小距离为直径,建立圆形ROI （region of interest）区域,在ROI区域内并行分水岭变换和最小二乘法圆拟合得到圆心;再次,采用透视变换建立该图像与垂直相机光轴的同相位桨叶图像（正面图像）的投影映射关系,再采用LM （levenberg-marquardt）优化求解投影映射矩阵;最后,将该图像转换为正面图像进行圆心检测,再将该圆心坐标逆变换得到精确圆心坐标。实验结果表明,本文检测方法准确率和精度分别达98.89%和0.191 mm,已应用于直升机高速旋转桨叶运动轨迹和形变的高精度视觉测量。     

单幅图像的三维重构视觉系统误差修正

基于改进两步法的标定思想,在三维重构中提出了一种新的视觉系统参数标定与镜头畸变修正方法。该方法利用图像中心附近点畸变量较小的性质,用中心附近点和全场视点对CCD相机和DLP投影仪的内外部参数标定和镜头畸变校正进行分离。标定过程中,所设计的带标准圆阵列的靶标和伪随机连续方形编码可以实现特征点的自动识别和匹配。实验证明,该方法能快速、方便地对视觉系统进行标定和畸变误差修正,提高了三维重构精度。     

基于YOLOv3与分水岭的直升机桨叶欠曝光图像圆形标记点检测

针对现有的直升机桨叶欠曝光图像中圆形标记点检测方法存在自适应能力不强、速度慢、精度不高的问题，提出了基于YOLOv3（you only look once）与分水岭的直升机桨叶欠曝光图像圆形标记点检测方法.首先，将采集的真实桨叶欠曝光图像中的圆形标记点进行标注后，制作成数据集，并训练YOLOv3网络；其次，用训练好的YOLOv3网络检测出圆形标记点区域；再次，改进传统分水岭标记提取方式，采用多线程技术并行在各圆形标记点区域内进行分水岭变换，得到圆形标记点边缘检测结果；最后，采用最小二乘圆拟合和奇异点去除法实现圆形标记点的精确定位.研究者通过对多幅欠曝光桨叶图像中圆形标记点进行检测实验，验证了该方法具有自适应能力强、速度快、精度高的优点，并已将其用于直升机桨叶欠曝光图像圆形标记点的检测.     

用井字结构光对规则部件进行三维测量

提出一种利用井字结构光对规则部件进行三维视觉测量的方法.将井字结构光投射到标定板上并采集图像,对其进行图像处理,标定井字结构光测量系统.再将井字结构光投射到规则部件上并采集图像.经图像处理提取光条中心,获得物体三维坐标信息.实验表明,该测量方法的测量范围为700~1 000 mm时,测量误差小于0.5 mm.     

双摄像机三维成像系统参数的标定和优化算法

通过分析双摄像机三维视觉系统的成像视觉过程,建立了包括镜头畸变因素在内的成像过程数学模型,推导了模型参数的求解方法,提出了标定过程的具体实现方法.在此基础上,同时结合双摄像机系统的成像视觉两个互逆过程,提出了一种标定参数的快速优化方案,利用视觉过程所提供的更多信息,从标定的最终目标——提高视觉过程的角度,优化成像过程的模型参数,以更准确地反映视觉系统的信号变换过程,提高三维视觉精度.实验表明,上述方法可以有效地同时提高双摄像机成像模型的标定精度及提高三维视觉系统数据的采集精度,并且优化算法迭代收敛速度较快.     

基于BP神经网络的障碍物位置视觉检测的研究

针对障碍物位置的自动检测,提出了基于单摄像头视觉的检测方法。首先利用BP神经网络进行标定建立图像坐标系与地面坐标系的对应关系,然后以图像中障碍物两个位置点为输入,障碍物实际位置点为输出,建立神经网络。以18个点进行实验,实验结果表明横坐标x的平均误差为3.12%,纵坐标y的平均误差为0.83%。这说明利用此方法能够较为准确地求出障碍物的位置。     

基于遗传算法双目立体视觉传感器的优化设计

为了提高双目立体视觉传感器的测量精度,采用最优回归设计,建立双目立体视觉传感器的结构参数优化模型,并运用遗传算法对建立的优化模型进行求解.通过GA算法的优化,双目立体视觉传感器的测量精度有了较大幅度的提高,优于传统方法的结果.     

某型捷联激光导引头网格化标定研究

为解决某型捷联激光导引头轴向标定测角误差大的问题,研究如何使用现有设备进行测角精度更高的网格化标定.采用逐点极坐标转换的方法获取网格化标定点的转台运动坐标,项目得以实施.在研究过程中,解决了网格化标定时因转台重复往返运动以及转台需要多次进行归零操作而导致网格化标定消耗时间太长问题.最终顺利将该型激光导引头网格化标定落实...     

机器视觉摄像机标定的一般正多边形方法

围绕机器视觉摄像机标定问题,该文将通常几种基于特定正多边形模型的标定方法拓展为一般正多边形模型的摄像机标定方法. 首先分析一般正多边形的平面几何性质,结合射影几何中的交比和调和共轭的性质计算正多边形各条边和正多边形内切圆心与切点连线方向的消失点. 利用消失点与光心的连线方向和形成消失点空间直线方向相同的性质建立线性方程组,从而求解摄像机内参数. 最后通过几个特定正多边形（正三角形、正四边形、正五边形、正六边形）模版的摄像机标定验证一般正多边形标定方法的正确性. 实验中还发现几种特定正多边形的摄像机标定精度不同,正五边形的标定精度最高,正四边形最低.     

六余度配置MEMS-IMU误差标定

研究捷联惯性传感器多余度配置系统的标定. 分析了多余度惯性传感器各参数的测量原理及算法关系,针对典型的非正交配置（六传感器正十二面体）的多余度惯性测量单元(IMU),导出六位置转动标定方法,给出了计算误差模型参数的数学推导过程,建立了余度MEMS-IMU误差模型的解析表达式. 实验结果表明：该方法精度高,可有效估计出六余度MEMS-IMU的误差模型参数,提高惯导系统精度.     

城镇地籍测量中界址点的标定研究

作为标记权属界线的特征点,界址点向来被用于确定土地的权属、面积、位置与分布的精度等,通过界址点的标定,可以对测量地的国土资源、民用建筑等进行永久性的矢量保存.在地籍测量中,由于城镇地籍相对密度较大,不仅管理着城市、建制镇的建成区的土地而且也包含那些独立于城镇以外的工矿企业用地,因此,在界址点标定的精度上也就有着更高的要求.本文以城镇地籍为切入点,对界址点的测量进行总结研究.     

基于双层回归森林模型的头影测量图像结构特征点自动定位

为了实现X射线头影测量图像中结构特征点的自动定位,提出一种基于双层回归森林模型的头影测量图像结构特征点自动定位方法.首先从图像中提取外观特征训练第1层回归森林模型,通过该模型生成针对当前特征点位置的偏移距离图;然后从偏移距离图中提取上下文特征,并结合外观特征训练第2层回归森林模型;接着将双层回归森林模型用于待检测的X射线头影测量图像,预测出图像中每个像素关于目标特征点的偏移距离;最后根据回归投票方法求得结构特征点位置.实验结果表明,基于双层回归森林模型的自动定位方法能较准确地获得头影测量图像中结构特征点的位置.     

一种鲁棒的圆形标记点中心提取方法

圆形标记点中心识别是视觉测量的关键技术之一. 为满足工业现场精确标定和测量的需求,提出了一种鲁棒的标记点中心提取算法. 首先对图像进行预处理和Canny边缘提取;然后用增强的Snake方法对边缘进行全局最优搜索,并以具备积分性质的Zernike算子对图像边缘进行亚像素定位;最后采用鲁棒的椭圆拟合算法迭代定位椭圆中心. 仿真和实测表明,该算法在标记点破损或被污染情况下仍能给出精确的中心定位. 理想情况下定位误差小于0.02像素,在标记点破损或被污染情况下定位误差小于0.03像素.     

基于特征点的图像拼接技术在动漫中的应用

以制作全景图为例将图像拼接技术应用到制作动漫贴图上,简化动漫贴图的制作.使用手持相机采集一定重叠区域的图像,柱面投影后采用基于尺度空间的Harris算法检测图像特征点,双向归一化互相关算法匹配特征点,迭代提取阈值T的算法去除误匹配.通过改进的RANSAC算法快速估算出变换参数模型,对拼接图像进行投影变换.Szeliski灰度融合方法,直接计算匹配点灰度平均值融合图像,最后采用最佳缝合线的方法消除图像拼接处的重影.基于Matlab的数据实验表明,提出的图像拼接技术具有效率高,拼接图像清晰等优点,实现了较满意的全景图视觉效果.     

工业CT四轴运动控制系统的实现及误差分析

锥束工业CT机械运动控制系统的稳定性以及运动误差对图像重建有着很大的影响。为了保证图像重建的质量,在项目中搭建了四轴运动控制平台,并基于VC++6.0包含的MFC对锥束CT机械运动控制系统进行了界面开发。通过多人多次实验对运动控制系统的定位误差进行了检测,同时模拟了不同轴的定位误差对图像重建的影响。实验结果表明它的稳定性较好,运动误差保持在15μm以内。水平运动轴的定位误差对图像重建影响较小,升降运动轴误差较大时对重建图像影响较大,旋转轴的定位误差对重建图像影响比较大,实验中应尽可能地减小定位误差。     

高精度激光束扫描性能检测设备光学系统研究

首次完成了大视场、宽光谱、高精度、红外谱段激光束扫描性能检测设备的研制,着重研究了光学系统的实施方案.采用民用商品变焦照相镜头作为光学系统,完成了红外工作波段镜头透过率的测试,测试结果表明,镜头在红外工作波段的透过率可以满足使用要求.根据检测设备的具体特点,改善了检测精度的方法,提出校正镜头成像位置畸变和精确测量镜头焦距的方案,并完成了实验验证.实验结果表明,镜头在工作视场的畸变从校正前的3.05%下降为校正后的0.09%.镜头焦距的测量精度达到0.1%.该设备的检测视场为5°～60°可调,工作波段808～1064nm,扫描角检测精度达到1 mrad.该检测设备具有高精度、低成本、使用方便、通用性强等特点.     

基于多基线近景摄影测量技术的馆藏铜鼓三维重建

针对馆藏铜鼓本体记录上的不足,将多基线近景摄影测量技术应用于馆藏铜鼓数字化及铜鼓保护领域.采用多基线交向摄影方式获取大重叠度的序列影像,通过多基线立体匹配、多光束交会和区域网平差等方法实现特征点匹配和多光束立体定位,提高铜鼓表面点云数据的可靠性与精度.实验表明,该方法操作简便、快速高效,满足馆藏文物精细建模的要求.