一种平面薄片零件单目视觉测量方法

针对传统的零件质量测量手段操作复杂、效率低等问题,该文提出基于大像幅非量测数码相机的单目视觉检测方法。首先基于二维直接线性变换和光束法平差进行相机内参数的标定;其次基于平面控制点信息进行单幅影像外方位元素的解算;然后进行影像的畸变纠正和垂直纠正;最后基于轮廓线的多特征提取方法求解零件特征参数等。将大像幅非量测数码相机用于较大平面薄片类零件检测的结果与三坐标量测仪的检测数据对比,实验结果表明,其量测误差小于0.1mm,满足较大幅平面薄片类零件尺寸量测的要求。     

ToF深度相机标定方法研究进展

目前ToF相机标定多是利用激光反射强度图像并采用张正友棋盘格的标定方法,通过最小化重投影误差对相机参数进行优化.但因图像分辨率的影响,像点坐标的准确提取存在困难,通常包含较大的误差,解算方法对噪声也较为敏感.预期今后的研究将更多地结合距离值信息,并进一步提高像点坐标检测的准确性,优化相机模型,以提升解算方法的稳定性和精度.     

基于Realsense传感器的机器人视觉里程计研究

基于RGB-D传感器能直接获取空间环境的深度信息和图像信息的能力,采用最新的RGB-D传感器(Realsense),实现了室内移动机器人的视觉里程计。首先利用张正友相机标定法对Realsense传感器的彩色摄像头进行标定;接着采用ORB算法实现图像特征点的匹配,并用PROSAC算法进行外点剔除;最后采用PnP算法实现相机姿态的估计,利用g2o库对相机的姿态进行光束法平差优化,并绘出相机的运动轨迹,实现了基于RGB-D传感器的机器人视觉里程计。实验结果显示该方法能快速、准确地估计视觉传感器的位姿信息,实现移动机器人的精准定位和导航。     

利用多个小棋盘的大视场相机标定方法

为了实现高精度的相机标定,一般要求标定物的尺寸能够布满整个相机视场,而大的标定物不但制作、移动过程复杂,而且灵活性差的同时还会遮挡场景中的有用信息。本文提出了一种基于多个小棋盘的大视场相机标定方法,能兼顾相机标定的精度和灵活性。首先在场景靠近边缘的4个角处各放一个小棋盘（摆放姿态不限）,采用待标定的相机从不同角度多次拍摄场景（不少于3次）;然后将4个棋盘经过旋转和平移变换移到以左上角棋盘为基准的平面上构成一个大棋盘;最后建立大棋盘上所有角点的重投影误差函数,以左上角小棋盘的多幅图像的标定结果作为初值,迭代优化误差函数得到标定结果的最终解。模拟和真实数据试验结果表明该方法是可行的,且有较高的精度和灵活性。     

一种基于多目视觉的无人机实时定位方法

提出了一种基于多目视觉的实时无人机自动定位方法。该方法将多相机和多台计算机联合组建局域网,通过相机标定、图像同步采集、背景差分与前方交会等实现无人机自动检测与定位。为了验证该方法的有效性,开发了一套无人机检测和定位的软硬件系统,试验结果表明该方法是可行、有效的,定位精度满足要求。     

面阵图像定位精度提升方法研究

为了提升面阵相机成像定位精度,以吉林省松原市北部区域的机载面阵图像为实验对象,对成像过程进行误差分析与标定. 机载面阵相机成像存在由三个姿态角引起的定位误差以及由相机镜头畸变等因素产生的畸变误差. 针对以上问题,首先采用严密几何模型,得到面阵图像初步成像结果;然后,采用后方交会和多项式附加参数模型等方法解决内、外方位元素引起的误差问题,得到较为精确的定位结果;最后进行实验验证,测试结果表明,经过内、外方位元素的误差定标,能够控制在5 m以内的范围,精度提升94.37％,处理效果显著. 通过研究标定面阵成像过程中内、外方位元素产生的误差,提高了面阵相机定位精度,对面阵相机成像的应用和推广具有一定价值和科学参考依据.      

三维相机检校场标志点图像坐标提取方法

相机检校是摄影测量重要的工作环节之一,相机检校方法和结果直接影响摄影测量后处理的效率和精度。文中针对相机标定工作中存在的标志点人工提取效率低等问题,提出一种三维相机检校场圆形标志点图像坐标提取的方法,通过对原始图像进行高斯滤波、Canny边缘检测、椭圆形轮廓提取和拟合等一系列处理后,最终得到标志点中心的图像坐标。通过与人工量测标志点图像坐标的方法进行对比分析,验证方法的可行性,实现数码相机的快速标定。     

单视图多约束相机内参统一计算方法

相机自标定是机器视觉、摄影测量学、计算机视觉等领域的重要命题,但目前随着图像获取设备、方式等多样化等特点,使得图像之间的匹配越发困难,增加了相机标定的难度。本文提出了一种针对单视图的相机自标定方法,该方法将图像中的几何特征以及标定过程进行统一表达和计算。本文首先总结了不同的不变量对相机内参的约束情况;以互相垂直的灭点作为中间计算过程的核心,着重讨论了其他不变量向其的转化方法,使得几何特征表达统一化;以绝对二次曲线为纽带,将互相垂直的灭点约束求解;进而根据几何约束的数量求解相应的相机参数模型。本文所提出的方法无需图像之间的匹配,在约束信息充分的情况下可仅利用单幅图像进行相机标定,方法具有方便性;方法无需传统标定方法中的标定模板而选用场景中存在的对象,因此方法具有普适性,尤其适合结构化的室内外场景;方法将几何特征的和标定过程进行统一描述和计算,因此方法还具有统一性。室内外场景的测试表明本文方法具有可用性。, 相机自标定是机器视觉、摄影测量学、计算机视觉等领域的重要命题,但目前随着图像获取设备、方式等多样化等特点,使得图像之间的匹配越发困难,增加了相机标定的难度。本文提出了一种针对单视图的相机自标定方法,该方法将图像中的几何特征以及标定过程进行统一表达和计算。本文首先总结了不同的不变量对相机内参的约束情况;以互相垂直的灭点作为中间计算过程的核心,着重讨论了其他不变量向其的转化方法,使得几何特征表达统一化;以绝对二次曲线为纽带,将互相垂直的灭点约束求解;进而根据几何约束的数量求解相应的相机参数模型。本文所提出的方法无需图像之间的匹配,在约束信息充分的情况下可仅利用单幅图像进行相机标定,方法具有方便性;方法无需传统标定方法中的标定模板而选用场景中存在的对象,因此方法具有普适性,尤其适合结构化的室内外场景;方法将几何特征的和标定过程进行统一描述和计算,因此方法还具有统一性。室内外场景的测试表明本文方法具有可用性。     

公路采动区裂缝快速获取及精度分析

采动区公路路面裂缝引发公路产生松散剥落、唧浆、缓慢沉降等病害,危及公路的正常运营,需要对裂缝长度和宽度信息进行监测。针对传统的公路路面裂缝测量获取方法劳动强度大、成本高、效率低等缺点,该文设计使用手机相机采集裂缝图像,使用图像处理技术对图像进行增强和除噪、阈值分割,结合尺度基准提取裂缝的长度和宽度信息。运用该方法对采动区公路路面裂缝进行快速获取,实验结果表明:路面裂缝长度计算的相对中误差不超过7.6%;宽度的计算值与实测的宽度相比,其相对误差在8.1%以内,证明该方法检测出的裂缝的长度和宽度具有较高的准确度,能够高效地获得路面裂缝的信息。     

基于自标定技术的相机内方位元素测试影响因素分析

内方位元素测试精度对于航天相机至关重要,可以有效提高图像的几何质量,需作重点分析。传统航天相机内方位元素标定方法一般采用光电精密测角法,该测试方法通过旋转相机的方式实现高精度的内方位元素和畸变测试,对测试设备的精度和承重要求较高,具有应用局限性。相机自标定技术方法灵活,仅需建立图像点和网格板角点之间的对应关系,无需复杂、精密的测试设备便可直接求解出内方位元素。本文从自标定算法的推导中,分析基于自标定技术的内方位元素测试精度的影响因素,通过实际标定试验归纳出达到理想标定精度时各个影响因素的最优值。