多视觉检测系统的世界坐标唯一全局标定方法

提出一种世界坐标唯一全局标定方法,以双电子经纬仪三维测量系统为总体测量坐标系,在现场直接获得多视觉检测系统中各个视觉传感器在此测量坐标系下的特征点作为标定点,从而一次实现全部传感器的全局统一(标定),无需任何中间坐标系的转换环节,只有唯一的双经纬仪三维测量坐标系,坐标转换环节少,标定过程简单.对双经纬仪三维测量系统的像坐标和物坐标测量精度进行了分析,给出了实际测量中经纬仪获得较高测量精度时的取点范围,针对一实际的结构光多视觉检测系统进行了标定实验,获得了RMS(Root Mean Square)误差不超过0.24mm的标定精度.      

大尺寸工件直线度视觉测量系统中摄像机标定的研究

根据大尺寸工件直线度激光视觉测量系统的现场标定需要,从分析点结构光传感器模型入手,推导了计算机像平面坐标系到世界坐标之间的映射关系,借助转轴实现系统旋转扫描测量;介绍了系统中摄像机坐标系、传感器坐标系、转轴坐标系、标定块坐标系及全局坐标系等各个坐标系的转换关系,结合测量系统特点设计了特有的靶标,提出了适于大尺寸工件视觉检测系统摄像机参数及全局标定方法。实验表明,该方法快速,可用于现场标定。     

十字线结构光视觉传感器的标定方法研究

基于结构光三维视觉测量原理,搭建了一套非接触式的十字线结构光视觉传感器。为获取投影光条上采样点的三维空间坐标,建立了该传感器的数学模型,研究了其结构参数的标定方法。应用张正友标定法和棋盘格标定板完成了传感器结构参数的标定,确立了被测点的图像坐标与其空间三维坐标之间的映射关系,并进行了试验验证。试验结果表明,标定结果可以使传感器实现预定的三维测量功能,对飞机蒙皮钻孔点位法矢的重复性检测精度可以满足使用要求。     

基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法

研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度.     

基于平面靶标的多视点云对齐方法

在大型物体三维视觉测量中,多视点云的对齐是其关键技术之一.设计了一种带有多个间距已知的角点作为特征点的平面靶标.靶标置于视觉传感器在2个不同位置测量的公共区域,2次测得特征点三维坐标.用靶标上任意3个非共线特征点的三维坐标建立单位正交基,从而求得多视点云坐标系初始变换矩阵.以初始对齐后的对应特征点之间距离平方和建立目标函数,并引入距离控制来增加约束条件,以3点求得的坐标变换矩阵为初值,采用Levenberg-Marquardt优化方法解出最优的坐标变换矩阵.采用双目视觉传感器对一石膏像在2个位置进行了测量,实验结果表明该对齐方法简单可靠,优化后的对齐精度比优化前提高了约31%.      

超长桁架变形的多点实时测量方法研究CSCD

超长可伸展桁架结构广泛应用于各领域,对其变形测量有着重要意义,比较国内外现有的几种常见的超长可伸展桁架结构变形测量方法,指出现有方法的缺点和局限性。提出一种新的基于激光准直的无导轨超长桁架结构变形测量方法,以激光准直光束为测量基准,利用递进分光的方式,实现桁架结构的多点实时测量。分析方法原理后设计实验系统,完成初步测试,实验结果表明基于该方法的测量系统能测量桁架结构二维变形,且稳定性好,重复性误差小于1.1%,非线性误差小于0.6%。该方法无需采用移动的方式或利用导轨即可完成多点实时测量,环境适用性大大提高,还具有测量精度高、测量距离远、可拓展性好等优点,具有很好的发展前景。     

结构光三维视觉检测中光条图像处理方法研究

在结构光视觉检测系统中,光条中心的提取精度直接影响到整个测量系统的测量精度.光条图像的处理是其中重要的一步,尤其是受到严重噪声干扰的图像.探讨了被多种噪声干扰的光条图像的处理和精确提取光条中心的方法.给出了一种消除环境干扰的滤波模板并实验验证了其滤波效果.使用这些光条图像处理方法使整个测量系统在200mm×200mm的测量范围内测量精度达到0.083mm.      

一种光栅式双目立体视觉传感器光条匹配方法

光栅式双目立体视觉传感器的难点之一在于光条的准确匹配.基于编码方式的光条匹配方法往往需投射多幅图像,或限制最少可见光条数,更严重的是在被测对象深度变化较大时,常出现误匹配.为此,将光栅式双目立体视觉传感器看作两个已经过标定统一的光栅结构光视觉传感器,由这两个光栅结构光视觉传感器测得各光条中心点的三维坐标,并搜索光条中心点集之间距离最小且模型编号相同的光条即为匹配光条.实验表明该方法有效实现了光栅光条的准确匹配.     

线结构光传感器标定点获取方法研究

提出了一种基于双重交比不变性的线结构光传感器标定点获取的方法,利用该方法和设计的标定靶标,可方便的获取大量的高精度的标定点,解决了线结构光传感器标定点不易产生且数量少的问题,从而可以在一定程度上提高标定的精度.仿真结果表明该方法是可行的.      

一种非合作目标模型快速测量方法

服务航天器跟踪、接近和捕获目标时,需要快速获取目标卫星局部模块的精密3D轮廓。文章研究了一种基于结构光的单目测量系统,能够同时满足三维测量速度快、精度高等需求。提出了一种黑白DeBruijn序列编码方法,使用单张相机图片就可以完成重建,采用黑白条纹,增强了对空间反射的抗干扰能力。相比较于双目测量方法,该方法认为投影装置模型和相机模型一致,省去了图像匹配步骤,有效减少了计算时间;采用迭代的方法对点云进行重建,不需要预先进行畸变校正。以卫星模型为目标,使用高速相机进行了重建试验,试验结果表明采用这种方法进行重建时,采集图像时间短,深度信息误差为0.0583mm,速度和精度都能满足非合作目标的三维测量要求。     

基于视惯融合的大型空间碎片质心位置辨识

大型自由翻滚碎片的质心是在轨操作基坐标系下的不动点，也是碎片连体基下动力学参数向卫星坐标系转换的基准，对其精确识别是提高碎片动力学参数辨识精度的关键。提出基于惯性单元测量数据与双目视觉定位数据融合的大型空间碎片质心位置识别方法。基于无力矩欧拉方程，获取附着到空间碎片表面的惯性单元间转换关系，利用该转换关系对惯性单元冗余测量数据优化，再优化求解惯性单元到质心点距离；利用双目视觉获取惯性单元上标记点动态坐标，再利用惯性单元到质心点距离，基于三点定位原理识别大型空间碎片的质心位置。以加入高斯白噪声的惯性单元与双目视觉测量数据进行仿真，结果表明优化解算后惯性单元实时测量数据的误差降低到1%以下，解算的质心位置三轴误差小于0.47mm；开展了地面试验，结果表明，解算的质心位置三轴误差小于0.49mm。仿真和试验证明，该方法能够为大型空间碎片的消旋、捕获任务提供准确的数据基准。     

一种自由曲面视觉测量三维数据拼接方法

提出一种利用标志点构建全局测量控制点的视觉测量三维数据拼接方法.在被测自由曲面上粘贴标志点,并在被测区域放置基线尺,采用1台数码相机在不同视点拍摄标记点和基线尺图像,由此求解数码相机在不同视点的坐标系变换关系.在此基础上,根据立体视觉模型确定标志点三维坐标,转换到全局坐标系下,形成全局测量控制点.视觉传感器在不同位置对各局部区域进行三维扫描,获得局部区域内标志点在局部测量坐标系下的坐标,通过至少3个非共线标志点解算局部坐标系到全局坐标系的变换,从而将实现局部三维数据的拼接.该方法操作简便,适合现场使用.实验结果表明, x,y,z 坐标的拼接误差分别为0.03mm,0.02mm,0.07mm.     

基于CCD和超声的物体位姿检测方法及精度分析

介绍了用单个CCD摄像机和超声传感器相结合检测物体位姿的方法.首先由CCD摄像机采集一幅图像,获取物体上目标点在图像坐标系中的理想坐标,并由此确定该点投影矢量(连接物体点和对应图像点的直线)的方向;然后控制机器人运动,使超声传感器的z轴与求得的投影矢量重合;最后用超声传感器测出投影矢量的长度,确定目标点在摄像机坐标系中的坐标.分析了影响检测精度的主要因素,具体研究了超声传感器的安装参数对检测精度的影响规律,进行了仿真分析.该方法可以有效地降低图像处理所带来的巨大数据量,避开双目视觉中的图像匹配问题,快捷、精确检测物体的位姿.     

基于相位匹配的大视场视觉检测系统

针对三维测量大量程和高精度测量问题,提出一种新型双目视觉检测系统.该系统通过向被测物投射间距可变的光栅条纹,将不同曲率的被测表面进行相位编码,由相位匹配得到被测物稠密的立体匹配点云;再由标定出的摄像机内外参数计算出被测物的精确三维坐标.为了解决传感器单元测量区域较小的问题,系统通过步进电机控制传感器移动,获取大型物体的全场三维数据点云;最后利用四元素法,实现大型物体的三维数据拼接.该系统长度测量标准差为36 μm,角度测量与坐标测量机(CMM)测量结果的相对误差0.2％.给出了某V型面三维实测的数据重建结果.对某大型特件(360 mm×300 mm)经过三维拼接正确复现了其三维形貌.该系统对于解决大型构件三维形貌的在线高精度检测问题具有较高工程应用价值.