张氏标定法在双目视觉脉搏测量系统中的应用

针对双目视觉脉搏信息测量系统中相机微距工作、公共视场小、成像范围有限的特点,研究相机标定的原理和方法,实现双目视觉系统的标定.采用微型黑白棋盘格高精度标定板,在自制背光源辅助下,双目视觉脉搏信息测量系统中的左右相机同步采集高质量标定图像,基于张正友标定方法,对系统进行标定,标定结果精度较高.基于该标定方法的脉搏幅度测量结果的标准偏差控制在0.040 0以下,结果稳定可靠,故该标定方法可用于脉搏信息测量系统的标定,为后续脉搏幅度的精确提取及脉搏形态三维重构打下良好的基础.     

卷帘式快门CMOS数字相机测速系统标定技术

为了实现对高速公路车辆速度进行限制, 建立了基于卷帘式CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）图像传感器的相机测速系统, 并对该系统采用的标定技术、 测速算法等进行了研究。卷帘式快门数字相机测量速度是利用卷帘式快门曝光, 具有一定的延时, 对运动物体拍摄会产生一定的畸变, 通过对图像的畸变部分进行图像处理和计算, 即可得到运动物体的速度参数。根据相机成像的几何原理, 分析了相机的标定原理, 根据相机测速时的特点, 提出了简单、 有效的标定方法。进一步研究了相机标定和测速的实验方法和步骤, 进行了标定及测速实验。经实验验证： 利用卷帘式快门CMOS数字相机方法对运动目标测速值较精确, 误差在2.5%以内。基本满足高速公路相机测速系统精度要求。     

基于立体视觉的摄像机标定方法的研究

摄像机标是立体视觉获取三维空间信息的前提与基础。标定结果的好坏直接影响着三维测量的精度及三维重建结果的好坏。笔者首先在本文中对摄像机标定的基础知识作了简要的介绍,采用三维标定块标定摄像机,避免传统的利用标定板标定摄像机丢掉了Z维的坐标信息所引起的误差,同时考虑相机的径向畸变因素,以提高标定精度。实验结果表明该方法精度较高,能满足立体视觉系统的需要。     

面向视觉测量的相机标定误差分析

该文分析了影响CCD相机标定参数精度的一些主要因素,并分析了在这些因素影响下相机标定结果。同时,分析了光照条件对角点检测精度的影响。实验表明,在保证角点坐标精度的前提下,标定板平面性对标定结果影响较大,图像数量取12~20幅比较合适。实验结果对相机标定中标定板的合理选择和制作、图像数量的选取、获得稳定的标定结果提供了有效参考。     

基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法

在手机玻璃盖板的缺陷检测中,为了获得缺陷特征明显的高精度图像,不仅需要搭建高质量图像采集系统,而且需要对线阵相机进行精密标定.结合工业现场需求,本文提出了一种基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法.在已有线性扫描模型的基础上,引入线阵扫描图片图像畸变矫正,推导了新的标定参数.在已有无畸变矫正的线性解析解基础上,引入遗传算法进行新参数的求解优化,实现了新标定参数的非线性求解.实验结果表明,与不加入图像畸变矫正的求解方法相比,所提方法具有更高的测量精度.      

基于序列图像的深空小天体探测自主相对导航误差补偿方法研究

深空小天体是典型的空间非合作目标.基于序列图像的空间非合作目标自主相对导航是实现小天体探测的重要技术手段.由于在轨环境复杂,相机不可避免地会出现测量偏差,进而影响相对导航状态估计精度.本文在充分利用相机视场内恒星序列图像的基础上,通过最小二乘法计算相机在轨标定初值,结合测量偏差状态转移模型和"恒星对"之间的星光角距测量方程,将测量偏差扩维成状态估计参数,构建了基于相机在轨误差补偿的相对导航状态估计模型.结合无迹卡尔曼滤波算法,通过序列图像的帧间信息对比进行迭代估计,获得相机测量偏差和相对导航系统状态,提高状态估计精度.仿真分析中采用2016HO3小天体作为相对导航目标,仿真结果说明了该方法的有效性,能够有效地补偿相机测量偏差,实现相对导航系统状态高精度估计,为后续开展相关任务提供了一定的技术支撑.     

相机几何标定方法研究

相机标定是视觉测量中重建三维空间信息必不可少的关键一步。本文介绍了相机成像几何关系及数学模型,详细阐述了国内外主要的相机几何标定方法原理及其优缺点,为应用不同方法特点进行有效的相机标定提供了指导。     

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。     

基于图像的人体参数测量系统的设计与实现

给出一种基于图像的人体参数自动测量方法,并设计与实现人体参数测量系统.通过2个数码相机拍摄人体的正视图和侧视图,运用图像分割和特征提取等图像处理方法提取2幅图像上的人体特征点;利用三维标定架标定相机的内外参数;利用双目视觉原理从2幅图像上的特征点计算出人体的测量点,完成人体尺寸参数计算.试验结果表明:与传统手工测量相比,本方法能实现自动测量,缩短了测量时间,提高测量的精度和效率;与三维非接触测量相比,本方法测量设备简单和便携,测量速度更快,操作更加方便.     

基于运动轨迹的单目相机位姿自标定方法

为了减小轨迹图像分析中的透视效应,使用提取出的运动平面目标特征点,基于相机小孔成像模型与目标特征点运动约束,构建了一种相机位姿的自标定模型来标定相机位姿.通过标定的相机位姿,可将轨迹进行重投影,实现了将轨迹图像校正为正投影图像.实验结果表明:本标定模型使用跟踪到的运动目标进行相机标定,相机位姿的标定精度优于张正友标定法.     

一种快速的相机标定方法

提出一种简单、快速的相机标定方法 .这种方法不需要特别的三维几何知识和计算机视觉知识 .这种方法只需要对二维标定靶的一幅图像的分析 ,就可以得出相机的内部、外部参数 .这种方法操作简单、速度快、适用范围广 ,很容易由实验室推向室外 .最后给出了实例 :用标定靶的图像进行相机标定 ,得到了很好的实验结果 .     

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.     

基于视觉测量障碍位置的车载摄像机标定

障碍位置的视觉测量是车辆辅助驾驶系统研究的一个重要领域,而视觉测量的关键是对车载摄像机的标定。通过比较分析视觉测量中摄像机光轴中心线与景物面之间的几何关系,针对车载摄像机提出了以标定点在图像上均匀分布成网格状进行标定,利用网格插值建立图像坐标和实际坐标之间的映射关系,即车载摄像机的标定模型。经验证该模型简单、精度高,能够有效地测量出障碍的位置信息,适用于车载摄像机的标定。     

基于机器视觉的热轧中间坯镰刀弯在线检测系统

为了能够实现对中间坯镰刀弯的非接触在线测量,提出通过基于机器视觉技术的镰刀弯在线测量方案。将面阵CCD相机布置在粗轧机出口倾斜拍摄中间坯表面形状:首先通过亚像素角点定位完成相机标定;再次,通过引入中间坯厚度变量实现对不同厚度的中间坯平面形状由图像坐标向世界坐标转化;最后通过中间坯边缘轮廓连续变化的原理,计算具有重叠区域的连续中间坯图像沿宽度方向的平移量和整体的旋转量,完成中间坯平面图像的拼接。研究结果表明:通过所提出的测量系统及算法可以获得完整的中间坯平面图像及镰刀弯值,通过与工业现场测宽仪的测量结果对比,可知系统测量结果能够反映中间坯弯曲的趋势及细节特征,为热连轧粗轧过程中间坯镰刀弯的控制提供了有效测量手段。     

基于深度信息的橡胶挤出件外形尺寸测量

采用单目视觉测量橡胶挤出件时,针对标定面与测量面不一致而导致测量精度低的问题,提出一种基于深度信息的橡胶挤出件外形尺寸测量方法.首先,根据测量对象外形特点,在直接线性变换方法(DLT)实现的相机标定基础上,提出一种具有高度差的视觉测量模型;然后,基于模型中深度信息,推导得出非标定面上对应像点坐标校正算法;最后,将该方法应用于橡胶挤出件外形尺寸测量.实验表明,所述方法可提高橡胶挤出件非标定面上的测量精度,使系统测量结果相对误差小于0.2%.     

一种多相机视觉测量系统的全局标定方法

提出了一种基于双平面靶标的多相机全局标定方法,要求两靶标之间为刚性联接,绕同一根轴旋转,但它们之间的相对位姿关系可以是未知的.该方法不仅适用于立体视觉测量系统,也适用于基于单目视觉的多相机测量系统,应用于四轮定位仪中多相机相对位姿关系的出厂标定,标定精度满足出厂要求.     

单目视图下相机标定和平面测距研究

描述了在透视投影和相机针孔模型下从单幅二维投影图像进行目标空间方位测定的方法,即利用现实场景中一个三维标定块来进行相机标定,采用线匹配法求出单应矩阵,即可测量平面上目标距离以及物体高度等。     

基于自标定数字图像相关技术的榫卯构件大面积全场变形测量

为了实现榫卯构件大面积全场变形测量,采用散斑自标定方法对三维数字图像相关测量系统进行标定.该方法直接利用被测表面的散斑信息标定得到三维数字图像相关系统中2个相机的相对姿态,无需使用特制的平面标定板.对比测量实验结果表明,普通三维数字图像相关系统与自标定三维数字图像相关系统的面内位移测量相对误差分别为0.2%和0.3%,离面位移测量相对误差分别为0.5%和0.6%,两者精度基本一致.采用散斑自标定方法可使大视场、远距离条件下双目系统标定更加灵活可行.将所提方法应用于木结构榫卯构件的大面积变形测量,可以更加方便可靠地获得构件的变形分布、掌握构件破坏过程中的变形情况.     

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。     

数字图像相关方法中的标定对三维形貌和变形测量的影响

为了实现三维数字图像相关方法的高精度三维测量,首先需要标定成像系统的内外参数.从数字图像相关的基本原理出发,针对相机成像的针孔模型,在理论上给出了物体成像的误差来源和修正措施,从而引出相机的各个标定参数.实验研究了多组标定板的姿态,分析了棋盘标定方法的稳定性和精确度,给出了标定过程的优化方案,解决了复杂工程环境下现场标定步骤繁琐的问题.实验结果表明:当标定板的姿态数大于9组时,标定参数趋于稳定,用稳定的标定结果计算目标物的半径更可靠.精确稳定的棋盘标定方法有利于获得高精度的三维测量结果,因此优化标定后的三维数字图像相关方法不仅操作简便,还具有相当高的可靠性和精确度.