嵌入式机器视觉系统设计

机器视觉系统是智能机器人的一个重要标志,也是近年来的一个研究热点,现有研究成果在系统复杂度、价格和性能之间很难达到平衡。针对此问题,设计了一个CMOS摄像头为图像采集设备、DMCU为核心处理器的嵌入式机器视觉系统,并实现了实时双目测距。该系统简单、实时性好。

基于坐标测量机的双目视觉测距误差分析

本文针对基于坐标测量机的双目视觉方法的测距误差进行了详细的分析 ,误差来源分为 :1 摄像机坐标系与坐标测量机坐标系不正交引起的测距误差 ;2 坐标测量机的机构误差引起的测距误差 ;3 摄像机CCD像面上像元的量化误差引起的测距误差。本文对以上三种误差因素进行讨论 ,给出了相应的误差公式 。

基于双目深度估计的牛体尺测量方法设计

为解决传统人工接触式测量工作量大、测量条件相对艰苦及影响牛正常生活习性的繁琐问题,提出了基于目标检测的双目深度估计牛的体尺测量方法。首先,通过双目相机采集图片,利用YOLOv5(you only look once v5)目标检测算法检测图像中的体尺特征部位,结合边缘检测等算法获取牛体尺测点。其次,利用双目立体匹配算法将双目2维图片转化为空间3维深度信息图,在深度信息图上读取测点3维坐标。最后,在3维坐标系下运用空间欧氏距离进而计算牛的体尺参数。搭建了测试平台进行测量,实验结果表明,该方法的测量精度高于现有相关方法,其中体长的平均相对误差为2.4%、体高的平均相对误差为1.1%、体斜长的平均相对误差为3.3%,为牛体尺测量提供了可行的示范。