基于双目立体视觉的三维重建方法

基于双目立体视觉视差原理,结合halcon视觉开发库标定摄像机的内外参数,利用标定结果校正目标图像;引入多重网格算法以及像素灰度、梯度、平滑度相结合的相似度判断准则对校正图像进行立体匹配,获得连续稠密的视差图;根据深度信息恢复原理获取三维点云,并采用移动最小二乘法对三维点云进行平滑滤波;最后运用基于贪婪算法的三角剖分实现物体可视表面三维重建,并对重建表面进行形态学处理填补黑洞.实验结果表明,物体重建表面光滑连续,视觉效果令人满意.     

基于多RGBD摄像机的动态场景实时三维重建系统

使用多台基于FPGA嵌入立体计算的RGBD摄像机搭建动态场景实时三维重建系统. RGBD摄像机能够以视频速度输出场景的彩色(RGB)图像及对应的稠密视差(disparity)图像,由视差图像可进一步得到场景的深度图. 多台RGBD摄像机运行在统一的外部时钟和控制信号下,可实现对目标场景数据的同步采集. 为了提高各视点所获取的场景深度图质量,根据多RGBD摄像机系统视点分布较为稀疏的特点,使用概率密度函数估计的方法进行多视点深度图的融合. 融合后的深度图由PC集群进行处理,可实时生成所拍摄场景的三维空间点云. 实验结果表明,本文系统可以有效地重建包含多个运动目标的大型动态场景.      

钨极惰性气体保护焊熔池三维自由表面特征参数的激光视觉测量

摘要： 针对现有的钨极惰性气体保护焊熔池三维自由表面测量方法难以应用于强弧光、高温辐射、液态金属表面镜面反射等问题,提出一种激光视觉测量法. 利用小功率点或线阵模式结构激光照射覆盖整个熔池表面,采用高速摄像机实时采集经熔池液态金属表面反射畸变的激光图像.设计图像处理算法提取成像激光点位置坐标,建立与投射激光点位置坐标的空间转换数学模型,离线获得熔池三维自由表面的几何特征参数值,对比实测凝固熔池表面对应参数值发现,所提取的几何特征参数值与实测值吻合较好,熔宽、长度和凸度误差分别为0.8%、0.6%和4.7%,证明激光视觉法能够实现熔池自由表面三维信息的动态测量,为采用几何特征参数调整熔池自由表面形貌变化控制焊缝成形及缺陷提供一种新方法.     

基于计算机视觉的三维激光扫描测量系统

介绍了基于计算机视觉三维激光扫描测量系统．该系统主要由双目视觉测量探头、图像采集卡、扫描机构及其控制部分组成．通过两个摄像机同时摄取一个扫描激光光条的图像，经图像匹配，利用视差，可计算得到光条上所有点的位置以及深度，即被扫描物体表面的三维信息．就系统中的摄像机标定、图像采集、特征提取、图像匹配及三维信息恢复等主要工作过程进行了论述．     

基于结构激光反射的脉冲TIG焊熔池三维表面演化观测

针对移动的脉冲TIG焊动态熔池表面复杂行为,提出基于结构激光反射视觉传感的方法对脉冲TIG焊动态熔池表面演化过程进行观测研究.通过所搭建的视觉系统采集网格激光在熔池表面反射的图像信息,在此基础上,对不同基值电流、峰值电流、占空比条件下的脉冲TIG焊的图像特征进行分析.研究发现:在峰值电流阶段,熔池的三维表面是向下凹的.在基值电流阶段,TIG焊熔池三维表面是向上凸的,并可明显观测到激光网格的形态随时间也在变化,表明在基值电流阶段,熔池三维表面仍在波动.     

一种三维图像表面重建的方法

在计算机立体视觉研究中，主要针对人造场景，提出了一种新的三维表面重建方法。该方法首先对景物的灰度图像进行分割，将景物图像分成各种不同的区域，利用了将立体像对进行边缘特征匹配的结果，并使用各种曲面模型对各区域进行拟合，以求得整个区域内的视差值，再对整个视差图进行自适应平滑，得到了较为满意的结果。     

一种三维图像表面重建的方法

在计算机立体视觉研究中，主要针对人造场景，提出了一种新的三维表面重建方法，该方法首先对景物的灰度图像进行了分割，将景物图像分成各种不同的区域，利用了将立体像对进行边缘特征匹配的结果，并使用各种曲面模型对各区域进行拟合，以求得整修区域内的视差值，再对整修视差图进行自适应平滑，得到了较为满意的结果。     

一种由单视频图像序列获取多视差图的方法研究

通过对二维视频中帧间物体与摄像机位置关系和现有的二维视频转三维的方法分析,提出了一种由单视频图像获取多视差图的方法.通过利用单视频连续帧与多相机系统拍摄同一场景获得的多视差图之间的相似性,提出的方法可实现从单视频连续帧中获取所需要的视差图,并对其可行性作了理论和实验上的比较分析,实验证明了作者提出的方法在某些特定环境中的可操作性.     

双目立体机器视觉检测系统及其应用

为了快速准确地获得被测物体的三维立体尺寸,双目立体视觉检测系统是有效解决方案之一。经过精密标定的双且视觉系统,可根据两摄像机的视差,准确计算空间物体的三维形貌尺寸。双目视觉系统的标定技术及立体匹配技术是决定测量数据质量的关键环节。设计了高精度视觉标定系统,有效解决了立体匹配的难题,所开发的便携式立体测量仪,可以快速准确地获得大型物体的稠密三维坐标点云。在不喷涂显影荆的情况下,解决了黑色物体和反光物体的三维测量难题,可广泛应用于摩托车、汽车、模具、服装鞋帽以及逆向工程设计中。以逆向工程的3D轮廓测量为例,介绍了双目立体视觉技术及其应用。。     

基于OpenCV的双目测距系统

为解决利用双目设备实现测距并使测距时间控制在毫秒级的问题, 研究了摄像机标定、 立体校正、 极线约束下的块匹配和三维重建等关键技术。使用立体相机将拍摄多个角度的棋盘照片保存到计算机中进行角点检测和标定, 以获得摄像机参数。使用Bouguet标定立体校正算法\, 立体匹配使用块匹配方法。得到视差图后求出三维点云, 进行三维重建, 根据三角相似原理计算目标物体的距离。使用OpenCV2.4.3, 在VS2010编译环境下, 用VC++编程实现。该系统只需普通立体相机采集图像, 成本低, 与其他立体匹配方法相比, 块匹配方案测距速度快且准确度满足应用的要求。     

光轴外扩式布置的双目相机图像立体校正

摘要： 针对宽视野光轴外扩式布置双目图像采集和显示系统的图像立体校正问题,利用三维重建误差,提出了一种基于双目图像视差特性的立体校正方法.在分析光轴外扩式布置双目相机图像视差特性的基础上,针对相机光心与显示投影中心间的位置误差和相机光轴与显示视轴间的角度误差,建立图像仿射变换、水平视差畸变和垂直视差的校正函数,利用一组空间采样点的三维重投影误差作为目标函数通过优化方法求解校正参数.仿真实验表明：在视轴外扩夹角为30°时,本方法可以有效地消除光心位置误差和光轴角度误差对图像视差造成的影响.真实图像校正实验表明：校正后的图像水平畸变小,在显示宽视野双目图像时,能保持正确的三维立体感.
关键词：中图分类号：文献标志码： A     

基于三维视觉的焊接机器人轨迹跟踪

为改善激光焊接机器人的运动轨迹精度,提出一种基于视觉的机器人轨迹跟踪控制方法。该方法将摄像机安装于工业机器人末端构成视觉反馈的控制系统,采用阈值分割方法检测出激光焦点,利用灰度投影积分方法快速检测出焊缝线,然后以修正的线-线匹配和立体视觉技术计算出激光焦点和焊缝线的空间位置,得到激光焦点相对于焊缝线的误差,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差。实验结果表明该方法能够有效提高机器人轨迹精度。     

基于三维视觉的焊接机器人轨迹跟踪

为改善激光焊接机器人的运动轨迹精度,提出一种基于视觉的机器人轨迹跟踪控制方法。该方法将摄像机安装于工业机器人末端构成视觉反馈的控制系统,采用阈值分割方法检测出激光焦点,利用灰度投影积分方法快速检测出焊缝线,然后以修正的线-线匹配和立体视觉技术计算出激光焦点和焊缝线的空间位置,得到激光焦点相对于焊缝线的误差,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差。实验结果表明该方法能够有效提高机器人轨迹精度。     

视差图误差检测与校正的通用快速算法

为了获取精确的立体匹配结果 ,提出了一种通用的视差图误差检测与校正算法。算法首先定义一个新的全局顺序匹配约束 ;然后将其用于视差图后处理过程 (而不是视差计算过程 )中 ,以检测出视差图中的匹配交叉区域 ;最后提出一种零交叉校正方法 ,校正其中的误匹配点。通过对一组真实立体图像序列及其视差图的实验 ,进一步证明了该算法的有效性。该算法可以作为视差图后处理过程附加在各种立体匹配算法之后     

基于双目立体视觉系统的测量研究

为了实现摄像机与目标物体之间距离的信息,由双目测量原理,采取结合OpenCV与Matlab的方式,设计出一套关于双目测距的立体视觉系统;系统首先对双目摄像机的内外参数进行标定,从黑白格组成的标定板中获得角点信息,使用亚像素角点检测法对角点坐标信息进行更精确检测,在黑白格组成的标定板分别距离双目摄像机300、400、500、600、700mm处获取不同位置的标定图像,经过张正友标定法最终可以得到双目摄像机所需内外参数;其次通过BM(Block Matching)立体匹配算法在VS2017坏境与opencv3.4.7库配合下完成了摄像机的立体校正、立体匹配进而得到视差图;最后在实验中使用了双目摄像头,并编写了代码通过鼠标点击所得到的视差图获取对应的世界坐标来实现物距的测量;实验结果表明:被测物距离摄像头光心500~700mm这一范围时,实测距离和实际距离相对误差百分比在0.171% ~0.192%之间,且实测距离在2 950mm内实验误差小于5%满足实验精度要求。     

玻璃瓶垂直度无接触测量及其误差分析

对玻璃瓶垂直度的检测是利用计算机视觉的方法，通过两台摄像机从相互垂直的方向同时获取玻璃瓶的一幅图像，采用计算机图像处理技术的双目视觉测量方法，较精确地求出了玻璃瓶垂直度的偏差．文中主要阐述了如何进行摄像机定标及玻璃瓶垂直度偏差测量计算原理，并在此基础上较为系统地分析了主要测量误差的产生原因及对检测精度的影响．     

机器人双目图像实时立体匹配算法

针对移动机器人平台上的双目视觉深度信息获取问题,研究了一种适用于动态图像序列的双目图像立体匹配算法.采用成熟的半全局立体匹配算法对图像快速立体匹配;分析了在复杂环境下的运动平台上完成立体匹配所面临的主要噪声干扰,包括白斑噪声和断层闪烁噪声;为此,分别提出了白斑滤波算法和视差图时间域滤波方法以抑制这两种噪声.试验结果表明,所提出的算法能够有效抑制动态双目图像在立体匹配时的噪声干扰,最终能够实时获得连续清晰的视差图序列.      

基于双目视觉模型的炮弹落地姿态测量方法的研究

炮弹的落地姿态和速度等对炮弹的威力有很大的影响，本文通过放置在炮弹落地区域附近的双目跟踪测量系统测量炮弹的序列图像获得炮弹的姿态、速度和轨迹等参数。由于双目摄像机左右两幅图像上对应区域的灰度值并不相同，所以灰度匹配方法难以得到炮弹图像的正确匹配；并且由于视差的原因，同时获得左右两幅图像上的炮弹轮廓线，不是炮弹的同一轮廓线。本文提出提取炮弹的中轴线计算炮弹的俯仰角和偏航角的方法。通过获得的亚像素精度的炮弹顶点坐标计算炮弹的运动速度和轨迹。为了进行多目标测量，本文还对多目标匹配测量进行了研究，模拟实验结果表明本文提出的方法有结构简单和精度高的优点。     

基于平面靶的多气泡虚拟三维测量系统标定

基于单台高速摄像机和两组反射镜建立多气泡虚拟三维测量系统,根据立体视觉测量原理及投影变换模型,以平面靶为标定基准,通过镜头畸变校正与非线性算法优化,对系统中的左右虚拟摄像机及传感器参数进行标定,并应用于气液两相流中多气泡的实际测量.结果表明:使用平面靶标定的虚拟三维系统测量误差小于0.06,mm,可精确重建多气泡三维轨迹,实验结果具备可靠性和适用性.