大视场多视觉传感器测量系统的全局标定方法

研究了姿态测量系统中多视觉传感器在大视场条件下的标定技术.提出了一种基于激光跟踪仪的多视觉测量系统的全局标定法.利用激光跟踪仪在现场构建系统总体坐标系.通过对测量系统中的屏幕扫描拟合基准面作为标定板,然后在其表面设置标定点,并精确测定共面标定点位置.针对一阶径向畸变的摄像机模型,分步标定各参数,且全部采用线性方法求解,避免了非线性优化中的不稳定性.通过坐标反求的方法应用贝塞尔公式计算标准差.实验结果表明,在8000mm×6000mm范围内可以得到0.47mm的测量精度.可以满足多视觉测量系统的总体测量精度要求.     

RANSAC算法在线结构光视觉测量系统中的应用研究

针对线结构光视觉测量系统中参数标定易受噪声和亮度突变等因素的影响,而传统算法难以拟合包含异常值点云的问题,在现有标定方法的基础上,提出了一种基于随机抽样一致性(RANSAC)的改进算法拟合光平面参数。随机选取三个点云数据拟合光平面,选择阈值并统计在此平面上的内点数量,多次重复求得包含最多内点的平面,并以这些内点以特征值法进行平面拟合得到所求平面方程。实验结果表明,与最小二乘法相比,该方法可以很好地适应标定过程中出现的误差和异常值的情况,稳健地估计平面参数值,从而进一步提高线结构光参数标定精度。     

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...     

随机抽样一致性算法在线结构光视觉测量系统中的应用

针对线结构光视觉测量系统中参数标定易受噪声和亮度突变等因素的影响,而传统算法难以拟合包含异常值点云的问题,在现有标定方法的基础上,提出了一种基于随机抽样一致性(RANSAC)的改进算法拟合光平面参数。随机选取三个点云数据拟合光平面,选择阈值并统计在此平面上的内点数量,多次重复求得包含最多内点的平面,并以这些内点以特征值法进行平面拟合得到所求平面方程。实验结果表明,与最小二乘法相比,该方法可以很好地适应标定过程中出现的误差和异常值的情况,稳健地估计平面参数值,从而进一步提高线结构光参数标定精度。     

基于几何约束的高精度特征点检测和相机标定

针对高精度特征点检测和相机标定问题,提出了一种基于几何约束的角点检测和相机标定方法.该方法首先用传统的方法提取图像中的角点,以此为初值从图像中搜索棋盘格边缘,然后对边缘数据进行拟合,并将拟合得到的三次曲线的交点作为真实的角点,最后以这些角点为特征点进行相机标定.实验结果表明,加入几何约束后能大幅提高特征点提取的准确度,从而显著提高相机标定的精度.     

大型齿轮工件焊接的双目视觉测量标定

标定技术一直是双目视觉测量的难点,针对大型齿轮焊接的测量,分析了双目视觉测量标定的数学模型,得出双目视觉标定中的内参数和外参数.阐述了大型齿轮工件在焊接中双目视觉标定的图像预处理、特征点提取以及双目视觉测量的标定方法,并通过实例验证了双目视觉测量标定程序的正确性.     

针对射频相对测量敏感器的快速标定方法

在卫星编队飞行系统中,射频（radio frequency,RF）相对测量敏感器能够完成两颗卫星的相对位置和姿态的测量,为了验证其测量精度,提出了一种基于激光跟踪仪的快速标定方法.在标定过程中,针对拟合坐标原点和坐标轴产生误差较大的问题,提出了一种基于最小二乘拟合球体和圆的方法,分别确定坐标系的原点和坐标轴;利用坐标系间的固有关系设计了相对坐标系的快速转换方法.在飞行器模拟平台进行验证,实验结果表明,拟合坐标系原点均方根误差为0.120 764 mm,拟合坐标轴轴向的均方根误差为0.157 138 mm,坐标系转换误差的范围为0.30~0.75 mm,能够满足敏感器毫米级定位精度的标定要求.      

激光线结构光数控测量系统的标定

介绍了激光线结构光数控测量系统的标定方法 ,该方法利用数控机床本身的坐标精度 ,利用三角测量原理直接在数控机床上标定出光片角 ,同时采用最小二乘法拟合出摄像机结构参数 ,通过建立激光中心检索表的方法 ,修正由于参数标定所带来的误差 ,并采用神经网络拟合修正系数曲线 ,提高插值精度 .     

光纤捷联惯性测量组件在无安装基准时标定方法

为了提高光纤捷联惯性测量组件(IMU)在没有安装基准时的标定精度,推导IMU在存在安装误差时的精确测量模型,采用粗、精两级结合标定的方法进行标定. 粗标定采用传统的6位置标定编排,精标定按回归D最优原理设计了试验编排方案,并对测量模型参数进行带约束条件寻优,以粗标定的结果为寻优时的初值. 实验结果表明,该方法能准确估计出IMU在转台上的安装误差角及测量模型中的各参数项,达到了IMU安装时不需要调平和对准也能实现精确标定的目的. 经多次重复实验发现,"30位置"标定编排拟合误差最小,复相关系数最大,可作为系统的最佳标定方案.     

基于拉丝法的线结构光视觉测量系统标定

 利用线结构光视觉非接触测量技术的大量程、大视场、高精度、光纹信息提取简单等优点进行非接触测量大型机器及轨道等。分析了线结构光视觉测量传感器数学模型,利用构建的位于光平面上的标定特征点,提出了一种基于拉丝法的线结构光视觉测量标定方法,即先标定传感器相机的内外参数,再利用激光线与铁丝相交形成的点作为特征点标定光平面在相机坐标系下的方程。该方法降低了标定设备的成本,过程简单。标定结果表明：该方法标定满足测量要求。     

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.     

一种线结构光测量系统误差补偿方法

针对提高线结构光测量系统测量精度,提出了一种误差补偿方法。该方法通过计算标定后的标定点计算坐标值和实际坐标值之间的残差,利用插值的方法建立相机每个像素点所对应的物点残差数据库,在测量过程中根据残差数据库计算每个亚象素测量点的残差,从而实现对测量结果的误差补偿。实验通过对Tsai算法和多项式拟合算法两种模型的测量结果运用该补偿方法进行了修正和比较,表明本方法能在一定程度上提高线结构光测量系统的精度、满足精密测量的要求,并且适用于多种标定方式。     

自组电位差计剖析

本文通过对自组电位差计实验数据对错的比较,剖析了不易查觉的问题。并划出了实验首先应该标定的内容;同时建立了具体的标定和估算的方法。通过归纳、整理和分类,创建了单次测量和多次测量两种实验方法。     

基于点拟合的大尺寸视觉测量精度评价方法

为了现提高场评价视觉测量系统的测量精度,提出以距离约束为基础进行点的拟合,利用拟合点估计偏差和不确定度进行评定的方法,并将拟合点不确定度定义为点的离散度.在视场内建立多个基准距离,利用距离和坐标系的选取无关的性质,在视觉测量系统中基于距离约束进行点的拟合,利用拟合点的不确定度来表示整个视觉测量的不确定度.实验中,在置信水平为95%的条件下,测量的87个点中只有1个超出了极限偏差,拟合点离散度估计和统计结果符合较好.     

基于局部单应性矩阵的结构光系统标定研究

在基于结构光测量系统中,投影仪标定对物体的三维测量精度有着直接的影响。通过投影仪投射多幅正交格雷码至棋盘格标定板表面,利用未标定摄像机获得受棋盘格标定板调制的变形格雷码条纹图像,通过局部单应性矩阵方法获得棋盘格标定板各角点所对应的投影仪图像坐标。根据摄像机图像坐标、投影仪图像坐标与棋盘格标定板角点对结构光测量系统进行标定,获得摄像机与投影仪的内参数矩阵以及投影仪图像坐标系在摄像机图像坐标系的位姿矩阵。最后对结构光测量系统进行了标定实验;并使用Samuel Audet标定工具箱、Douglas Lanman标定工具箱与提及的标定方法进行标定误差对比。实验结果表明该方法操作简便,精度高,能较好地标定结构光测量系统参数。     

测量比的标定方法分析与应用

标定是视觉测量的首要环节,标定结果的精度及算法的性能影响测量结果,在机械零件的尺寸测量中,普遍采用标定测量比的方法进行测量.经过缜密地推导,得出了测量比的计算公式,给出了严格的测量比定义.根据新的定义,必须保证零件到相机的距离和标定件到相机的距离严格相等,否则测量结果毫无意义.以空间两点高程差测量为例,给出了用测量比法进行尺寸测量的详细过程,可作为修正由于零件到相机距离变化而引起的测量误差的参考.     

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.     

激光线结构光数控测量系统的标定

介绍了激光线结构光数控测量系统地标定方法,该方法利用数控机床本身的坐标精度,利用三角测量原理直接在数控机床上标定出光片角,同时采用最小二乘法拟合出摄像机结构参数,通过激光中心检索表的方法,修正由于参数标定所带来的误差,并采用神经网络拟合修正系数曲线,提高插值精度。     

可获取彩色纹理的PMP三维测量系统

设计了一种基于相位测量轮廓术、可获取彩色纹理的三维测量系统.它采用黑白摄像机作为图像传感器,分别投射三原色光到物体表面,测出它们的反射光强,通过色度学方法计算出R、G、B值,得到彩色纹理.在摄像机标定方面,利用镜头光心附近几乎无畸变的特性,提出先用靠近图像中心的标记点标定出变换矩阵M,再用图像边缘的标记点标定出畸变参数,避免了求解非线性方程组.实验表明,该系统具有较高的测量精度.     

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.