基于拉丝法的线结构光视觉测量系统标定

 利用线结构光视觉非接触测量技术的大量程、大视场、高精度、光纹信息提取简单等优点进行非接触测量大型机器及轨道等。分析了线结构光视觉测量传感器数学模型,利用构建的位于光平面上的标定特征点,提出了一种基于拉丝法的线结构光视觉测量标定方法,即先标定传感器相机的内外参数,再利用激光线与铁丝相交形成的点作为特征点标定光平面在相机坐标系下的方程。该方法降低了标定设备的成本,过程简单。标定结果表明：该方法标定满足测量要求。     

圆结构光传感器标定方法

研究用于管件内表面三维测量的圆结构光传感器标定方法. 圆结构光传感器由激光发生器、反射锥镜和CCD相机组成,激光器发射的光经锥镜反射后与被测表面相交,通过分析传感器的成像几何关系,提出了一种快速的、采用多个圆环的标定方法,通过标定确定光曲面的关键参数. 采用标定后的圆结构光传感器对已知直径的圆环进行测量,直径测量误差为±0.2mm. 该标定方法实现简单,满足现场标定的要求,同时能够保证一定的精度.     

一种新的高精度的线结构光传感器标定方法

提出了一种新的高精度的线结构光传感器标定方法。这种方法仅需一个简单标定靶和一个一维工作台,且不用另外的仪器来测量光平面上点的光标,即可实现对线结构光传感器参数的高精度、快速的标定。该方法可对可见光和不可见光的场合均适用。     

基于主动视觉的结构光手眼系统自标定方法

为实现结构光手眼系统的标定,提出一种基于主动视觉的结构光手眼系统自标定技术。该标定技术无需使用特制靶标,只需场景中三个特征点,通过控制机器人进行四次线性无关的平移运动和两次带旋转运动,即可实现结构光手眼系统的标定。四次非线性相关的平移运动标定摄像机内参数和手眼矩阵旋转部分,两次带旋转标定手眼矩阵的平移部分,两次带旋转运动中提取的两激光条,结合特征点所在平面信息,标定光平面方程。实验结果表明,三维数据测量精度可达到±1.32mm,平面特征点间的长度测量误差为±0.73 mm;该标定方法简单,特征选取容易,对结构光手眼系统的实际工业现场使用有重要意义。     

激光线结构光数控测量系统的标定

介绍了激光线结构光数控测量系统的标定方法 ,该方法利用数控机床本身的坐标精度 ,利用三角测量原理直接在数控机床上标定出光片角 ,同时采用最小二乘法拟合出摄像机结构参数 ,通过建立激光中心检索表的方法 ,修正由于参数标定所带来的误差 ,并采用神经网络拟合修正系数曲线 ,提高插值精度 .     

激光线结构光数控测量系统的标定

介绍了激光线结构光数控测量系统地标定方法,该方法利用数控机床本身的坐标精度,利用三角测量原理直接在数控机床上标定出光片角,同时采用最小二乘法拟合出摄像机结构参数,通过激光中心检索表的方法,修正由于参数标定所带来的误差,并采用神经网络拟合修正系数曲线,提高插值精度。     

基于阶梯形标定物的线激光传感器手眼标定算法

本文设计了一种阶梯形标定物,这种标定物的标定点坐标更容易获取,只需线激光对准一次标定物上的标记点,与球形标定法相比操作更加简单;同时,在阶梯型标定物的基础上,提出了一种线激光传感器手眼标定算法,该算法利用RASANC(随机抽样一致)算法对标定点进行拟合,并利用最小二乘法求解手眼标定矩阵,这种标定算法无需对标定点的坐标进行修正.实验结果表明,阶梯形标定法的精度和稳定性均优于球形标定法,且该方法操作简单,可以满足自动化加工领域的大部分应用.     

基于视觉测量的多光平面的再标定

由多条纹结构光投射器与CCD相机组成的视觉系统，广泛应用于非接触在线测量领域．针对该系统存在的一旦投射器和相机的相对位置发生变化就需要再标定位置参数的问题，提出了只需标定其中的一个或两个光平面就可实现其他光平面的自标定的方法。该方法简单实用．     

线结构光传感器的精度分析及优化设计

文章首先建立了线结构光传感器的数学模型,并通过成像关系分析建立了CCD敏感面积、测量范围及传感器结构参数间的联系,进而对传感器的测量误差进行深入分析。考虑到随机误差在实际应用中不易被修正,所以又建立了与传感器独立结构参数之间的关系,利用最优化方法得出了传感器独立结构参数的最优解,通过仿真法对优化结果进行验证,并给出了设计实例。     

用于稀疏结构光视觉系统的传感器规划策略

本文提出一种采用稀疏结构光实现对物体识别定位的方法。采用这种方法的关键是提高传感器规划策略的效率，为此作者提出了评价传感器方位的最大期望假设递减率概念，按照这种概念选择传感器采集信息的方位，可以使完成物体识别定位过程所需的平均调动传感器次数降为最低。为了使在线识别定位过程中的计算量降低，计算最佳视点的工作可以放在离线建模与仿真阶段进行，从而使在线传感器规划通过查找表及相应变换实现。本文着重说明这种新概念及其实现方法，并显示初步实验结果。     

线结构光视觉测量中的边缘效应及其补偿

研究了线结构激光测头测量中小尺寸零件的光带边缘效应问题。分析表明，当光带宽度大于一个像素时，在被测零件的边缘部位就会产生测量误差，即边缘效应误差。通过研究边缘效应误差的成因和特点，提出了采用分段平滑对光带边缘效应进行拟合修正的方法。该方法通过分段、曲线段类型判别和拟合修正三个步骤对光带中心进行处理，以补偿边缘效应引起的误差。对实测数据的处理结果表明，该方法是有效的。     

坡度线尺的研制与坡度线放样新方法

阐述坡度线尺的原理、设计方案及坡度线尺的应用     

一种基于视觉测量障碍高度的车载摄像机标定新方法

从摄像机针孔成像几何模型入手,根据像点与物点之间的线性关系,进而分析车载摄像机景物点的图像坐标与实际坐标之间的关系,研究发现无法通过建立图像坐标与实际坐标之间的映射关系测量出景物的高度。基于此提出了一种新的摄像机标定方法,通过插值法和最小二乘法建立景物的图像高度(景物顶点的图像纵坐标与其在地面上投影点的图像纵坐标之差)与实际高度之间的映射关系,即车载摄像机标定的模型;并对该模型进行测试。测试结果最大偏差为0.078 75 cm,最小偏差为0.013 99 cm,平均偏差为0.034 79 cm,精度可达到0.11%。经验证该方法可精确地测量出障碍的高度,具有一定的实用性及可行性,适合车载摄像机标定,有助于汽车辅助驾驶系统的研究。     

钢管直线度测量视觉传感器的优化设计与标定

介绍了变直径钢管直线度在线测量视觉传感器的优化设计，设计了增加圆或椭圆有效检测轮廓的双光条结构光传感器，提高了圆或椭圆圆心的定位精度；提出了基于悬丝法进行光条传感器的标定方法，与齿形靶标定法相比，该方法简单、高效、实用性强而且精度较高．     

线结构光多传感器三维测量系统误差校正方法

针对线结构光多传感器三维轮廓测量系统中多传感器坐标系统一误差及线结构光带特征平面方程求解误差的校正问题,应用一种可进行特征点多分辨率提取的平面靶标,选择两传感器共同测量范围内部分特征点作为参考点,应用迭代求解最近临点算法,求解两标定坐标系精确统一的参数,实现多传感器测量系统中两坐标系统一误差的校正.提出了一种带参数的线结构光带图像特征点亚像素提取算法,通过参数设置改变线结构光带特征平面的位置,对线结构光带特征平面方程求解误差进行校正.实验结果表明,误差校正算法精度高、重复性好,确保测量系统可以获得复杂型面物体高精度的截面测量配准数据.     

基于组合激光结构光的视觉传感器检测算法及图像处理流程优化

基于激光结构光的视觉传感器广泛应用于焊接领域的坡口检测和焊缝跟踪。该文提出了一种基于组合激光结构光的新型视觉传感器,独特的光路结构设计避免了传感器应用于不同焊接位姿时繁琐的外参数标定,仅依靠传感器内部固有参数(应用前需校准)和焊接坡口图像的特征点坐标值,即可实现焊接坡口参数的在线检测,有效增强了传感器的适应性。通过对不同图像处理算法的改进和合理组合,对图像处理流程进行了优化。动态感兴趣区(region of interest,ROI)区域提取算法可快速寻获有价值的激光线和特征点所在区域,有效提升了后续图像处理速度;顶帽变换与自适应二值化组合,在将激光线灰度值均匀化的同时,实现了激光线与背景图像的有效区分。运用基于LOG(Laplacian of Gaussian)算子的边缘识别算法,可提取出激光线的单像素边缘;采用最小二乘法对所求得的激光中心线离散点进行直线拟合,通过联立直线方程求交点的方式,实现了对焊接坡口特征点图像坐标值的准确识别。借助Visual Studio平台,运用改进的图像处理算法、优化的图像处理流程和检测算法,对特征参数不同的V形焊接坡口进行检测试验,检测误差均在±4%以内,验证了所提出视觉传感器及其检测算法和图像处理流程的合理性和适用性。     

基于结构光视觉传感的焊缝图像处理研究

以结构光视觉传感焊缝跟踪系统为研究对象,分析了焊缝图像处理在焊缝跟踪过程中的重要性。由于焊接过程中受弧光、飞溅等因素的影响,CCD拍摄的实际焊接图片包含了大量的干扰信息,对图像进行处理是关键环节。其中包括图像分割、图像增强、边缘检测等,讨论了不同方法的处理优势,同时指出图像处理速度对焊接的影响。     

视觉传感器中摄像机的虚拟三维靶标标定法

采用二维平面靶标自由移动,构建虚拟三维靶标,实现摄像机内部参数的标定,该方法可以保证摄像机在固定之后进行标定,使摄像机的标定状态和工作状态一致,降低了标定设备的成本,简化了标定过程,提高了标定效率,实验结果表明,该方法切实可行。