基于极线校正的相移结构光三维测量

被动式方法对表面无明显特征的物体难以获取稠密的三维重建点,无法进行精确而快速的测量.针对这一问题,采用双目立体视觉测量系统,结合主动式方法的相位移动结构光法对每个图像像素点进行处理,获取三维物体表面稠密的数据,实现真正的全场测量.双目系统经过极线校正,对应点的极线处在同一水平线上,匹配时不用逐点计算每个像素点的极线,大大减少匹配时间.实验结果表明此方法能快速获得复杂表面物体的稠密测量.     

基于匹配效率和计算精度提升的双目三维树干重建算法改进

针对基于双目立体视觉的自然树木枝干的三维重建过程中二维骨架点的匹配效率低,三维坐标点计算精度不高等问题,在骨架点对应方面,将点匹配代之以更大的枝干匹配,大大缩小了对应点的匹配范围,减少了点匹配次数,提高了匹配效率.三维坐标点计算方面,考虑方程组的几何意义,采用异面直线公垂线中点逼近三维空间点的方法,提高了点坐标的计算精度.     

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.     

基于双目视觉的相位测量偏折术

现代制造业对镜面、类镜面进行面形测量需求强烈,详细介绍了相位测量偏折术的原理,提出了基于双目视觉的相位测量偏折术系统数据获取方法和计算流程,采用插值积分技术进行面形重建.通过计算机模拟方法,针对口径为420 mm的凹面镜进行了双探测器数据获取,梯度计算和面形重建.计算结果表明,采用双目视觉的相位测量偏折术系统和插值积分技术进行面形重建,在一定噪声情况下具有较高的重建精度,可用于自由曲面的反射表面测量.     

一种新的邻域搜索特征点匹配算法

依据双目立体视觉原理结合光栅投影进行形貌恢复的方法是以被测物体表面投射光栅的相位为特征,其中特征点匹配是双目光栅投影进行形貌恢复的关键步骤.特征点匹配算法的速度和精度,直接决定了形貌恢复的速度和精度.本文主要研究双目光栅投影中的特征点匹配算法,提出一种利用匹配点之间邻域关系进行特征点匹配的算法.实验结果表明该方法匹配精度高,时间复杂度低,不需要知道相机内外参数即可进行匹配,并且能够处理不连通区域的匹配.     

基于激光线辅助的大型铸锻件视觉三维建模方法

该文使用激光线辅助视觉三维建模方法对大型铸锻件表面信息进行三维重建,研究了逆向三维建模的主要算法,对整个三维建模流程进行了分析,并对大型铸锻件三维建模进行了扫描实验和误差分析。实验结果表明,使用激光线辅助视觉三维建模方法可以实现对大型铸锻件的高精度三维建模,当激光线扫描宽度限定为100mm内时,可以实现0.1mm的建模精度。     

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。     

基于双目视觉的工件三维重建

为了提高样品识别的智能化水平,基于双目视觉技术,配合工业机器人,对具有特征轮廓属性的工件进行三维重建.三维重建算法采用轮廓边缘线拟合算法以实现工件边缘轮廓提取;针对多条轮廓线相交情况,采用点圆拟合理论确定特征点;为了实现左右对应特征点的准确匹配,采用异面直线公垂线最小距离算法,通过对比左右公垂线距离大小判断两条直线对应特征点是否为匹配点;当单次拍摄无法满足完整尺寸测量时,引入了具有重叠特征点的二次拍摄重建算法.对5组不同尺寸、不同形貌的工件开展三维重建实验,整体还原出工件的三维尺寸形貌,各工件的主要轮廓尺寸的误差标准差基本在±0.5mm以内.     

基于线激光扫描的叶片三维型面重构方法

叶片作为航空发动机的核心部件,对整机的安全性和可靠性起着关键性作用．一直以来叶片型面的尺寸、形状精度在加工和检测过程中均有着严格要求．为此,本文提出一种基于线激光扫描的叶片三维型面重构方法．首先,基于研制的叶片四轴检测装置,结合线性编码器与线激光传感器实现了叶片型面的快速扫描与数据采集．然后,提出基于叶片基准面几何特征的多视场扫描数据拼接方法,完成了叶片型面的高精度重构．最后,以典型叶片为实验对象进行型面重构实验,并将重构数据与三坐标测量结果进行对比．结果表明叶片截面轮廓的平均偏差在0.040mm以内,标准差小于0.028mm．验证了提出的叶片型面重构方法的精确性与可行性．     

基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法

针对基于视觉的室内场景三维重建过程中存在三维点云匹配不准确、过程耗时和深度信息部分缺失的问题,提出一种带有深度约束和局部近邻约束的基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法.该算法首先利用RGB-D相机采集到的RGB图像做哈里斯角点检测,再用SURF特征点描述方法对检测到的特征点生成64维特征描述子.接着利用特征点集合的深度信息和局部近邻特征点信息作为约束,初步筛选出相邻帧间正确的匹配点对,再结合随机抽样一致性(RANSAC)算法去除外点,以此得到相机的姿态估计.最后利用RGB-D的深度图像,在图优化方法(g2o)的基础上生成三维点云,实现室内场景的三维重建.实验中,RGB-D摄像头装载在自主移动导航的小车上,实时重构的三维场景验证了所提算法的可行性和准确性.     

基于RBF神经网络的三维点云数据孔洞修补

三维扫描获取点云数据,往往由于被测物体自身形状复杂,扫描设备本身局限或者外部遮挡而出现孔洞,影响后续重构精度.由此提出一种基于RBF神经网络的三维扫描点云数据孔洞修补方法.该方法首先基于法线信息和KD tree提取三维点云的孔洞边缘信息,基于蒙特卡罗法在特征平面内生成填充数据点;然后将采集到的孔洞边缘特征点作为样本点集...     

基于投影散斑的结构表面形貌测量

结构形貌测量具有重要的工程应用价值。设计了基于投影散斑的结构表面形貌测量方案,结合双目立体视觉标定、散斑特征匹配、三维重建等关键技术,搭建了测量系统,并用该系统测量了典型结构表面的形貌点云数据,最后将测得的点云数据与结构的CAD(computer aided design)模型进行配准,评估了测量方法误差,验证了该方法的准确性。结果表明,投影散班形貌测量方法可以实现结构表面形貌的高精度测量,其最大误差为0.2 mm。     

转向架轮对参数的双目视觉测量方法与实现

为实现转向架轮径参数的精确检测,提出一种基于双目立体视觉的非接触式检测方法.采用Bouguet算法对轮对双目图像平面进行重投影,实现立体校正,并应用简化的NCC算法实现特征点的立体匹配;通过三维重建和坐标变换将提取到的轮对边缘特征点映射到二维平面内,并最终拟合出轮径参数;轮对轮缘半径检测试验,结果显示该方法的误差小于0.1mm,验证了该方法具有较好的检测精度,解决了当前测量方法特征点立体匹配误差较大和难以三维拟合的问题,满足实际现场快速测量要求.     

基于井下移动机器人双目视觉空间点坐标计算方法

为了解决基于移动机器人双目视觉井下环境三维重建中关键的空间点的重建问题,采用模拟数据实验方法和实际双目系统采集的实际场景图像数据的实验方法,研究了平行双目视觉系统的成像规律,提出了对双目视觉系统采集的图像对进行平行极线约束的校正方法以及由两幅图像对应点计算图像上的像点所表示的场景空间点的空间坐标,从而实现空间点的重建。研究结果表明:该方法对井下巷道的视觉测量、三维数据获取以及井下巷道环境的三维重建具有一定的参考价值和指导意义。     

基于频闪激光光栅条纹的发动机叶片曲面测量

航空发动机叶片的点云数据三维重建是叶片加工和修复的必要步骤,为此提出一种基于频闪激光光栅条纹的叶片曲面重构方法.频闪激光光栅投射装置投射出的光栅条纹具有高精度、高分辨率和高亮度的特性,且条纹刷新快.使用相位–高度测量模型,通过标定得到频闪激光光栅投射装置到相机的距离和到参考平面的距离.首先,用量块的高度测量实验,验证了测量系统的精度,均方根误差(RMSE)为0.07 mm;其次,实现发动机叶片曲面的测量.实验结果表明:将频闪激光光栅条纹用于叶片曲面测量可以得到很好的重构效果.     

从二维图象中恢复距离信息的体视匹配方法

利用双目立体视觉技术从二维图象中恢复三维距离信息是立体视觉研究中的一个重要研究方向，在双目立体视觉系统中，立体匹配部分是其核心部分。该文提出了一种基于边缘特征的立体匹配方法。该方法用边缘象素作为匹配基元，利用边皆的位置，差分强度和梯度方向属性，在核心线约束和视差连续性约束下，通过迭代运算实现了立体匹配，获得了较好的匹配效果，通过对匹配结果进行三维重建表明，该方法是有效可行的。     

基于双PSD的三维测量系统的标定方法

双目视觉已在机器人视觉、三维测量等多个领域得到广泛应用。但是,随着研究的不断深入,双目视觉的局限性也逐渐突显出来。例如测量复杂形面的三维形貌精度低,计算速度慢等。基于此,该文提出一种基于双光敏位置探测器(position sensitive detector,PSD)的三维测量方法。利用2个PSD从不同的角度捕获、跟踪激光点的方式来还原工件的三维信息,省去了传统双目视觉中的特征点识别和匹配部分,极大简化了三维测量模型。由于传统的标定方法不再适用,该文提出2种标定方案,改进的Faugeras标定加LM(Levenberg-Marquardt)优化方法和BP(back propagation)神经网络方法。通过对比实验分析,改进的Faugeras标定加LM优化的方法能达到更高更稳定的三维测量精度。     

基于双目视觉原理的混联机器人初始点坐标研究

目的获取混联机器人加工初始点的三维坐标,并将坐标应用于机器人的自动对刀过程,提高对刀效率及加工精度.方法基于双目视觉原理进行了理论建模和实验分析,建立双目视觉系统的数学模型,推导出由图像像素坐标到三维坐标的坐标转换关系,利用MATLAB视觉工具箱进行摄像机的标定,并提取出被加工件上目标点的像素坐标,通过点的三维重建获得靶位目标点的三维坐标.结果经仿真与实验,精确获取了加工初始点的三维坐标,相对误差在3%以内.结论该方法应用于雕刻机器人自动对刀系统中,能降低人工对刀危险系数,提高了对刀效率和对刀精度.     

基于正态分布变换的多位姿手掌部三维静脉识别

研究基于三维点云匹配的多位姿手部静脉识别.考虑手部静脉点云的特点,结合双目视觉原理,建立了一种结合三维特征阵列和静脉点云的扩展数据库,提出了一种基于三维特征阵列的静脉点云粗配准算法.在双目静脉图像中提取稳定特征并重建为三维特征,根据三维特征匹配结果初步消除静脉点云位姿差异.并采用改进的正态分布变换算法完成静脉点云匹配.实验表明,本文算法能够有效提高多位姿下的静脉点云识别率,即使手部位姿变化范围较大时,系统的识别率仍超过90%.      

基于三维重建的人脸姿态估计

人脸姿态估计是计算机视觉及人脸识别领域的一项关键研究内容.将三维模型应用于估计人脸图像姿态参数,提出了基于三维重建的人脸姿态估计算法.根据人脸正面图片上的特征点计算出形状参数,实现三维人脸重建.基于三维人脸模型,由姿态图片上提取的特征点信息推知等姿态下模型上对应特征点的信息,针对照模型正面姿态,运用线性回归估计姿态参数.实验表明,重建的三维人脸具有较好的真实感,在较大的姿态变化范围内,该方法也能够取得较好的估计精确并具有鲁棒性.