一种基于立体标定件的双摄像机外参数标定法

对于应用于现场测量的立体视觉测量系统,两摄像机间的外参数标定是保证系统测量准确度的重要环节之一。介绍了一种利用立体标定件实现系统外参数标定的方法,其特点是只要两摄像机同时拍摄一幅标定件图像,利用标定件上的球形特征点与其成像点之间的共线性约束建立共线性标定方程组,通过Levenberg-Mar-quardt迭代优化算法分别确定两摄像机与世界坐标系的关系,最后利用世界坐标系作为中介,将两摄像机间的外参数求出。同传统标定方法相比,该方法简单、快捷,鲁棒性好,可用于现场标定。     

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.      

三维型面非接触测量系统现场标定技术

针对双眼视觉传感器三维型面测量系统,介绍了一种利用平面标靶实现系统标定的方法.标定过程无需辅助设备,仅要求两个摄像机同时拍摄一幅标定板图像,利用标定板上的控制点计算左右图像对应的单应性矩阵.结合进化策略优化左右主像点,从单应性矩阵中获得测量系统的其他标定参数.同传统定标方法相比,该方法简单、快捷,适用于现场标定.      

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.     

基于结构光视觉的钢轨磨耗测量方法

分析了基于结构光视觉的钢轨磨耗测量原理,提出一种钢轨磨耗车载动态测量方法.结构光视觉传感器安装在列车底部,测量钢轨内侧横断面轮廓.以钢轨轨腰轮廓作为测量基准,利用最近点迭代(ICP,Iterative Closest Point)算法确定光平面测量坐标系到设计坐标系的旋转矩阵和平移向量,将测量轮廓与设计轮廓对齐,在此基础上计算磨耗值.与已有的方法相比,该方法无需单独设置用于基准测量的视觉传感器,采用同一传感器实现了基准测量和磨耗测量,有效降低了系统成本,操作性强,且无需进行多传感器的全局校准,保证了测量精度.实验结果表明:该钢轨磨耗测量方法具有较好的重复性精度.     

一种点扫描形貌测量系统的现场标定方法

针对三角法点扫描形貌测量系统结构参数标定的非线性问题,提出并实现了一种简单易行的系统结构参数现场标定方法.利用二维靶标在测量空间内自由摆放,根据靶标上特征点及其像点间的位置关系,基于坐标系转换实现了点扫描形貌测量系统结构参数的精确标定.通过对平面及已知直径圆柱面进行测量,利用测量点到拟合平面或圆柱面的距离评价了系统标定的精度.所提标定方法无需精密调整靶标位置,具有较高的可靠性与实用性;也可用于其它基于三角法原理的三维形貌测量系统结构参数的标定.     

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。     

雷达天线机电轴一致性标定方法研究CSCD

介绍一种标定雷达天线机电轴一致性的方法,即确定结构坐标系和波束坐标系之间的转换关系。在雷达天线结构上固定一玻璃立方镜,用于坐标转换。在实验室和微波暗室进行两次测量,分别得到结构坐标系与立方镜的关系、波束坐标系与立方镜的关系,解决了单次测量误差大的问题。进行数据处理及不确定度评定,验证了机电轴一致性。     

基于结构光的空间大目标特征重构与位姿测量

针对因缺少空间非合作大目标的全局特征而难以实现相对位姿测量的问题,提出利用点状光源与单目光学相机组成点结构光视觉测量系统进行特征重构与位姿测量的方法。以非合作大目标上尺寸未知的局部矩形特征为测量对象,首先建立点结构光视觉测量系统相对位姿测量模型;接着利用相对约束关系给出特征重构方法并获得隐性特征点;然后利用特征点计算测量系统与非合作大目标之间的相对转移矩阵得到相对位置和姿态。通过数字仿真校验该方法的有效性并对测量误差因素进行分析,仿真结果表明该测量方法是有效的。     

基于标定及补偿提高串联机器人定位精度方法

在使用串联机器人进行定位操作前,首先需要对机器人基坐标系与测量坐标系进行位姿关系的标定,针对具有隐藏机器人基坐标系以及机器人法兰坐标系的串联机构,本文提出一种等价变换思想并结合应用激光跟踪仪测得机器人末端靶标点的坐标数据建立标定矩阵方程,应用罗德里格矩阵变换将标定方程转化为三元二次矩阵方程形式,采用最小二乘法和牛顿迭代法求出数值解进而完成机器人基坐标系与测量坐标系标定的方法。然后应用这种方法进行标定试验得到了20组标定结果,通过比较标定结果偏差进而验证了这种方法的正确性。最后,本文验证了应用这种标定方法的标定结果并结合一种新的位姿补偿算法后,能极大地提高机器人末端的定位精度。     

星载立体测绘相机立方镜间姿态标定

介绍了测绘相机立方镜与星敏感器立方镜间坐标系转换关系的标定方法。采用4台自准直经纬仪分别对两个立方镜进行准直测量,建立立方镜坐标系,并推导了基于准直测量角度的立方镜坐标系的旋转矩阵公式;利用经纬仪间短边互瞄方法实现两个立方镜间姿态的传递。标定试验表明,该方法可以标定出两立方镜坐标轴间夹角以及测绘相机间的姿态关系,满足了相机研制要求。     

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.     

视觉跟踪坐标测量系统数学建模

提出了一种基于光学测头成像的单相机视觉跟踪坐标测量系统。该系统中引入了一个转动平台带动相机运动,使相机光轴始终对准运动的光学测头中某一个光点,保证光学测头成像在畸变比较小的像面中心附近。给出了系统的组成结构,通过空间变换和光学成像原理建立了系统的非线性跟踪测量数学模型,给出了利用Newton非线性迭代算法求解跟踪方程的具体算法,通过实验验证了所建立的模型和求解方法的正确性。最后,分析了转动角度误差对测量结果的影响。     

气膜孔轴线方向的视觉测量技术研究

针对高压涡轮叶片气膜孔的轴线方向测量难题,将非接触式的视觉测量技术与常规的多轴坐标测量技术相结合,搭建了气膜孔五轴视觉坐标测量系统,以在气膜孔的测量方法和设备方面开展探索与研究。为了获取被测气膜孔的轴线矢量参数,提出了采用景深合成技术来实现气膜孔形貌的三维重建,并将工业相机获取到的图像序列转化为三维物理数据的测量方法,而后通过空间直线拟合获取到了被测气膜孔的轴线矢量,以表征气膜孔的轴线方向。为了验证该方法的有效性和可行性,选取某型高压涡轮导向叶片作为被测物体,应用该测量系统对其前缘部位上的目标气膜孔进行了轴线矢量参数的10次等精度重复测量试验,轴线角度的重复性测量误差不大于0.30°,从而提供了一种气膜孔轴线方向的测量技术解决方案。     

基于定点旋转的遥操作前端视觉自标定

为解决遥操作过程中当前端视觉内参数改变时的标定问题,特别是在一些危险的或是人无法到达的环境下,在前端放置标定物用传统的方法进行标定是不可能的,因此采用了一种基于定点旋转的自标定技术来进行标定.对基于定点旋转的自标定方法进行了理论推导,得到了标定步骤.在试验过程中,摄像机固定在一种旋转装置上进行拍摄,采用SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)算法对拍摄的图像进行特征点检测和匹配,采用牛顿算法进行计算.为和传统的标定方法进行比较,对自制的平面模板进行拍摄,利用Harris算子对平面模板图像进行角点检测,用传统的标定方法重新对摄像机进行标定.结果表明两种方法得到的答案相近,用传统标定方法标定结果是接近摄像机真实参数值的,说明这种新的标定方法是一种有效的标定方法.      

一种小天体旋转参数估计方法

小天体旋转参数是科学数据,也是小天体测绘,着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型,表示小天体在相机坐标系中的姿态变化;然后定义小天体旋转的状态方程,推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪,利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中,在仿真相机与小天体相机100 km距离上,分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值,图像上特征点跟踪精度,相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明,提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果.     

基于视觉测量的太阳翼模态参数在轨辨识

针对传统接触式振动测量方法的缺点,提出一种基于视觉测量的太阳翼模态参数在轨辨识方法.具体过程包括相机标定、标志点检测、三维坐标解算和模态辨识等.利用两台相机和一台计算机构成的双目立体视觉测量系统进行了地面试验,测量得到了太阳翼测点处的振动位移响应,然后采用ERA算法辨识出了真实太阳翼的两阶主要模态参数.通过与激光测振仪测量结果进行比较,验证了上述方案的有效性.实验表明,视觉测量方法设备简单,灵活性高,是一种理想的在轨振动测量方法.