基于序列图像的工业零件尺寸检测技术

提出利用像面上的点、直线信息进行混合光束法平差，对工业零件进行高精度三维重建并检测其尺寸误差。介绍了零件坐标系与物方坐标系之间的变换方法，讨论了直线摄影测量误差方程式的基本形式、基于距离的改化形式以及点线混合光束法平差的数学模型，提出在适当选取直线观测值的权值时，可以按间接平差模型解算直线空间前方交会。所开发的工业零件视觉检测系统可全自动运行，取得了约0．1mm的实验精度，为工业领域中广泛存在的以直线段为主要特征的工业零件如钣金件的自动化三维检测提供了一条有效途径。     

基于LM法的光束法平差巡视器导航定位

光束法平差是一种通过高斯牛顿法进行最优估计的方法,在利用相机图像进行巡视器导航定位时起着重要的作用.为获得在缺少足够控制信息的月面环境下的高精度定位信息,提出一种利用列文伯格-马夸尔特算法(LM算法)代替高斯牛顿算法,进行图像光束法平差的巡视器导航定位方法.根据LM算法的核心思想和巡视器图像的构网特征,构建光束法平差模型,并给出了合适的阻尼策略和验后权估计方法.实验结果表明,基于LM算法的光束法平差巡视器导航定位,可以克服高斯牛顿算法适用性弱的缺点,具有较高的定位精度和理想的收敛速率.     

一种融合点线特征的视觉里程计架构设计与定位实现

基于视觉的同时定位与地图构建（SLAM）技术是实现移动机器人自主导航的关键.当机器人处在陌生环境中时,通常会利用周围目标的点特征来估计导航相机的位姿,并利用光束法平差来估计相机位姿和特征空间位置.但如果环境中的特征信息不丰富,则无法准确估计相机轨迹,且欧式坐标与反深度信息下的光束法平差部分条件下不收敛.为此,提出了一种在缺少特征点的环境下通过收集深度相机信息,同时利用点特征与线特征融合的视觉里程计,构建了融合视差角光束法平差与基于线特征的光束法平差的策略,从而使重投影误差达到最小化.最后与其他基于特征的SLAM系统进行比较,实验结果表明,在缺少特征点的真实环境中,系统位姿估计的性能与准确度得到提升.      

最小化重投影误差的PFR三维射影重建

基于PowerFactorization(PF)仿射重建算法提出了一种最小化重投影误差的线性射影重建算法PFR(PF reprojection).该算法通过线性算法实现了重投影误差的最小化.算法通过添加权值参数将重投影误差非线性的代价函数转化为三线性的代价函数,并基于摄像机运动、三维场景结构以及射影深度之间的加权交错最小二乘法实现了重投影误差的交错最小化.实验结果表明本算法能在不影响输出精度的前提下提升射影重建30%的整体效率,适合作为标准光束法平差算法的引导算法或与光束法平差组成混合算法.     

高精度光束法区域网平差软件

项目研发单位：武汉大学。 项目简介：本产品主要进行摄影测量领域的高精度光束法区域网平差。输入数据无需影像外方位元素及连接点的空间坐标初值，可以自动构建自由网并进行绝对定向，采用地面控制点和GPS／IMU数据进行联合平差。软件解算精度不低于国际著名光束法区域网平差软件，且功能更为丰富和独特，界面操作更加简单。     

解析空中三角测量系统在乌江流域测区的实际应用

解析空中三角测量系统,主要应用于航线法区域解析空中三角测量,采用光束法区域网进行整体平差。光束法区域网平差的理论严密,加密精度高。贵州省第二测绘院将此系统应用于乌江流域测区1：1万的加密工作中,从而使乌江测区加密工作降低了工时、提高了功效,取得高精度的加密成果。     

航测区域网《光束法》平差

航测区域网《光束法》平差最终是以航测区域为整体按最小二乘法原理进行平差的。整个计算由小平差、中平差及大平差二阶段组成。在小、中平差阶段由于先消去地标未知数,从而大大压缩了存贮单元并加快了计算速度。大平差用共轭斜量法解算方程组。为了提高平差精度采用不等权平差。利用平差求得的象点观测值的改正数,作为自动剔错的依据。最后,为了研究《光束法》的理论精度及航测网中误差积累规律,程序中还设计了模拟计算的功能。     

基于序列图像的相似材料模型变形测量

针对传统模型观测方法中存在的缺点,提出利用基于非量测数字相机的数字近景摄影测量技术进行相似材料模型变形测量.推导了利用二维直接线性变换分解相机内外方位元素初值的实用算法,利用最小二乘影像匹配对控制格网点和变形标志点进行高精度定位.结合自检校光束法平差进行变形标志点坐标的高精度解算.利用模型模拟开采不同时刻的序列立体影像像对的解算结果,完成相似材料模型的变形测量和实时位移分析.试验得出变形标志点的平面测定精度高于±1mm.可以满足本次试验条件下相似材料模型变形监测的精度要求.     

老年服务机器人视觉定位方法研究

提出一种视觉定位方法对影响老年服务机器人的视觉定位精度的摄像机标定、手眼系统标定以及三维重建3个部分进行优化.首先对多幅标定图像的结果进行最小二乘处理,剔除大权重的误差样本以减小标定的统计误差;通过建立过渡空间坐标系的方法来对手眼系统进行标定,减少多次计算转移矩阵所造成的累积误差;利用最小二乘拟合精确确定目标的匹配点,...     

大型飞机风洞变形测量的相机标定研究

为了实现大型飞机风洞模型动态视频变形测量,提出并实现了一种新的大幅面高精度的标定方法.该方法以张正友摄像机标定算法为基础,考虑到标定平面模板加工制造中的误差,采用了摄影测量中的光束平差算法来优化初始的标定结果.张正友标定算法只是考虑了镜头的二阶径向畸变,并在镜头畸变模型中加入了径向畸变、切向畸变和薄棱镜畸变的校正.实验表明,所提方法的相对误差小于1/5 000,标定误差仅是张正友标定算法的27%,具有较高的测量精度.因此,该大测量幅面标定方法,不仅可以灵活地实现不同测量幅面的精确标定,而且还满足了风洞变形下的不同测量幅面的需求.     

图像识别技术在活塞装配自动识别系统中的应用

介绍了应用数字图像处理与识别技术检测活塞装配质量问题。针对在工作现场采用CCD摄像机采集的活塞图像，结合模板匹配、阈值分割、特征提取、模式识别等算法，通过适当的处理和分析，对活塞图像中目标文字进行自动检测与识别，最终实现了对活塞装配质量的机器自动识别。实践证明，该方法具有一定的快速性和实用性。     

Flexible planar-scene camera calibration technique

0　IntroductionCalibrationofcamerasisaprerequisitefortheextractionofprecisethree dimensionalinformationfromimageryinpho togrammetry,computervision ,roboticsandotherareas.Muchworkhasbeendoneinthephotogrammetrycommunity[1 3] ,andmorerecentlyincomputervision[4,5] .Anumberofauto calibra tionapproachesbasedonactive visiontechniquehavebeenad dressedbycomputervisioncommunities,butmanyofthemneednon linearoptimizationwhichtakesmoretimethanlinearonesorcameramotionsneedtobepartlyknown[3 \〗.Insomecases,…     

悬浮颗粒两相流图像处理方法

利用三维颗粒成像测速 (PIV)技术研究颗粒悬浮两相流中颗粒相速度和相分布 ;用图像采集卡将摄像机拍摄的流动图像实时的存储到计算机中 ;用自行开发的颗粒图像处理及分析软件对其进行图像增强、分割、识别和理解等一系列数字化处理后 ,将每一个颗粒的大小和其中心位置由计算机自动判别。研究了实验各个环节对判别结果的影响 ,开发了可用于颗粒两相流 PIV测量的图像处理软件 ,颗粒识别率达到 85 %以上 ,颗粒中心定位精度达 1～ 2个象素     

简化的图像三维重建算法

提出了一种简化的图像三维重建算法,该算法利用灰度信息的相似性测度自动寻找两幅图像对应点,再根据双目成像几何模型计算图像的深度信息.给定了相似性测度,两幅图像的匹配可以描述为一个最小化的问题.在实际应用中利用区域对应、唯一性控制等机制以增强算法的精确度和稳定性.     

一种便携式的无人机航测非量测相机标定方法

相机标定是确定相机几何和光学参数的过程,相机经过标定后能更准确地获取二维目标点坐标对应的空间三维信息。针对无人机航空非量测相机便捷、精确的标定需要,采用了一种基于红绿编码板的自检校光束法平差标定方法。该方法通过自动提取和识别编码标志、建立同名点对,利用同名点对进行相对定向测定初始参数,然后考虑相机内参数和镜头畸变等因素,采用严格的自检校光束法平差模型解算出精确的相机参数。通过对NEX5N相机拍摄的45张相片作为实验数据解算该相机内部参数,实验结果表明,由于标定板便于携带,标定场布设简单,该方法对实验场地要求低,并简单易行,且标定的速度快、精度高,基本可以满足无人机非量测相机"随时随地"即时标定的需求。     

基于多幅图像序列的三维重建

基于多幅图像序列的三维重建技术, 以两幅图像的三维重建算法为基础, 采用由运动中恢复校准的结构方法, 在已知摄像机参数的情况下, 利用KLT特征点跟踪算法, 实现了多幅图像的三维重建, 并利用集束调整优化了重建结果.     

图像处理技术在大梁装配孔自动检测中的应用

采用一种基于计算机图像处理的方法,对由CCD摄像机采集到的多幅图像,结合图像拼接、阈值分割、特征提取和模式识别等算法进行处理和分析,最终实现了对大梁装配孔质量的自动识别。实践证明了这种方法的快速性与实用性。     

用多距离特征识别三维物体的表面形状

本文讨论一种识别物体的方法。三维空间中的物体表面可以由部分球面、柱面和平面来近似,并且这些面是能够被识别的。处理方法是通过分割图象成为区域(Region)且并行处理这些区域来实现。文内叙述一种技术。这种技术应用具有激光扫描器的摄象机系统获取图象。测量三维物体相应表面点的座标。然后用相应区域中的三点决定一个参考平面,进而计算区域中的特征点到参考平面的距离。这些多距离特征可被用来识别相应区域中的物体表面是球面、柱面还是平面。这些面的方向,可用具有两个斜角的表面法线方向来描述。这种技术在自动装配线上和工业监视检验中是很有用的。可用其找出另件在三维空间中的位置和方向,计算检验另件表面形状外形尺寸等等。