基于三维测量的奶牛体型性状指标的数据采集

采用立体视觉的三维测量方法重建奶牛的三维模型,实现了对奶牛的体型性状指标测量,首先通过立体标靶进行摄像头的标定,然后利用SIFT(scale invariant feature transform)尺度不变特征点匹配算法对图像进行特征点提取与匹配,最后通过投影矩阵计算匹配特征点的三维坐标;针对双目视觉中摄像头视角范围受限问题,提出通过在相邻视点的公共区域设置标记点,根据标记点计算不同坐标系的转换关系,将各局部特征点转换到统一坐标系下,从而实现不同视点下各局部区域的三维拼接.实验表明,采用该方法重建的奶牛模型较理想,测量精度和测量效率满足评定要求,能够取代手工测量.     

激光视觉机器人焊接中同时标定摄像机和手眼关系的方法

摄像机和机器人手眼标定是视觉机器人应用中的重要组成部分。针对激光视觉机器人焊接,根据机器人手眼矩阵和机器人末端对基坐标系的位姿矩阵的特定关系,提出了一种同时标定摄像机和机器人手眼的方法。用所设计的标定物对此方法进行标定试验,由非线性最小二乘优化法求解待标定的参数。从焊缝上取20个样点,利用标定结果恢复其三维空间坐标,并与实际三维坐标对比,平均误差为0.12mm,满足焊缝跟踪要求。     

ICP算法在双目结构光系统点云匹配中的应用

双目结构光系统在测量物体时有更好的效果,测量物体视野是单目测量系统的两倍。该文根据针孔成像理论给出了双目结构光重构的数学表达式,并通过Zhang氏标定法给出了标定结果。在双目系统中,投影仪和摄像机的标定误差、仪器设备的系统误差,都会导致得到的两组三维点云数据不能很好地重合。因此,该文提出将标定获得的两个摄像机关系矩阵做为点云匹配的初值,使用改进的最近迭代点(iterative closest points,ICP)算法,加速点云匹配时间,并对经过初值变换的点云数据进行再次匹配,进一步减小系统在标定过程中的误差,从而达到对标定误差进行补偿的目的。实验结果表明:改进的ICP算法使标定后的点云能够很好地重合,并对标定值进行了修正,点云匹配的时间缩短为0.3s。     

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。     

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SIFT特征匹配和模约束的摄像机分层自标定方法

在一些计算机视觉和摄影测量任务的执行过程中,需要在线地标定摄像机参数,这就使得不依赖标定参照物的自标定成为必需,提出一种基于SIFT特征匹配和模约束的摄像机分层自标定方法。自由移动或旋转摄像机拍摄同一场景内部参数不变条件下的四幅以上图像。对每幅图像进行SIFT特征点提取,通过特征点匹配在每幅图像中分别获得对应三维场景空间同一特征点的像素坐标。进行投影标定,获得每幅图像在投影重建空间中的相机投影矩阵,以及每个特征点在投影重建空间中的三维坐标。进行仿射标定,采用模约束法确定无穷远参考平面在投影重建空间中的参数。进行度量标定,确定内参矩阵。实验表明,该方法能在线地稳定地获得摄像机内参标定结果,从而对现有的摄像机自标定方法进行了改进。     

Matlab标定工具箱在摄像机定标中的应用

简述了Maflab标定工具箱以及摄像机定标的概念、原理和意义,给出了摄像机定标中所用的三种坐标系以及它们之间的关系,推导出摄像机参数标定算法公式,在此基础上,利用Matlab标定工具箱仿真了棋盘网格的角点标定算法,并给出了仿真结果以及误差分析,得出了Maflab标定工具箱在摄像机定标方面运用的有效性及算法的正确性。     

基于液晶标靶的坐标测量方法

提出一种基于液晶标靶的坐标测量方法.通过最小二乘优化的方法确定摄像机主点与坐标测量头的坐标转换关系,结合摄像机外参数确定测量头的三维坐标,将摄像机用于光学三维坐标的测量,提出了相机移动时的坐标变换公式和移动距离的计算方法.实验结果表明,平面标靶标定点数量显著增多,可精确提取标定点,摄像机的标定结果更加准确.该方法简单、可靠,可以准确的得到光学坐标测量结果.     

一种结合遗传算法和LM算法的摄像机自标定方法

提出了一种遗传算法和LM算法相结合的摄像机自标定方法。首先利用遗传算法获得若干组摄相机内外参数的初始值,接着利用LM算法对每一组参数进行优化,然后选取映射误差最小的那组参数。如果这组参数的映射误差满足要求,则将这组参数作为摄相机标定的最终结果;否则利用遗传算法对刚才得到的若干组参数进行交叉和变异操作,再利用LM算法优化每一组参数,直至映射误差满足要求。最后将摄像机标定结果用于视差估计,以判断标定结果的正确性。实验结果表明,提出的结合LM算法和遗传算法的摄像机自标定方法是正确有效的。     

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。     

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。     

感性负载下三相三线错误接线快速判断

感性负载下三相三线的错误接线有46种,但每种错误接线的误差利用传统方法进行判断至少需要15～20 min。本文通过对46中错误接线的规律进行总结,能够在5 min内迅速判断并计算出错误接线的误差值,大大提高了电能表错误接线判断的速度。对于感性负载下电能表三相三线错误接线判断的比赛有一定的帮助作用,但该方法用于现场错误接线却存在着一定的局限性。     

新型数字激光动光弹性实验技术在爆炸力学中的应用

 用泵浦激光器和高速数码相机(Fastcam SA5)分别取代传统的多火花式点光源和多幅式胶片相机,将高速数码相机和激光光源组成的高速摄影系统与动光弹性实验方法相结合,建立了新型数字激光动光弹性实验系统。应用该系统进行了爆炸载荷下的动光弹性实验研究,实验显示,与传统动光弹性实验系统相比,新型数字激光动光弹性实验系统具有记录时间长、采集频率高、实验结果可靠、操作方便、便于实现自动化分析处理等特点。研究结果表明,这一新型数字激光动光弹性实验技术是研究爆炸力学的有效工具。     

基于三维点云的奶牛乳房外形特征分析方法

针对奶牛乳房外形特征分析,提出一种利用计算机技术的奶牛乳房外形分析方法.首先,通过机器视觉技术获得奶牛乳房的三维点云,并利用封闭算法将非封闭的三维点云封闭化后,计算奶牛乳房的体积;随后,将封闭的三维点云与一组平行平面相交,从而获得一组二维曲线集合;最终,通过分析二维曲线的特征,使奶牛乳房的外形特征分析与对比成为可能.本方法为进一步深入研究高产奶牛与低产奶牛在乳房外形特征方面的差异奠定了基础.     

基于激光雷达和摄像机融合的智能车障碍物识别方法研究

针对智能车环境感知中单一传感器所存在的局限性问题,本文提出一种通过激光雷达融合摄像机来感应识别智能车前方障碍物的方法。首先,通过激光雷达与摄像机之间的校准,来实现目标的三维数据的图像投影,并进行视觉图像与目标的三维雷达数据的融合,以提取障碍物候选区域。其次,提出了一种基于卷积神经网络和SVM的障碍物识别模型,用于训练KITTI数据库中的数据,检测视觉图像中的行人和车辆目标,以此来得到所需要的单帧下各传感器的目标检测数据。实验结果表明,所提出的模型在KITTI中选择的小数据集上获得的模型在实际测试中具有良好的性能,具有可靠的识别能力和良好的分类结果。     

三维激光扫描仪在红色古建筑建模的应用 ——以龙江书院为例

红色古建筑因其形状独特、结构复杂,传统的测绘方法难以精确还原其真实空间三维场景。三维激光扫描仪能完整的获取红色古建筑的整体结构和细节形态特征,快速、自动、准确地获取目标物体表面的点云信息,具有传统测量无法比拟的优势。运用天宝TX8三维激光扫描仪,以井冈山市的龙江书院为研究对象,阐述红色古建筑的外部和内部点云数据采集和处理,提出一种分步的古建筑精细模型的三维重建方法,探讨了三维激光扫描技术在古建筑建模中的应用。结果表明:三维激光扫描技术能够极大节省工程时间,提高测量精度,降低数据处理的复杂程度,能够快速、精确的获得红色古建筑的三维模型,为红色古建筑三维重建提供借鉴和参考。     

快速提取旋转体轮廓母线方法

为重建出旋转体的三维形态,提出了一种基于单幅图像实现旋转体母线和对称轴的提取方法。该方法主要利用工业摄像机获取目标物体的二维图像,在图像预处理中,针对拍摄原因产生的倾斜图像给出了一种几何矫正方法,利用目标区域的轮廓特征提取旋转体的母线信息,结合旋转体轮廓曲线的左右对称性求得目标物体的对称轴。并以陶瓷文物花瓶为目标,实现了旋转体母线及对称轴的提取,最后重建出目标的三维形态。实验证明了该方法的有效性。     

一种基于图像处理的火炬监测方法

针对石油化工企业广泛使用的TAL9509火炬自动点火系统不能对火焰燃烧程度进行判断的问题,提出一种基于图像处理技术的火炬监测方法。通过对摄像头摄取的火焰图像进行分析处理,判断火炬是否正常燃烧,根据判断结果来调节火炬筒体内的氮气和蒸汽流量,以实现对火炬稳定、可靠的闭环自动控制。     

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.     

视频监控中多视角目标智能定位追踪方法研究

在视频监控中对目标进行定位追踪时,容易出现遮挡情况。当前定位追踪方法需预先检测出遮挡状况,再对目标位置进行校正,计算量大,且追踪结果不可靠。为此,提出一种新的视频监控中多视角目标智能定位追踪方法,针对每个摄像头采集到的图像,对其进行二值化处理,通过稀疏表示方法对目标进行定位。构建了视频监控中多视角目标跟踪的概率框架,针对每个智能摄像机,建立视频监控中多视角目标追踪模型。通过不同视角中的视频数据求出本地似然函数。为了避免维度灾难问题,对联合后验概率进行分解获取边缘概率乘积的形式,通过边缘概率求出被追踪目标在摄像机视角下的位置。依据消息传递机制实现信息融合,达到目标追踪的目的。实验结果表明,所提方法有很高的定位和追踪精度。