CCD摄像机标定中角点亚像素定位方法

CCD摄像机的标定是实现光学三维轮廓测量技术的必要步骤,其标定精度在很大程度上取决于标定特征点的定位精度.在分析现有棋盘格角点像素级和亚像素级定位方法不足的基础上,提出了一种基于改进SV方法的棋盘格角点亚像素定位方法.首先,采用SV算子对角点进行像素级检测;其次,选取标定图像中以初定位角点坐标为中心的5×5像素区域,对其灰度值进行双线性插值;最后,计算插值图像的灰度质心,再根据插值放大倍数,将质心转换到亚像素坐标,实现了角点亚像素定位.实验结果表明,该方法可以获得亚像素级角点坐标,实现CCD摄像机的高精度标定,标定平均误差为0.108 mm.     

基于几何约束的高精度特征点检测和相机标定

针对高精度特征点检测和相机标定问题,提出了一种基于几何约束的角点检测和相机标定方法.该方法首先用传统的方法提取图像中的角点,以此为初值从图像中搜索棋盘格边缘,然后对边缘数据进行拟合,并将拟合得到的三次曲线的交点作为真实的角点,最后以这些角点为特征点进行相机标定.实验结果表明,加入几何约束后能大幅提高特征点提取的准确度,从而显著提高相机标定的精度.     

集成测量系统中摄像机的标定方法

针对三坐标测量机(coordinate measure machine,CMM)与计算机视觉集成测量系统中摄像机的标定提出了一种简单、快速的标定方法.该方法把制作精度、定位精度高,运动范围广的CMM测头作为标定物,采用两步法对摄像机进行标定.标定过程中控制测头运动到指定位置,采集测头图像,用图像处理技术实现测头中心亚像素级定位,实现空间点和图像点的对应.标定方法简单,无需制作标定物,避免了标定物制作误差和角点定位误差的影响,可任意增加标定点的个数、指定标定点的位置.     

棋盘格图像角点坐标亚像素提取方法

针对基于视觉测量的物体位姿测量系统要求标定系统精度较高的需求,提出了一种自动识别和亚像素提取黑白平面棋盘格模板图像内部角点的方法.该方法在详细分析了棋盘格图像局部特性的基础上,建立了准确高效的改进SUSAN角点检测算法和精确的亚像素级提取角点坐标的方法,计算出总体标定误差为0.2个像素.通过实验验证了该算法的可行性和有效性,能够为高精度标定系统提供可靠数据.     

亚像素级标定角点提取新算法

在计算机视觉测量中。摄像机的标定精度对保证系统测量精度有着至关重要的作用。而角点的提取精度一直是摄像机标定技术的难点。文中在分析常用角点提取方法的基础上，结合数学形态学算法和边缘形态模板，施行了畸形角点的修正，实现了高位置精度的角点提取。并在分析算法和计算结果的基础上，提出了角点位置突变概念，进行了亚像素级的角点像素坐标修正。标定中的角点经模板校正、数学形态学提取、亚像素修正可达到很高的精度。该算法计算简单、灵活，程序自动化，简化了标定过程。     

摄像机与3D激光测距仪外部标定新方法

针对摄像机与3D激光测距仪外部标定问题,提出一种以镂空的棋盘格为标定模板的新方法.与传统标定方法不同,整个标定过程一次完成数据采集,根据图像和点云数据提取的角点实现外部标定,同时,仅采用同一块标定模板和一次数据采集完成整个标定过程,解决了以往因标定过程繁琐对标定精度带来影响的问题.实验结果表明,该方法简单实用,效果较好.     

光纤捷联惯性测量组件在无安装基准时标定方法

为了提高光纤捷联惯性测量组件(IMU)在没有安装基准时的标定精度,推导IMU在存在安装误差时的精确测量模型,采用粗、精两级结合标定的方法进行标定. 粗标定采用传统的6位置标定编排,精标定按回归D最优原理设计了试验编排方案,并对测量模型参数进行带约束条件寻优,以粗标定的结果为寻优时的初值. 实验结果表明,该方法能准确估计出IMU在转台上的安装误差角及测量模型中的各参数项,达到了IMU安装时不需要调平和对准也能实现精确标定的目的. 经多次重复实验发现,"30位置"标定编排拟合误差最小,复相关系数最大,可作为系统的最佳标定方案.     

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。     

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.     

一种改进的Harris-RANSAC长焦相机标定算法

长焦相机采集近距离棋盘格图像时易出现相机离焦现象，导致棋盘格图像产生散焦模糊，极大地增加了相机标定的难度，同时传统的Harris角点检测算法对散焦模糊的棋盘格图像进行角点检测的结果即使经过非极大值抑制处理也仍然存在大量冗余角点.针对上述问题，基于随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)算法提出一种改进的Harris-RANSAC长焦相机标定算法.首先，引入感兴趣区域将Harris角点检测的区域缩小到棋盘格区域以避免背景干扰；其次，采用随机抽样一致算法替代传统的非极大值抑制方法剔除冗余角点；最后，针对模糊棋盘格图像的特性构造新的响应函数，进行亚像素级角点定位，从而得到精确的角点坐标.结果表明，改进的Harris-RANSAC算法对模糊棋盘格图像进行角点检测时耗时短且精度较高，角点检测的反投影误差仅为0.432像素.     

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。     

测量比的标定方法分析与应用

标定是视觉测量的首要环节,标定结果的精度及算法的性能影响测量结果,在机械零件的尺寸测量中,普遍采用标定测量比的方法进行测量.经过缜密地推导,得出了测量比的计算公式,给出了严格的测量比定义.根据新的定义,必须保证零件到相机的距离和标定件到相机的距离严格相等,否则测量结果毫无意义.以空间两点高程差测量为例,给出了用测量比法进行尺寸测量的详细过程,可作为修正由于零件到相机距离变化而引起的测量误差的参考.     

γ射线锤度计的标定方法研究

锤度计在制糖工业有着广泛的应用,本文介绍了γ射线锤度计的测量原理,在锤度计标定方法上采用 一点标定、两点标定、线性拟合标定以及二次非线性拟合标定模型进行测量比较,给出了准确、简单易行的标 定方法.结果表明符合工艺要求.     

一种有效的基于共面标定特征点采集方法

提出了一种在传统机器人手眼关系共面标定中采样特征点提取的新方法.采用眼固定结构,利用图像处理和坐标变换分别求得图像坐标系的特征点和相对应的机器人坐标系中的特征点.完善了角点提取算法,提高了图像处理精度,并对最后标定结果的精确性进行了分析.     

惯性测量组件离心机标定及误差分析方法

针对传统惯性测量组件(IMU)标定方法不能根据加速度计测量量程提供足够大的信号激励,并且现有离心机标定方法未考虑IMU在离心机上的安装位置偏差的问题,提出了一种基于离心机的IMU标定及误差分析方法. 将IMU按照6个基准位置安装于离心机上,通过离心机在水平面内旋转,为IMU提供角速度激励和加速度激励. 通过对IMU的输出进行旋转积分,可以消除地球自转以及离心机不水平带来的谐波影响,获得IMU的输出方程. 在不考虑IMU在离心机上安装的位置偏差角的情况下,采用线性最小二乘法求解;在考虑IMU偏差角的情况下,采用牛顿法求解,可以标定出IMU的标度因数、安装误差、零偏、IMU偏差角等共计27个误差系数. 建立了标定方案中的离心机控制模型和误差传播模型,并对模型进行了仿真验证. 仿真试验表明,该标定方法步骤简单,输入激励可调,标定结果误差可控.      

激光跟踪系统“鸟巢”坐标的球面标定法

深入分析了激光跟踪测量系统坐标系的特点,建立了采用高精度约束球面标定激光跟踪测量系统(LTS)的初始状态参量和结构误差参量的方法.通过数学仿真搜索出采用约束球面进行系统标定时的最佳约束球半径、最佳采样点个数等,并采用仿真方法评估系统噪声对标定结果的影响.使用三坐标测量机和QC20-W高精度伸缩球杆仪建立了球面约束标定的实验装置,对激光跟踪系统执行了球面约束标定实验.实验结果表明,采用高精度约束球面作为约束条件可以提高系统的未知参数标定精度和测量精度.     

基于改进六位置法的一种 MEMS 加速度计标定补偿方案

微机电系统(micro electronic mechanical system,MEMS)加速度计在测量过程中受安装误差、刻度因子及零偏影响,为提高MEMS加速度计的测量精度,在六位置法标定的基础上,提出一种改进的MEMS加速度计标定补偿方案.利用小波滤波对MEMS加速度计的原始测量值进行滤波,运用六位置法对6个位置的原始数据进行标定得到补偿模型.通过实验验证,MEMS加速度计测量精度由标定前的1.2 m/s2提高到0.01 m/s2,由MEMS加速度计解算的横滚角和俯仰角精度由标定前的1°提高到0.166 4°.     

基于阻滞增长神经网络的双目视觉标定方法

针对传统相机标定方法存在的精度不高和反向传播(BP)神经网络训练结果对初始权重和阈值的敏感性等问题,利用模拟生物界种群规模动态平衡的阻滞增长机制,构建阻滞增长神经网络,对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化,消除了初始权重和阈值随机性对神经网络计算结果的影响.设计了比较实验,以验证阻滞增长神经网络的优越性.针对实验过程中传统Harris角点检测算法存在的漏检测和误检测等问题,提出了一种改进Harris角点检测算法,使得实验中所得到的双目视觉系统的标定精度满足比较实验的要求.比较实验表明:与BP神经网络方法相比,采用阻滞增长神经网络进行双目视觉系统标定具有更好的收敛性和求解精度.     

一种基于正方形内插点的二维平面视觉定位算法

针对二维平面上物体定位、尺寸测量,提出了一种基于正方形内插点的二维平面视觉定位算法,在待测物所在平面上放置由N×N个尺寸相同的特征正方形组成的棋盘格标定板,以各特征正方形角点为标定点,确定像素坐标系和世界坐标系的映射关系,根据待测点像素坐标计算出其所处的特征正方形位置,并求解出待测点与所处特征正方形左下角点像素值的线性系数,反求出待测点的世界坐标值进而完成待测点的定位。将本文算法与文献[3]的快速二维Delaunay三角网点定位算法和文献[8]的改进的基于九圆点的摄像机自标定算法进行对比实验,结果表明:本文算法标定过程简单、计算量小、精度更高,可实现二维平面上物体的精确定位和测量,对二维平面视觉定位具有较高的借鉴价值。     

手工钨极惰性气体保护焊焊枪姿态的三维传感与分析

针对焊工不能准确描述焊枪姿态调节的经验问题,根据焊枪姿态传感原理开发了基于LabVIEW软件平台的姿态角测量系统,完成了焊接过程中焊枪姿态角测量系统的研制,并采用德国CLOOS公司的弧焊机器人对所设计的姿态角测量系统进行标定与分析.结果表明,所设计的姿态角测量模块的姿态角β与γ和的均方根误差为0.019 6°,姿态角β与α和的均方根误差为0.031 7°,姿态角α与γ和的均方根误差为0.105 8°.通过采集并分析较为熟练的焊工与新手焊工在手工钨极惰性气体保护焊焊接过程中的焊枪姿态数据表明,较为熟练的焊工与新手焊工对焊枪姿态的控制主要体现在姿态角α和β的不同,两者的γ角差异较小,姿态角测量模块能够满足焊枪姿态测量的需要.