微操作成像系统中体视显微镜的参数标定

体视显微镜具有工作空间大、实时性高以及不损坏样品表面等优点,己用于微观对象三维立体信息的测量。建立了体视显微镜的成像模型,研究了体视显微镜参数的标定问题。模型包含的方程数目小于参数的数目,需要增加约束条件。结合体视显微镜子光路系统的对称性和微小的差异性,提出了含近似相等条件的体视显微镜参数标定问题的解决方法,试验分析了参数的鲁棒性、相关性和重复性,利用成像模型重构了样板在纵向运动过程中的一组表面。

光学体视显微图像立体测量系统研究与开发

根据立体视觉的原理,设计实现了基于光学体视显微镜图像的立体测量系统。从图像采集、摄像机标定、立体匹配到深度图生成,建立了完整的系统。对系统中的摄像机模型进行了线性标定,达到了亚像素的标定精度。在立体匹配中实现了三种不同的算法:改进的区域相关性匹配算法、基于边界特征的概率松弛迭代匹配方法、新序数测度法(New Ordinal Measure),并对结果的精度进行了分析和比较。

新的闭式通用浮雕变换解算法在三维表面检测中的应用

使用光度立体视觉法对物体表面形状进行检测时,往往需要解决通用浮雕变换(Generalized bas-relief,GBR)中参数解算及含有镜面、阴影等干扰的非朗伯目标表面这两个主要问题。针对非标定光度立体视觉中GBR参数的解算问题,提出了一种基于局部极大灰度值点的闭式解算法。与已有GBR解算方法相比,本文提出的算法只需要进行二元二次方程组的闭式计算,无需寻优或迭代过程,在计算速度及精度上有较大提高。对于非朗伯表面问题本文主要采用分割方法,还引入了主要成分分析法进一步去除干扰,使本文提出的闭式解算法能够满足使用条件。最后通过对实物目标的三维检测验证了本文算法的高效性。

微操作系统中弱视差视觉模型研究

显微双目立体视觉主要由体视显微镜和 CCD图像传感器构成 ,基于计算机双目立体视觉原理 ,显微双目立体视觉在显微领域中用于三维微观定位和测量。该类视觉具有不同于宏观视觉的属性。使用弱视差描述微观视觉的成像特征以区别于传统的宏观视差。建立了新的显微视觉模型 ,模型中包含弱视差的级数项 ,反映出物空间深度信息与图像空间二维信息间存在弱的非线性关系 ,同时也部分矫正了物空间横向尺度的深度依赖性。

双目显微立体视觉系统标定方法研究

针对显微立体视觉系统光路标定问题,设计并实现一种适合显微立体视觉系统的两步标定方法。首先,对单子光路进行初步的标定,获得放大倍率;然后,以光学工作距离为定值约束,求解内参数;再进行第二步标定求解外参数。对3个常用物镜倍率的体视显微镜进行了标定,获得了双光路的焦距、相对位置、倍率等参数的均值、标准差与相对误差,并用左右位移相对平移偏差验证了标定的准确性。研究的显微立体视觉系统标定方法为分析微沟道的半遮挡问题奠定了实验基础。

基于数码体视显微镜的微小物体三维重建

将显微双目系统看作一个整体,提出了基于极线校正的体视显微镜三维重建方法.根据平行双目成像原理建立简易的三维重建模型,实现了对实验物体的三维坐标恢复.首先,采用近似欧式极线校正算法校正原始拍摄立体标定图像,并只需标定2个三维重建参数;然后用非局部代价聚合匹配算法匹配立体图像得到视差值;最后根据立体成像几何法得到物体三维重建坐标.实验结果表明：X和Y方向测量误差为3%,Z方向测量误差为3.2%~9.1%,故在允许误差下可用于测量微小物体的三维尺寸.

一种基于近似点光源模型的光度立体视觉系统标定方法

文章研究了一种由近似点光源组成的光度立体视觉系统的标定方法。由于光源自身的非均匀发光特性,传统的平行光和点光源模型不再适用,为实现精确的三维法向重建,必须对光源及光照场进行精确的标定。论文首先根据光源自身的发光特性建立其辐射度模型,进而提出了一种两步标定策略,对光源位置参数及主光轴参数进行标定。以相机作为参照系,提出了一种多球标定方法,用于计算各个光源的位置参数,该方法利用相机观察到的多个球面高光点图像坐标,结合球体轮廓线及球体半径实现了光源位置的精确计算。为实现光源主光轴参数的估算,提出了一种基于参考平面的标定方法,通过分析近似点光源照射下的平面亮度分布,结合等亮度线拟合策略实现了光源主光轴方向参数的计算。基于系统标定参数以及光源的发光模型,就可以对每个场景点的入射光条件进行精确建模,从而实现精确的法向计算。在实验部分,分别对标准几何物体和自由曲面物体进行三维重建实验,并与传统的平行光及点光源模型进行了对比。结果显示,所提出的标定方法能够在非均匀光照条件下获得精确的三维法向重建结果。

一种体视显微图像误匹配消除方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)匹配中存在的误匹配问题和立体图像特点,提出一种误匹配消除方法。对体视显微图像进行SIFT特征匹配初步得到匹配对,结合体视显微镜标定参数,计算三维点云坐标。将三维点云分别投影到左、右图像中得到新的匹配对,新投影点的图像坐标分别与原来匹配点的图像坐标相减,生成投影向量集。通过左、右2个投影向量集幅值和方向的异常值剔除,实现误匹配消除。实验结果表明,实验图像的误匹配消除率达到100%,同时不消除正确匹配点,提高了匹配精度。

基于光度立体的三维重建方法综述

光度立体是利用不同方向光源下具有不同光度信息图像进行物体表面恢复的方法,在工业中常用于缺陷检测。从光度的立体原理、过程开始,介绍了光源标定方法的分类和经典标定方法的原理,对比了泊松方程、变分法、金字塔法等常见光度立体重建方法的优缺点,分析了当前热门的两个方向:光度立体和主动式测量结合、深度学习和光度立体结合的进展。最后总结对未来的几点展望。

基于体视显微镜的立体视觉测量系统

该文基于体视显微镜(SLM),根据双目视觉原理,构建了显微立体视觉测量系统;通过图像采集、系统标定、图像预处理、图像匹配、物体重建等步骤实现微观物体的立体重构和测量。系统采用改进的DLT(direct linear transformation)方法;在图像匹配过程中,依据被测量物体不同的特征,采用了基于特征的匹配和基于图割的全局匹配2种方式。该统实现了微型物体的立体重建及尺寸测量功能。

一种基于结构光的三维重建方法研究

三维重建是计算机视觉领域中的研究热点,为了实现纹理较少的物体的三维重建,给出了一种通过在物体表面投射结构光的双目立体视觉系统设计与实现:首先,单个摄像机通过机器臂水平移动一定距离形成虚拟的双目立体视觉系统,简化了标定过程,然后投射规则结构光增加物体表面纹理,提高左右图像立体匹配效率,最后,结合系统标定获得的相机参数利用视差原理得到三维空间坐标。实验结果表明,这种系统标定简单,可以完成纹理较少的物体三维重建。