一种地形轮廓特征的立体视觉三维重建方法

针对自然地形轮廓特征的三维数据测量问题,提出了一种基于区域分割的立体视觉三维重建方法。先通过分水岭变换进行图像分割,根据分割区域边界确定图像中场景的轮廓边缘。轮廓边缘按所属区域分组进行立体匹配,根据分割区域相互邻接的全局特征和各区域的位置、尺寸、灰度值局部特征建立区域约束,并根据区域边缘像素点梯度分布特点建立梯度方向约束,以减小立体匹配的搜索空间、优化匹配顺序、提高匹配精度。进而根据双目立体视觉的成像模型计算匹配边缘点的三维坐标,实现地形轮廓边缘的三维重建。实验结果表明,该方法能够快速有效地重建出体现地形三维结构特征的轮廓边缘,并具有较高的立体匹配正确率和重建精度。     

基于双目视觉的管路快速检测技术研究与实现

为了改变传统管路检测方法的弊端,实现管路的实时快速测量,在研究双目视觉技术的基础上提出了将视觉测量应用于管路系统检测中,实现管路模型三维重建工作。首先采用双目摄像机,对管路系统进行拍摄,得到多组管路图像,然后利用相机的标定确定相机的内外参数,通过经典的边缘提取方法提取图像中的边缘特征,采用曲线拟合的方法提取管路的中心线,通过管路中心线匹配算法,建立了左右图像的匹配关系,最后得到管路的几何参数并进行三维重建。实例验证了该方法可行、有效。     

基于平面模板自由拍摄的双目立体测量系统的现场标定

 摄像机标定是基于光学摄像的立体测量技术中的一个十分重要的步骤，标定精度直接影响系统测量的精度和稳定性。本文提出并实现了一种简便易行的双目立体测量系统现场标定方法：利用一块特殊设计的具有不同大小圆形特征点的平面标定板，在无需控制任何运动参数的情况下，双目测量系统只需对标定板在不同角度自由拍摄一组图像即可方便地实现系统标定。该方法在已有单摄像机标定算法的基础上，加入对双摄像机相对位置和姿态的优化，同时考虑了镜头的非线性畸变，达到了较好的标定结果。另外，提出的图像点与其空间点的对应算法具有良好的稳定性，即使由于环境或摄像机摆放位置等因素的影响，一些标定板上的特征点不能被摄像机拍摄到，或者不能被正确识别时，仍然能进行标定工作。标定实验和系统标定后的三维重建结果验证了该方法的有效性。     

双摄像机光笔式三维坐标测量系统研究

基于双目立体视觉传感器三维测量模型和空间坐标变换原理,采用最小二乘冗余算法,讨论了双摄像机测量空间三维点坐标的基本原理,建立了视觉测量系统的非线性测量方程。通过实验验证了双摄像机光笔式三维坐标视觉测量系统建立的可行性。     

航空发动机孔探中立体视觉技术研究

介绍了基于立体视觉的发动机孔探技术，建立了平行光轴双目机器视觉模型并采用MATLAB语言实现了摄像机标定，通过图像分析提取出发动机损伤的有效区域，并且运用双目匹配的方法计算出区域的面积及特征点的空间坐标，实现了航空发动机缺陷的定量测量。     

双目视觉图像定位技术在自动压铆机数控托架系统上的应用

创新性的将双目视觉图像定位技术应用在自动压铆机上,以实现对铆钉的精确定位,针对压铆机的压铆特性,提出了一种基于特征圆并采用一步移动的双目立体视觉标定方式,建立了双目识别图像定位技术对铆钉的标定方法.对自动压铆机数控托架系统进行了设计,实现了自动压铆机数控托架系统的自动压铆.     

双目视觉系统的立体标定与校正

双目视觉系统的立体标定与校正是立体视觉的重要环节,也是研究的关键领域。本文简述了图像、摄像机坐标系和世界坐标系及其相互之间的关系,给出了摄像机标定、立体标定与校正的基本原理;在完成单个摄像机标定的基础上进行了立体标定,并应用Bouguet算法进实现了双目视觉系统的立体校正,得到了双目视觉系统的重要参数旋转矩阵与平移向量,并将双目视觉系统校正为数学意义上的前向平行对准结构。     

T型尾翼颤振模型光学测量实验与弯扭特性解算

在FL-26跨声速风洞半模试验段进行了某高速飞机T型尾翼颤振模型的光学测量实验,并依据测量结果解算了尾翼颤振模型的弯扭特性。颤振模型表面用白色圆点进行标记,用于记录模型表面的位移变化,两台固定在风洞试验段上壁板观察孔旁肋板上的400万像素工业相机用来采集图像,采集到的图像通过自主开发的图像解算软件进行图像的识别与求解,计算出尾翼颤振模型表面标记点的三维坐标。模型表面标记点的三维坐标通过坐标变化转换到风洞气流坐标系中,利用不同时刻模型表面坐标的变化计算模型剖面扭角和弹性轴位移的分布。T型尾翼右平尾图像采集实验与弯扭特性计算结果表明,非接触光学测量技术可以用于高速颤振试验的定量分析中。     

单目相机物体位姿估计方法研究

现有的机器视觉通常以边缘轮廓和角点作为特征,因此要求背景单一,对环境结构化依赖程度高。为了拓展机器人的应用范围,使其脱离结构化的环境,提出了一种基于SIFT特征点和PNP技术的单目相机估计目标物体位姿的方法。以BumbleBee双目相机为硬件基础,以C++为开发平台,结合了Eigen计算库、OpenCV图像处理库和Triclops库,开发了单目视觉位姿估计算法,实现在复杂背景下对表面纹理较为丰富的物体的位姿估计。利用试验对所提方法进行了验证,试验结果表明,该算法具有较高的估计精度,可以作为机器抓取的依据。     

材料缺陷视觉检测及公差测量关键技术研究

在研究分析了竹板基材外形特点、表面缺陷特征的基础上,设计了竹板基材缺陷视觉检测及公差测量系统;根据双目视觉原理,经曲线曲率特征匹配方法,可计算得到光条上曲率绝对值最大值点的空间位置和深度;结合基材尺寸的公差测量方法,可实现基材宽度与厚度的测量;针对竹板基材纹理表面的复杂性,提出了基于小波分解与聚类思想的基材缺陷检测算法,实现了对基材缺陷的视觉检测:并用实验进行了验证.