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.     

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.     

竖向荷载作用下倾斜桩的承载力特性

针对桩身整体倾斜且无初始弯曲应力的倾斜桩,采用室内模型试验对竖向荷载作用下不同倾斜程度的桩进行了研究,发现模型桩在倾斜度不大于4%时,在相同的竖向荷载作用下倾斜桩的桩顶沉降比竖直桩小且倾斜桩的竖向承载力不比竖直桩低,但当倾斜度达到8%时,相同荷载下桩顶沉降大于竖直桩沉降且因桩身发生弯曲破坏导致加载终止.基于工程实例对桩身整体倾斜的单桩进行了数值分析,得出了与模型试验类似的结论.对特定土质条件和桩条件,存在着基于桩身倾斜度对桩顶沉降影响的沉降影响门槛值和基于桩身倾斜度对桩体破坏模式影响的破坏模式门槛值.当桩身倾斜度在沉降影响门槛值以内或以外时,在相同竖向荷载作用下倾斜桩的桩顶沉降分别小于竖直桩沉降或大于竖直桩沉降.当桩身倾斜度在破坏模式门槛值以内时,倾斜桩的竖向承载力主要由桩身侧阻和端阻决定,桩身弯矩不起控制作用;当倾斜度大于该门槛值时,在竖向荷载作用下倾斜桩的竖向承载力主要由桩体抗弯强度决定,随着竖向荷载的增大桩最终将发生弯曲破坏.土质条件、桩身刚度和强度、桩顶约束条件等均会影响门槛值大小.     

双目立体视觉系统设计

双目立体视觉是一种对目标点进行准确快速定位行之有效的方法,通过对双目立体视觉系统标定、立体匹配等关键技术的研究,设计开发了一种可以广泛应用的双目立体视觉系统。该系统采用了两种匹配算法,分别采用传统上基于极线约束的特征点灰度相关匹配算法和基于SIFT(Scale Invariant FeatureTransform)特征描述子的改进匹配算法实现。在实现双目立体视觉系统的目标点定位基础上,进行了两种匹配算法的性能比较和分析。实验表明该双目视觉系统设计具有良好的实用价值。     

基于双目立体视觉和SVM算法行人检测方法

提出了一种基于双目立体视觉和SVM算法的行人检测方法.采用行人样本的头肩HOG特征训练分类器,通过双目视觉系统获取待检测目标左右图像,经过摄像机标定和立体匹配之后,计算图像共轭点的视差生成深度图,以基于距离的阈值分割确定运动目标所在的ROIs,有效去除背景信息;提取分割图像的HOG特征,投入SVM分类器训练得到检测子;加载分类器在前景图像中做多尺度检测,标记检测出来的运动目标.实验表明:该方法能对复杂场景下不同尺度和姿态的行人进行有效检测,具有较高的鲁棒性和检测率,且具有很好的实时性.     

基于道路环境的车载双目系统立体匹配算法

为提高车载双目系统户外工作性能,提出了一种车载双目系统立体匹配算法。在代价计算阶段,提出了一种3bitCensus变换,该变换提高了对局部特征的描述能力并具有较强的鲁棒性;在代价聚合阶段,提出了基于边缘截断的自适应窗口聚合算法,该算法能够根据局部特征和边缘信息自适应的调节聚合窗口,提高了算法匹配精度;在视差计算阶段,利用跳跃式视差计算方法,进一步提高了计算效率。实验证明:基于3bit-Census变换+基于边缘截断的自适应聚合+跳跃式视差计算的立体匹配结构能够有效提高双目系统的鲁棒性、匹配精度及计算效率,适用于车载双目系统。     

塔形建筑物轮廓点Z坐标点云倾斜监测方法

针对目前三维激光扫描技术对塔形建筑物的倾斜监测,普遍采用拟合点云数据提取塔体中轴线的方法计算塔体倾斜度,数据计算方案较为单一且无法逐层计算倾斜量等问题,为更好解决这一难题,提出新的基于激光扫描点云数据倾斜监测思路,一种基于轮廓点Z坐标倾斜监测方法。该方法通过提取塔檐轮廓点中Z坐标最大、最小值点,利用相关函数计算出各层倾斜度,引入权要素,计算整体倾斜量。以大雁塔为例,对三维激光扫描点云数据进行倾斜变形计算、对比分析。结果表明:2种方法计算结果相差约0.26%,基于轮廓点Z坐标倾斜监测方法切实有效;在明确塔体倾斜方向后,可直接提取沿该方向的塔檐对角点,作为Z坐标最大值最小值点参与倾斜量计算;该方法能快速计算出塔体倾斜量,有效提高工作效率,为三维激光扫描塔形建筑物倾斜监测提供一种新的数据处理方案。     

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.     

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.     

遗传算法在超大结构倾斜度监测中的应用

主要提出一种基于遗传算法的高精度倾斜度监测模型的误差分析方法,通过适值标定的改进遗传算法,保证在约束的局部区域内保留最佳策略。实验分析结果表明,遗传算法的搜索空间为整个搜索空间的0.06%,该模型在现有的实际条件下精度可达0.283×10-4m,满足高精度的倾斜度监测要求。     

一种纸币倾斜角度校正方法

清分机在高速采集纸币图像过程中,送入的纸币会不可避免地存在各种倾斜,导致采集的纸币图像存在不同程度倾斜.在对纸币进行识别之前,为不影响图像的识别效果,需要对采集获得的图像进行倾斜度校正预处理.本文研究一种首先利用Sobel算子找到纸币的边缘界线,再利用Hough变换方法计算出纸币边缘线倾斜角,进而完成对纸币倾斜度校正的方法.实验证明了本方法的有效性.     

张氏标定法在双目视觉脉搏测量系统中的应用

针对双目视觉脉搏信息测量系统中相机微距工作、公共视场小、成像范围有限的特点,研究相机标定的原理和方法,实现双目视觉系统的标定.采用微型黑白棋盘格高精度标定板,在自制背光源辅助下,双目视觉脉搏信息测量系统中的左右相机同步采集高质量标定图像,基于张正友标定方法,对系统进行标定,标定结果精度较高.基于该标定方法的脉搏幅度测量结果的标准偏差控制在0.040 0以下,结果稳定可靠,故该标定方法可用于脉搏信息测量系统的标定,为后续脉搏幅度的精确提取及脉搏形态三维重构打下良好的基础.     

基于MATLAB与OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统

双目立体视觉测距技术是当前机器视觉领域中的一个主要研究内容.本文设计了基于MATLABatlab与OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统,利用MATLAB进行摄像机标定后将结果导入到OpenCV进行后续的图像处理与立体匹配.摄像机标定通过MATLAB标定工具箱来完成,较于人工标定和OpenCV标定具有更好的鲁棒性和较高的精确性.立体匹配采用区域匹配中相对快速实时的SAD匹配,能够更好的被应用于工程实际.     

基于多层中轴点拟合的古塔变形检测

提出一种新的古塔倾斜测量及质量评价方法.针对古塔层层收分、斗拱檐口及棱角模糊导致变形测量特征点难以确定的问题,提出利用圆拟合的方法确定古塔各层中轴点.在古塔中心轴线拟合中,引入整体最小二乘法进行平差解算,克服了系数矩阵存在误差的问题.除计算古塔整体倾斜度,还计算各层倾斜度和扭曲度以反映古塔的详细变形情况.相比传统的简单利用塔顶和基座的相对位移和塔高来计算古塔倾斜的变形检测方法,采用多层中轴点拟合的检测方法更加准确和详细地反映了古塔的变形.     

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。。     

一种基于车载三维激光扫描技术的电杆倾斜巡查方法

电杆倾斜角度是线路设计与运维均需考虑的重要参数之一,便捷高效地实现电杆倾斜角度精确测量,对电杆倾斜巡查具有重要的应用价值。鉴于现有测量方法的不足和车载三维激光扫描系统的特点,提出了基于车载三维激光扫描技术电杆倾斜角度测量的新方法。首先通过获取的实景和点云融合数据,绘制俯视方向电杆顶和电杆底的圆形外轮廓线;然后通过两种方法计算倾斜角度:1)测量杆顶圆心和杆底圆心之间的距离和电杆的长度;2)测量两个圆心的坐标,并与全站仪测量结果进行对比验证,结果表明基于车载三维激光扫描技术能有效地实现电杆倾斜度快速巡查。     

USB摄像头平行双目视觉系统在面积测量中的应用

基于平行双目视觉系统的测量原理,构建了一种运用普通的USB摄像头进行面积测量的系统.首先对双目系统进行标定,然后对图像的径向畸变进行校正,最后用小波变换和形态学的处理方法对待测物体进行边缘检测和面积测量,该系统易搭建、成本低、实时性好,为实现面积测量提供了一种新的方法.     

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。     

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.     

基于立体视觉的被动测距技术研究

为了实现基于立体视觉的被动测距技术,该文搭建了一套双目成像测距系统实验平台,研究了基于双目立体视觉的被动成像处理算法;设计了可实现多目标的实时跟踪测距的双目成像测距应用软件,对提出的一种基于SIFT搜索窗口大小随着目标尺寸变化自适应调整的跟踪算法进行了验证.测试结果表明该软件在跟踪、测距方面表现出色,在1~2个目标时具有较好的实时性.通过平面标定法进行准确的摄像机标定,采用SIFT特征匹配算法进行立体匹配,测试结果表明在取octave层数为4时,匹配准确度一般可在0.05个像素范围内.实际外场测试实验表明,该算法对一定距离范围内的目标物体进行测量具有较好的准确性.