弹丸立靶坐标的图像处理算法研究

在弹丸密集度测试系统试验过程中,需要判读纸靶上的坐标与密集度测试系统计算的弹丸着靶坐标进行对比,提出利用图像处理判读纸靶上坐标的方法.该方法通过相机获取纸靶图像,然后采取图像处理的算法对图像进行预处理与弹孔识别,得到每个弹孔的像面坐标,最后通过相机标定和坐标转换计算弹孔的实际坐标.试验表明,该算法对弹丸目标识别较准确,是一种有效、实用的纸靶判读方法.     

弹丸着靶位置测量研究

分析了采用单光幕面测量弹丸着靶坐标的测量原理,其光幕靶面由4个点光源形成;弹丸穿过光幕面时,由编码光纤采集触发信号,经解码后得到光纤序号,据几何关系计算出弹丸在穿过靶面的位置坐标,并由此推导出其坐标测量误差计算公式;对1 m×1 m的光幕靶面,在matlab平台下对误差进行仿真分析,结果表明,能够达到位置坐标的测量精度要求。     

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。     

基于立体靶标的摄像机标定方法

为获取视觉测量系统中二维图像到三维空间位置的变换关系,提出一种基于立体靶标的摄像机标定方法.针对无畸变小孔成像模型,使用最小二乘法求解初始投影矩阵后通过LM准则对其优化;根据多张图像对应的投影矩阵,求解摄像机内参数及各相应外参数;引入二阶径向畸变模型,建立理想图像坐标和实际图像坐标间的方程求解初始畸变系数;使用LM准则...     

激光跟踪坐标测量系统的双线法基点自标定

激光跟踪三维坐标测量是一种新型的大范围坐标测量方法.在实际测量中,系统首先要经过标定,确定系统参数,然后才可以进行测量.因此,系统参数自标定的精度直接影响测量的精度.为了分析误差起因,提高标定精度.提出了一种新型的标定方法,用激光干涉仪双直线法来标定测量系统的基点坐标,通过仿真和实验,证明该标定方法可提高激光跟踪系统基点坐标的标定精度.     

数码相机定位的优化设计

研究的是数码相机在交通管制中定位物体特征点的优化设计问题．将数码相机成像问题简化为针孔成像问题后,研究了靶标图像与数码相机像平面上图像间的旋转和平移关系,为了使二维图像获取三维信息,建立起图像间的透视投影模型．利用该模型,通过确立标定点与相应的二维图像坐标,运用最小二乘法求解投影矩阵,实现对相机内、外部参数的标定．标定过程中,运用数字图像处理技术,对图像进行二值化处理,提高了数据的准确度和科学可信性,由此解得较为精确的内、外部参数,获得基于此模型的圆心在像平面的坐标表示,分别为A（321,189）、B（422,196）、C（639,212）、D（582,502）、E（284,501）．使用BP神经网络方法对已建立的模型进行检测,通过对比BP神经网络与透视投影求得圆心值与实际圆心值的均方根误差,论证了该模型有较高的精度和稳定性．并基于已有工作,建立了双目视觉定位模型,得到两部相机间的相对位置关系．在模型的进一步讨论中,研究了椭圆中心偏移问题,时像平面上椭圆的中心坐标进行了修定,得到实际的中心为：A（325,191）、B（427,201）、C（642,216）、D（584,504）、E（288,505）．以及讨论了图形的畸变问题,确定了相应的关系．     

数字光栅投影轮廓测量系统不确定视角标定法

建立了数字光栅投影轮廓测量系统的简易标定模型,以实现测量系统的简便化和便携式应用。该标定模型基于绝对相位提取和空间映射技术,仅需确定像面坐标和绝对相位到空间坐标的转换矩阵。标定矩阵由Levenberg-Marquardt算法优化求解,其中所需的已知空间点阵列借助新型虚拟三维靶标实现。该虚拟靶标基于不确定视角摄像机标定法,仅需要一个平面靶标,避免了使用昂贵的平移设备,极大地降低了标定系统的成本和复杂度。对标定系统进行了大量实验,并使用标定球对测量系统进行了测量精度评价。实验结果表明标定精度高于0.2mm,证明该标定法具有很好的应用价值。     

数字光栅投影轮廓测量系统不确定视角标定法

建立了数字光栅投影轮廓测量系统的简易标定模型,以实现测量系统的简便化和便携式应用。该标定模型基于绝对相位提取和空间映射技术,仅需确定像面坐标和绝对相位到空间坐标的转换矩阵。标定矩阵由L evenberg-M ar-quardt算法优化求解,其中所需的已知空间点阵列借助新型虚拟三维靶标实现。该虚拟靶标基于不确定视角摄像机标定法,仅需要一个平面靶标,避免了使用昂贵的平移设备,极大地降低了标定系统的成本和复杂度。对标定系统进行了大量实验,并使用标定球对测量系统进行了测量精度评价。实验结果表明标定精度高于0.2mm,证明该标定法具有很好的应用价值。     

基于深度信息的橡胶挤出件外形尺寸测量

采用单目视觉测量橡胶挤出件时,针对标定面与测量面不一致而导致测量精度低的问题,提出一种基于深度信息的橡胶挤出件外形尺寸测量方法.首先,根据测量对象外形特点,在直接线性变换方法(DLT)实现的相机标定基础上,提出一种具有高度差的视觉测量模型;然后,基于模型中深度信息,推导得出非标定面上对应像点坐标校正算法;最后,将该方法应用于橡胶挤出件外形尺寸测量.实验表明,所述方法可提高橡胶挤出件非标定面上的测量精度,使系统测量结果相对误差小于0.2%.     

系统标定的一种方法

数码相机定位有着广泛的应用,本文给出了系统标定的一种方法：设置一个由五个圆构成的靶标,用作切线的方式找到交点及其在像中的对应点,用这组对应点的坐标求出相机的外参数,实现了数码相机的系统标定。     

亚像素级细分在CCD光靶中的应用研究

由高速线阵CCD相机基于交汇原理组成的弹丸立靶坐标、射击密集度测试系统,其测试精度与弹丸图像的边缘位置密切相关,弹丸穿过大靶面的边缘区域时成像模糊,其灰度值呈连续变化状态,常用的图像边缘检测算子已经不能适应这种情况.对8 m×8 m的靶面,一个像素就会在物方最大引起±10 mm的测试误差.将Sobel边缘检测算子的粗检测定位与三次样条函数差值的细检测相结合,先用sobel算子粗检测,再构建三次样条函数,利用三次样条插值对弹丸图像边缘进行亚像素级细分.实弹射击试验结果证明,这种方法能够将系统的最大测试误差降低到±2.5 mm.     

一种基于投影标靶的手眼相机标定方法

文章研究了一种基于投影标靶的手眼相机线性标定方法.该方法确定了半物理仿真系统中各组成部分之间的位置关系,以保证标定的正确、有效进行;规定了标定用的投影标靶设计原则,以保证标定的精度;改变了传统线性标定算法坐标系的建立方法,以保证由标定结果分解的外参数满足位姿测量的要求.实验结果表明,该方法的标定精度满足位姿测量的要求,是一种可行和有效的标定方法.     

基于CPLD和DSP的线阵CCD数据采集系统设计

文章从双CCD交汇测量技术原理出发,重点阐述了利用线阵CCD为探测器件,实现飞行弹丸着靶坐标测量的光电数据采集系统。当弹丸通过靶面时启动CCD摄像系统进行光能量积分,输出存储信号电荷,硬件电路将接收的CCD摄像机信号进行放大、滤波、二值化,并抑制噪声干扰信号,从背景中提取出弹丸信息,然后由DSP计算弹丸通过靶面时的坐标,并通过串口送到上位机的虚拟靶面显示。     

基于OpenCV的挖掘机器人摄像机参数标定

为了建立挖掘机器人视觉系统摄像机测量模型,提高视觉测量精度,分析了挖掘机器人摄像机视觉系统内、外参数成像模型及摄像机非线性畸变参数,确定了适合挖掘机器人视觉系统的标定参数。通过采集自制的棋盘标定模板不同方向的七幅图像,基于OpenCV技术实现了对模板角点的提取。通过七幅图像进行标定实验,实验结果获得了摄像机模型的线性内部参数矩阵,标定出了摄像机非线性模型的径向畸变系数,摄像机外部旋转矩阵及平移向量,并给出了标定参数误差。研究结论表明采用角点提取方法,标定误差可达亚像素级,能够满足挖掘机器人视觉系统的标定及视觉测量精度要求。     

一种快速的相机标定方法

提出一种简单、快速的相机标定方法 .这种方法不需要特别的三维几何知识和计算机视觉知识 .这种方法只需要对二维标定靶的一幅图像的分析 ,就可以得出相机的内部、外部参数 .这种方法操作简单、速度快、适用范围广 ,很容易由实验室推向室外 .最后给出了实例 :用标定靶的图像进行相机标定 ,得到了很好的实验结果 .     

结合精度补偿的机器人优化手眼标定方法

为了解决制造现场机器人高精度视觉测量定位的问题提出了一种结合模型精度补偿的机器人方位与手眼关系同步标定方法。该方法首先将视觉系统与机器人之间的位姿关系即手眼关系以及标定板与机器人坐标系的空间转换关系作为待优化求解对象,用齐次坐标矩阵分别表示机器人运动学正解以及视觉系统与标定板之间的位姿关系,进而构建闭环的机器人手眼关系优化方程;然后,使用三维旋转群表示旋转矩阵,建立了标定模型方程,用非线性全局优化的方式同步得到标定方程中矩阵的旋转和平移初始解,采用最小化相机的重投影误差提高了标定精度;最后,使用机器人运动学标定设备提升了本体的模型精度,再进行视觉标定得到了更准确的标定结果。实验结果表明:该标定方法只需提前示教若干点即可自动完成,操作简易高效;在补偿了机器人本体的臂长和关节零位误差后,算法精度从0.15mm提升至0.10mm。与经典的手眼标定方法相比,所提方法在不同测试数据集下的标定精度和稳定性均最优。     

大视场多视觉传感器测量系统的全局标定方法

研究了姿态测量系统中多视觉传感器在大视场条件下的标定技术.提出了一种基于激光跟踪仪的多视觉测量系统的全局标定法.利用激光跟踪仪在现场构建系统总体坐标系.通过对测量系统中的屏幕扫描拟合基准面作为标定板,然后在其表面设置标定点,并精确测定共面标定点位置.针对一阶径向畸变的摄像机模型,分步标定各参数,且全部采用线性方法求解,避免了非线性优化中的不稳定性.通过坐标反求的方法应用贝塞尔公式计算标准差.实验结果表明,在8000mm×6000mm范围内可以得到0.47mm的测量精度.可以满足多视觉测量系统的总体测量精度要求.     

基于平面靶标的相机内部参数标定精度分析

相机内部参数标定是实现机器视觉测量的必要环节.目前常用的标定方法有Tsai两步法、DLT方法以及基于平面标靶的张正友法等.张正友法简单易行,因而得到广泛应用,标定精度取决于平面靶标的制作精度、图像特征点坐标的提取精度、镜头畸变、靶标摆放数目以及位姿分布等.对张正友标定方法的精度进行探讨,分析各影响因素对标定精度的影响,提出基于均匀设计的思想进行靶标位姿分布的设计思想.仿真和实际测试证明,采用均匀设计的靶标布局明显提高相机内部参数标定精度.     

结构光系统含平面距离约束的平差标定及加权集成测量模型

针对传统标定方法严重依赖标定物精度、普通平差标定模型参数求解精度受限等问题,提出了一种含平面距离约束的结构光系统平差标定方法。该标定方法首先将平面标定物中的部分标志点作为控制点,利用控制点间的距离信息构建约束方程,然后将约束方程与平差模型相结合构建含平面距离约束的光束法平差模型,最后通过该模型优化求解系统参数。同时,为获得更高的测量精度,提出了一种加权集成测量模型,该模型根据系统各测量器件平差标定精度的差异,对各器件分配不同权重,构建了系统加权集成测量模型。搭建了系统测量实验平台,对所提标定及测量方法的有效性进行验证,实验结果表明,在250mm×200mm的标定视场下,所提的含平面距离约束的平差方法相较于传统方法,标定精度提升了25%,加权集成测量模型的综合测量精度提升了88%。     

单场景摄像机的大视场标定

提出将一种多工位、单个小尺度标准靶应用于对摄像机大视场进行差分标定的方法.即将小标准靶分别放置在视场的中心和四个角五个工位,利用每个工位标准靶上标准点的差分坐标对摄像机进行差分标定,分析了标准靶在物面上的位置、标定靶尺寸对标定精度的影响.在510 mm×510 mm的物面范围内,用一个140 mm×140 mm的小标准靶进行差分标定时,标定残差在18μm左右,均值为4.3μm.实验结果表明,在单场景测量中,采用多工位标准靶差分标定方法,可以实现对摄像机的高精度标定.