空间交会对接位姿测量中特征靶标快速识别

空间交会对接中,需实时测量追踪航天器上视觉传感器与目标航天器上特征靶标之间的位姿,而其前提是快速、准确识别特征靶标。提出一种四同心圆环特征靶标的快速识别算法。该算法首先使用优化的Otsu算法进行图像分割,然后采用连通域识别方法进行轮廓提取,最后根据圆的周长与面积的关系确定圆轮廓,并采用最小二乘法进行圆拟合,提取特征圆心。通过实验对方法进行验证,结果表明,该方法能在2m距离内准确、快速识别特征靶标,且与优化前算法相比,该方法运算效率提升了近10倍。

靶标特征点提取亚像素精度阈值分割算法研究

以视觉测量中摄像机标定的圆阵列靶标特征点提取为研究对象,提出一种亚像素精度阈值分割算法,用于圆阵列平面靶标标定特征点的精确快速提取。使用灰度阈值分割方法定位像素级边缘,并应用双线性插值法细分像素点实现亚像素边缘轮廓的提取,在精确获取轮廓控制点的基础上,采用最小二乘椭圆拟合法精确获取圆阵列靶标标定特征点。实验分析对比了该算法以及基于梯度的Canny和Sobel算子的亚像素边缘检测算法在标定特征点定位精度和执行时间方面的差异,验证了亚像素精度阈值分割算法在提取精度和运算速度方面的优越性。

Zernike矩的圆阵列靶标特征点精确提取方法

以用于视觉测量中摄像机标定的圆阵列靶标特征点提取为研究对象,提出一种像素级粗定位和亚像素边缘检测精确定位相结合的类椭圆轮廓提取算法,进行圆阵列靶标特征点的精确提取。具体方法是首先对圆阵列靶标采用Canny算子提取椭圆像素级边缘,然后应用Zernike矩(模板系数)进行亚像素级的边缘定位,采用最小二乘椭圆拟合法精确求取类椭圆中心点,从而实现圆阵列靶标标定特征点的精确定位。

视觉测量中基于单应性矩阵的平面靶标图像特征提取

针对平面圆特征靶标和平面方格特征靶标图像,研究一种基于映射矩阵实现特征提取的新方法。根据靶标图像上至少4个角点位置的特征图像坐标及其对应的三维空间坐标建立靶标平面与像平面的单应性关系矩阵,结合已知的特征点空间坐标得到与已知空间坐标特征点相对应像面上特征点的粗略图像坐标,进而通过最小二乘椭圆拟合(圆特征靶标)或角点提取算法(方格特征靶标)得到精确的特征点图像坐标。相关实验表明,本文方法可以实现平面靶标图像特征的精确提取及与空间特征点的准确对应。

基于激光扫描的汽车车身测量系统传感器标定的研究

为了在汽车维修中实时有效地测量汽车车身的数据,以便对全程钣金维修作业进行有效的监督和控制,利用4光束激光扫描和特征靶标实现了对汽车车身关键点尺寸的三维测量。从研究车身测量系统传感器的基本构成出发,利用透视变换理论建立了全新的测量系统传感器标定方法,避免了直接求解法中非线性方程的求解,从而确保了测量精度的要求。