双目立体视觉系统的摄像机标定技术

摄像机标定是立体视觉的第一阶段,也是极其重要的阶段。本文用张正友平面标定方法对双目立体视觉系统进行标定,获取了其结构参数。实验表明,标定结果有较高精度。     

一种基于OpenCV的摄像机标定方法

针对双目立体视觉系统研制过程中的摄像机标定步骤,分析了计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,其中的非线性畸变考虑到了切向畸变和径向畸变,采用Bouguet角点提取算法,实现了基于OpenCV的摄像机标定.该算法具有很高的标定精度和计算效率、良好的跨平台移植性,可以满足双目立体视觉系统的需要.     

内置零件装配质量的多双目视觉测量标定技术

内置零件的装配质量检测由于受到空间的限制,常需要多个双目立体视觉测量子系统协同完成,而对多双目立体视觉测量系统进行准确的标定是保证内置零件测量精度的关键.提出了一种面向多双目立体视觉测量系统的综合标定方法,分析了标定数学模型,介绍了具体实施方案,包括单个双目立体视觉系统的标定和多个系统间空间位姿关系的标定.在上述研究的基础上,对一个双双目立体视觉测量系统进行了标定实验,通过对圆柱标准件的测量验证了多双目立体视觉测量综合标定方法的正确性和可行性.     

基于双目立体视觉的排爆机器人自动目标抓取

目前各种多关节、多自由度的排爆机器人在实战中都存在操作复杂、速度慢的问题.为此,基于双目立体视觉设计并实现了一个排爆机器人的目标物自动抓取系统.该系统能根据目标物在两摄像机获取的图像坐标计算其三维坐标,从而对机械臂进行轨迹规划和控制,完成目标物自动抓取.首先,建立了一个完整的双目立体视觉系统数学模型,然后,用张氏平面法标定两摄像机的内参数,再采用最小二乘法进行立体标定,得到双目立体视觉系统的外参数,从而根据目标物在左右摄像机成像得到的图像坐标计算其三维坐标.实验表明该系统能在满足作业精度要求的前提下,大大提高排爆作业的易操作性.     

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。     

双目立体视觉方法测量雷管药量高度

介绍了双目立体视觉系统的基本原理、摄像机标定技术以及对得到的点云图进行的后续处理。采用维视图像的CCAS单双目视觉标定算法软件对所用的VS078FC摄像机进行了标定,结果精确度高,用时短,实用性强。应用Geomagic studio软件进行点云处理去除噪声,误差小,数据完整。     

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.     

基于CVUT的双目视觉图像三维信息构建

在分析Intel开源计算机视觉库OpenCV及CVUT特点的基础上,结合畸变参数的影响,研究了摄像机模型和坐标转换关系,以及双目图像三维重构过程,提出一种基于CVUT的摄像机标定方法和双目图像三维重构方法.实验表明,该方法与传统的OpenCV标定方法以及Matlab的标定方法相比,标定周期短、精度较高,可以较好地构建二维图像的三维信息,程序执行稳定且鲁棒性较强,可广泛用于立体视觉等领域.     

基于双目立体视觉的目标空间坐标计算及姿态估计

基于双目立体视觉的目标空间坐标计算及姿态估计方法、双目立体视觉系统标定和双目视觉系统校准技术,构建了三维场景中目标的空间坐标与图像中点像素坐标的对应方法.通过双目立体视觉系统采集目标图像,采用基于半全局立体匹配(SGBM)方法,实现了目标中心点三维坐标的计算,并通过背景差分的手段获得目标轮廓,获取目标在水平面的旋转角度,配合焦点所处的坐标位置标示,即可提取目标姿态信息.采用以上方法对电力仪表的姿态进行估计和验证,结果表明:设计的方法可以完成电力仪表的空间坐标计算以及姿态估计,可实现对电力仪表的准确抓取,为机器人在电力系统人工智能领域的应用提供参考.     

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...     

排球扣球动作的三维手势重建系统设计

为了精确、快速、低成本地获得运动员的排球扣球动作三维手势模型并对其进行数字化模拟,需要对排球扣球动作的三维手势进行重建系统设计。传统的基于多台Kinect的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先使用两台Kinect分别采集运动员排球扣球动作二维手势图像的点云数据,通过标定得到两台Kinect采集到的排球扣球动作二维手势图像姿态关系;然后基于标定结果,使用迭代最近点算法对两部分排球扣球动作三维手势图像的点云数据进行配准得到完整的排球扣球动作三维模型。存在重建成本高,噪声干扰严重导致重建系统失真严重的问题。为了降低噪声干扰,提高重建精确度,降低成本,提出一种基于立体视觉的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先通过传感器或摄像机等设备获取排球扣球动作二维手势图像,并对其进行平滑去噪;然后采用基于2D平面标靶的标定原理,建立摄像机成像的排球扣球动作三维手势图像几何模型并获得其参数;最后利用双目立体视觉算法实现对排球扣球动作三维手势图像的特征提取与匹配,完成三维手势重建。实验结果分析证明,所提方法可以提高排球扣球动作三维手势重建效率,提高重建精确度,降低噪声影响,具有更加广泛的使用价值。     

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。。     

稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法

为了提高和稳定双目立体视觉结构光测量系统的精度,提出一种简单有效的标定流程及基于极线几何约束优化双目立体视觉结构光测量系统外部参数的方法.采用平面板标定理论分别标定左右摄像机的内部参数,将标定的内参数作为双目标定的内参数在多视角下标定双目测量系统的外部参数.利用极线几何约束,通过最小化多视角下同一对应点的极线误差,优化计算双目测量系统的外部参数.实验结果表明,该方法计算得到的双目测量系统参数使得测量系统在整个测量空间体积内的测量精度高且稳定,在双目立体视觉测量系统的工业化检测应用中具有重要的意义.     

基于交比不变和间距比不变的线阵相机畸变标定方法

基于线阵相机双目视觉成像技术可有效检测汽车底盘异物,保证人员安全。但相机畸变影响几何量测、三维重建精度。并且由于线阵相机与面阵相机的成像模型不同,造成适用于面阵相机畸变校正算法无法直接运用在线阵相机当中。通过研究面阵相机的畸变成像模型,结合线阵相机的成像特点,推导出线阵相机的畸变成像模型。利用交比不变性和间距比不变性,结合线阵相机的畸变成像模型,建立二元畸变方程组;并利用等间距条形标靶获得相应参数。最后对新方法进行了真实图像校正实验,证明该方法畸变标定简单易行,有效。     

基于阴影线的智能车辆检测及测距方法研究

针对当前智能车辆检测算法在实际应用中存在误差、测量结果不够准确等问题,使用基于运动车辆中车底阴影线算法的车辆检测机制,并利用车底阴影稳定存在特征解决车辆检测问题,进一步基于机器视觉的双目立体匹配测距方法实现对前方最近车辆距离测量,为智能车辆及驾驶员辅助系统提供信息。笔者采用的车底阴影线方法及双目测距最终实现结果证实,可以获取较为精确的道路前方的车辆及距离信息,有效检测距离为10 ～ 50 m,整体识别率达到85%。     

基于双棱镜单摄像机立体视觉的P-GMAW熔池表面重建

利用传统的双目立体视觉技术进行焊接熔池表面形貌的三维传感,系统成本昂贵,且拍摄时必须保证同步,摄像机参数的不一致也容易造成重建误差。分析了双棱镜立体视觉系统原理,搭建了一套基于双棱镜的单摄像机立体视觉系统,在一个CCD像面上拍摄到同一物体存在视差的两幅图像,预处理后通过SSD算法求取像素级视差图,然后由二次曲线拟合进一步获得亚像素级视差图,由标定结果求得每个图像点对应的三维坐标。通过搭建的传感系统获得了P-GMAW平板堆焊基值期间的熔池图像,依照上述流程重建了熔池的三维表面形貌,同时针对重建结果做了误差分析,证实了其可靠性。     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。     

立体视觉双目图像MAP的优化复原方法

为了有效地对立体视觉双目模糊图像进行复原,提出一种动目标双目图像MAP的优化复原方法,将双目运动模糊图像的复原问题转化为在模糊核路径关系约束下的双重循环MAP优化估计问题,在保证模糊核路径对应关系前提下,对双目图像进行去模糊。建立了双目图像模糊核路径的对应关系模型,将关系模型作为约束条件式,嵌入到基于模糊核和双目原图像的MAP优化估计过程中,通过双重循环迭代获取双目图像的模糊核和清晰图像。实验结果表明,该方法能够有效地去除立体视觉双目图像的模糊。