An Easy Camera Calibration Technique

This paper describes a method for estimating intrinsic and extrinsic parameters of a camera,including horizonal scale factor caused by imperfect match between computer image acquisition hardware and camera hardware,coordinates of image center(c x ,c y) and lense radical distortion parameter k,which calculates extrinsic parameters by a tetrahedra pose estimation algorithm and then get all other parameters by nonlinear optimization in two steps,and simulations show this method is easy and reliable.

表面应变重构的视觉识别方法

针对全断面岩石隧道掘进机刀盘在恶劣工况下的应变监测,本文提出了一种表面应变重构的视觉识别方法。通过图像中圆形标距中心点之间像素点数量的变化,得到标距的实际变形,并在此基础上结合柯西-格林公式进行表面应力重构。本文以隧道掘进机刀盘刀座和筋板2个关键位置为研究对象,设计了4330V和Q345-D共2种材料不同尺寸标准样件,搭建了基于视觉识别和基于应变片的2套测量系统,进行了拉伸载荷作用下的应变对比及样件表面应力重构。研究表明:本文基于视觉识别方法测得的2种材料标准件变形的误差范围为1.28%~3.23%,在此基础上,进行的材料表面应力重构的误差范围为2.20%~4.76%。本文方法可以实现变形的准确测量及实现多方向的应变和变形重构,为实现复杂结构的应变和变形测量奠定了坚实基础。

基于图像与点云融合的巷道锚护孔位识别定位方法

煤矿掘进巷道锚护位置的精准识别与定位是钻锚机器人实现智能永久支护亟需突破的关键技术。笔者提出一种基于视觉图像与激光点云融合的巷道锚护孔位智能识别定位方法,包括图像目标识别、点云图像特征融合和定位坐标提取3个步骤:①针对煤矿井下低照度、水雾和粉尘等环境因素导致的锚孔轮廓成像模糊的问题,采用IA(Image-Adaptive)-SimAM-YOLOv7-tiny网络对巷道待锚护孔位进行视觉识别,该网络能够自适应地增强图像亮度和对比度,恢复锚孔边缘的高频信息,并使模型重点关注锚孔特征,提高锚孔检测的成功率;②求解激光雷达和工业相机联合标定的外参矩阵,将图像检测的锚孔边界框通过透视投影关系生成锥形感兴趣区域(Region Of Interest,ROI),获得对应的目标点云团簇;③采用点云处理算法提取锚护孔位边界点云,获得孔位中心坐标及其法向量,并通过坐标深度差比较判断锚孔识别的正确性。文中搭建了锚杆台车机械臂钻孔定位系统,对算法自主定位的精度以及准确度进行验证,试验结果表明:IA-SimAM-YOLOv7-tiny模型的平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)为87.3%,较YOLOv7-tiny模型提高了4.6%;提出的融合算法定位误差为3 mm,单锚孔情况下系统平均识别时间为0.77 s,与单一视觉方法相比,采用激光与视觉多源融合不仅可以降低环境和小样本训练对定位性能的影响,而且可以获得锚护孔位的法向量,为机械臂调整钻孔位姿实现精准锚固提供依据。

风机叶片角焊缝识别与跟踪视觉系统设计

工业风机具有叶轮结构和叶片型面复杂、加工精度要求高的特点,一直以来实现叶片自动化焊接是个难题。本文设计了由机器人本体、移动导轨和变位机组成的多轴联动机器人风机叶片焊接工作站,通过激光视觉传感器扫描定位焊缝位置实现高精度自动焊接。采用一种新的相机标定方法,计算特制标定板上标定点在图像坐标系和机器人坐标系下的位置得到标定矩阵。编写LoG滤波和形态学运算图像处理算法,消除反射光及噪音点,采用几何中心法和改进的灰度重心法得到亚像素级激光条纹中心点;通过RANSAC算法拟合直线,根据直线相交法得到焊缝特征点;最后根据手眼标定矩阵得到特征点的三维坐标,从而引导机器人实现自动焊接。焊接实验结果表明,焊缝成型良好,无明显缺陷,焊点位置误差控制在±1.5 mm以内,满足实际焊接工艺需求。

基于多角度多光谱相机的相对辐射校正方法分析

多角度多光谱相机(Directional Multi-Spectral Camera,DMC)由5台相机组成,每台相机单独成像,这种成像方式导致其立体成像过程中多相机间辐射响应很难保持一致性。为实现各个视角相机及每片CCD的辐射响应一致,文章提出了多相机全局色差标定法,并与直方图在轨统计法和偏航定标法对DMC影像的辐射校正效果进行了对比。其中几种方法的相机间影像的辐射校正效果比较显示,多相机全局色差标定法校正的5个相机的影像颜色更接近,且均匀地物的相对辐射校正精度更高;CCD片间影像的校正效果比较显示,直方图统计法和多相机全局色差标定法校正的CCD片间影像都呈现颜色均衡,基本无色差,且相对辐射校正精度在3%以内。综上,说明多相机全局色差标定法更适用于校正DMC的辐射一致性问题。

一种基于混沌天牛须搜索算法的摄像机标定方法

为了较好地解决传统智能优化方法在摄像机标定中存在标定精度低、效率和鲁棒性差的问题,提出一种基于混沌天牛须搜索算法的摄像机标定方法。该方法使用MATLAB标定工具箱对摄像机非线性成像模型进行预标定,预标定结果作为混沌天牛须搜索算法的初始值;构造平均重投影误差适应度函数,建立混沌天牛须搜索算法优化模型对标定参数进行优化;与基于传统智能优化方法的摄像机标定方法进行实验对比。实验结果表明,该方法得到的平均重投影误差为0.00572像素,算法总的运行时间为46.15 s,可以有效提高摄像机标定的精度、鲁棒性与效率。

基于红通道先验的水下障碍物双目定位方法

基于双目视觉的自主水下航行器在水下巡航过程中,由于水体对光线的衰减效应和悬浮颗粒对光线的散射作用,双目摄像机获取的图像存在对比度低、颜色失真等问题,导致水下障碍物定位的精度较低。针对以上问题,文中采用红通道先验复原算法提高水下成像质量,根据双目相机标定参数获取障碍物的双目视差图,并提出了一种基于深度视差图融合的水下障碍物定位方法。该方法通过融合深度视差图与水下复原轮廓图,对融合图像进行凸多边形检测,获取障碍物的轮廓,基于轮廓信息进行障碍物的有效深度信息提取,实现障碍物的空间定位。水下双目定位实验结果表明,文中所提方法可以使双目立体匹配的效果更理想,能够有效提高水下障碍物定位的精度。

基于机器视觉的零件自动装配系统

针对工业装配生产线的削刀架自动装配问题,基于机器视觉技术,构建了一套在线机器视觉系统．采用特征值方法识别零件,并通过质心法结合特征点及最小二阶矩进行定位．利用带有透镜径向一阶畸变的小孔摄像机模型,采用径向排列约束(RAC)2步标定法对摄像机进行了标定,并在线验证．实验结果表明,该方法可获得很好的识别效果,识别零件正确率100％,系统工作时间约300ms,满足装配作业的实时性和精度要求．

3D测量系统中的高精度摄像机标定算法

本文在分析完整的摄像机镜头畸变模型的基础上,提出了一种新的标定算法。该算法包括三个步骤,首先在不考虑镜头畸变的情况下利用标定块上的中间若干个点,采用线性优化方法求出除畸变系数以外的其他外部参数和主要的内部参数;然后固定上述已求得的参数,利用线性优化方法求解畸变系数;最后对所有内部参数和外部参数进行全局非线性优化。最后对本文的标定算法进行了标定实验,实验结果表明,本文算法的标定精度可以达到0.0367mm,可以满足高精度三维测量及其他应用的要求。

机器人双目视觉系统的算法研究与实现

针对计算机视觉系统在移动机器人中的应用,对摄像机标定、图像分割、模式识别、目标距离探测以及双目视觉系统在移动机器人导航中的运用进行分析与研究。文章提出了在特定三维场景中,对不同研究对象采取不同处理方式的复合算法,实现了对于机器人视野内简单几何物体的识别,同时使用双目摄像机结构,直接探测出目标物体相对于机器人的深度距离及其方位角度。

双目立体测量系统标定的三步法

提出了一种简便易行的双目立体测量系统标定的三步法。利用平面标定板的射影变换性质,闭式求解摄像机的线性内外参数;以此为初始值,以重投影误差为目标函数,采用非线性优化算法优化内外参数;考虑标定靶标存在的几何误差,将靶标的三维坐标也作为优化参数进行优化。不同于传统的两步标定算法,三步标定算法不严格依赖于标定靶标的精度,而是通过优化算法精确地得到实际的三维靶标点坐标,从而消减了靶标误差对标定精度的影响。标定实验和系统标定后的三维重建结果验证了该方法的合理性和对于提高标定精度的有效性。

道路场景下相机自动标定及优化算法

当前交通相机的自标定算法大多基于灭点或道路中的几何标识进行标定,但多灭点的检测存在不稳定及趋于无穷的"病态"条件,标识先验条件获取不精确等因素,造成自标定算法的实际应用受限.为了改进上述问题,首先根据典型道路场景,建立较稳定的单灭点标定模型;然后动态获取道路中的可标定区域及其中的几何标识,并在钻石空间中求取最佳灭点;最后利用场景中的冗余信息构造非线性约束条件,对标定参数在约束空间中进行迭代求最优,以消除标定初始条件不精确造成的标定误差.在云台相机监控的实际弯曲道场景中进行实验,同时改变相机视角及焦距进行实时算法处理,结果表明,该算法在多交通场景下的标定准确率达95%以上,优于现有算法,尤其适用于云台全方位交通相机的自标定.

采用棋盘格模板的摄像机标定新方法

在分析Opencv摄像机模型和现有的双目视觉系统标定方法的基础上,提出了一种新的标定算法。该算法包括3个步骤,首先利用最小二乘法求解图像的像面中心坐标,在不考虑畸变的情况下,选取中心处一小块作为摄像机标定的初始空间,采用线性优化方法求出除畸变系数以外的其他摄像机内外参数;然后将求得的参数作为初值,利用线性优化方法求解畸变系数;最后利用非线性优化方法对所有内外参数全局优化。实验结果表明:该方法能获得更高精度的标定参数,可以满足双目三维重建及其他应用的要求。

椭圆拟合的圆环模板摄像机标定

结合平面模板和一维标定物摄像机标定方法的优点,提出了一种新的基于椭圆拟合的圆环模板摄像机标定方法.该方法设计了一种新的圆环模板,只需要3副模板图像即可标定摄像机;通过引入椭圆拟合精确定位圆环模板特征点,利用非线性优化进一步提高了摄像机的标定精度.仿真实验结果表明,该方法精确度高、鲁棒性强,通过在真实图像上的实验,验证了该算法的性能.

交通事故现场三维摄影测量现场线性标定方法

照相机内外参数的标定是利用计算机视觉理论进行交通事故现场测量的基础。线性成像模型是照相机最简单、最基本的成像模型。根据交通现场的静态特点,可以对事故现场摄影时照相机的成像参数进行现场标定。为了提高测量速度,对标定参照物上的标定点进行交互式自动识别。本文提出的标定点设置方式和提取方法,可以克服阴影干扰。用基于误差统计的方法对标定点进行优选,可以确保对照相机线性成像模型的可靠标定。

基于优化RBF-DDA神经网络的摄像机标定

设计了一种改进的基于动态衰减的RBF神经网络,它能够自适应地确定RBF隐层节点数、高斯函数中心值及径向基函数的宽度,克服了原算法中过多依赖先验知识设计参数的弊病,仿真实验验证了该算法的有效性。并且将此网络应用于摄像机定标中,该网络无需确定摄像机具体的内、外部参数,而且补偿了摄像机非线性畸变,使测量结果更加准确。实验结果表明,应用该神经网络进行摄像机标定能达到较高的精度,且在机器人平面跟踪实验中得到了令人满意的结果。

虚拟环境中的彩色CCD摄像机校准

根据虚拟演播室的需要,利用图像识别技术和Tsai两步校准算法的思想,在VisualC++平台上编制了CCD摄像机的校准软件。首先利用仿真数据对校准算法进行检验和分析,指出其中的规律和问题。其次在真实的蓝色演播室环境中对摄像机进行校准,提出了特定的处理方法,得到了满意的非线性焦距变化曲线。最后,详细分析了图像处理精度和校准算法对校准结果的影响。

变像管扫描相机扫描速度及非线性的标定技术

变像管扫描相机在超快物理过程的研究中具有广泛的应用。扫描速度及其非线性作为相机的主要技术指标之一,其准确度对实验结果有着重要影响。为了准确获取数据,确保实验结果的可靠性,采用皮秒光脉冲源、标准具及精密延时器,对高速变象管相机扫描速度和扫描速度非线性进行了实验标定,取得了较好的扫描速度非线性实验数据。结果表明,标定的变像管扫描相机最大扫描速度非线性为±3.52%;标定结果最大相对误差为±1.4%。这一结果对有效提高实验数据处理和物理分析的可靠性是有很大帮助的。

基于圆形特征点的非线性相机标定方法

针对高精度标定板制作困难费用高的问题,提出了一种快速简易的相机标定方法。用数码相机对一张具有不同大小圆形特征点的标定表绕着光轴旋转拍摄几幅图像,利用亚像素边缘轮廓检测算法检测图像中的轮廓;采用最小二乘椭圆拟合方法得到亚像素椭圆中心坐标,用稳定的图像点与空间点的对应算法确定图像点与空间点的对应,计算过程中对所求参数进行了非线性优化。实验表明,重投影平均误差在0.2个像素以下,证明了该方法的可行性和较高的标定精度。

基于平面模板的两步法标定摄像机的改进

摄像机标定技术作为机器视觉的一个重要环节极受重视。Tsai两步法摄像机标定先用径向约束得到部分外参数精确解,再将其余外部参数与畸变修正参数进行迭代求解,但该方法不能直接获取CCD摄像机相面中心坐标精确值。对于两步法的改进,是在用两步法得到的摄像机参数值的基础上,用非线性优化算法对所有参数做进一步优化,得到最终参数值。该方法既提高了摄像机标定精度,又无需对CCD摄像机相面中心预标定,简化了标定过程。实验证明,改进后的方法具有快速、准确、方便和有效等优点。