Modeling of a Linear Scanning 3D Vision Coordinate Measurement System

This paper theoretically analyzes and researches the coordinate frames of a 3D vision scanning system, establishes the mathematic model of a system scanning process, derives the relationship between the general non-orthonormal sensor coordinate system and the machine coordinate system and the coordinate transformation matrix of the extrinsic calibration for the system.

回转式激光线扫描测量仪

提出一种基于线结构光的回转式视觉测量系统 .首先介绍系统的组成和工作原理 ,建立了线结构光测头的数学模型 ,并用该系统对测头进行标定 ;然后确定转台的回转中心 ,实现了将测头二维测量值向被测物体三维坐标的转换 ;最后 ,给出了实际测量结果 .此系统能一次性完整测量任意工件的外表面 ,测量精度优于 0 .0 7mm.

用“消隐点”法标定线结构光三维视觉传感器

提出了一种以线结构光为基础的三维视觉传感器，并根据所建立的数学模型，结合传感器的实际使用情况，提出用“消隐点”法对该传感器结构参数进行标定。该标定方法装置简单、速度快，在保证精度的同时简化了标定的过程。实验证明“消隐点”法是一种高效。

应用虚拟像平面方法的圆柱表面单目重建

针对圆柱表面重建问题,采用单面阵相机和线结构光构成视觉系统。该视觉系统采用虚拟像平面相机模型,通过构建虚拟像平面上的虚拟投影图像去除畸变的影响,通过虚拟像点和相机光心确定投影射线。提出该模型下相机光心的定位方法;利用两个平行平面上的结构光条的虚拟图像实现结构光的标定。利用线结构光在圆柱表面的光条为空间中一条椭圆弧的特性,首先计算出光条点在结构光平面上的坐标,由此提取出椭圆特征;再利用椭圆的短轴长为圆柱直径的特性获得圆柱的空间方程,实现圆柱定位;最后利用光心和虚拟像点在标定平面的投影点确定投影射线,计算出虚拟像点在圆柱面上的投影点坐标,构成柱面点云,并恢复出圆柱表面图像。实际实验中该视觉系统的测量精度达到双目视觉系统的水平,说明了虚拟像平面方法的有效性。

地面机器人结构光道路识别方法的研究

将结构光方法应用到地面移动机器人视觉道路识别中。首先阐述了结构光方法的原理,并根据结构光的特点,研究了在噪声干扰条件下的环境图像的处理、道路识别、路径规划等内容。实验表明,结构光方法能够满足移动机器人实时视觉道路识别的需要,具有简单快速的优点,有一定的实用意义。

视觉引导抓取机械手工作平面定位误差与修正

采取视觉的方法对工作台上的产品定位,提出了1种空间已知平面上的点的定位误差模型。首先,建立单目视觉定位模型,得出工作台平面上的点的横纵坐标与该点的像面坐标之间的关系,实现该平面上的点定位。然后,根据径向畸变模型建立定位误差模型。最后,通过实验,对工作台平面上144个角点进行定位,用这144个角点的定位误差数据拟合该定位误差模型中的待定系数,并用最终确立的定位误差模型补偿144个角点定位误差。实验结果显示:该定位误差模型的两个待定常数的拟合确定系数高达0.9以上,经过定位误差模型补偿修正以后,工作台平面144个角点的两个坐标方向的最大定位误差由2.15 mm、1.94 mm显著降低到0.62 mm、0.29 mm。实验结果证明提出的单目视觉定位误差模型的正确性,并证明了影响成像系统畸变的主要因素是径向畸变。

三维视觉系统数学模型优化算法

本文根据系统辨识理论，在比较深入分析三维视觉系统观测特性的基础上，提出了一种优化该系统数学模型的非线性迭代算法。实际测试结果表明，视觉系统的测量精度仅低于视觉传感器分辨率的０．２％，且在整个测量空间，其精度基本一致。

TOF相机在连铸自动化场景的应用

随着工业制造技术和加工工艺的提高和改进,传统的人工配合双目视觉机械设备连铸浇钢工艺流程已经无法满足现代工业的数字化和智能化生产发展和需求。以三维(3D)成像技术、多维感知系统技术结合机器人或机械设备为代表的智能装备,正成为制造业数字化和智能化发展的主流。钢铁工业场景生产环境复杂,存在很多的危险源,对操作人员的人身安全构成很大的威胁。因此,使用可精准进行三维定位的飞行时间(TOF)相机配合连铸机器人系统在浇钢连铸自动化场景的应用,在提高生产效率的同时,可以不受环境的干扰,能够在一定程度上替代只依赖于人工配合机械设备的连铸浇钢传统工艺流程。

基于多视觉线结构光传感器的大尺度测量方法

为解决现有线结构光大尺度测量标定复杂、精度不高的问题,提出了一种基于多视觉线结构光传感器的大尺度、高精度测量方法。多视觉线结构光传感器含1个激光器和多个等间距并排的相机(一主多从),相互间有1/3左右重叠视场(OFOV),光束覆盖所有相机视宽。传感器标定只需简易的棋盘格靶标,按张氏标定法采集靶标图像、标定传统参数;此外,考虑相机视角的不变性,利用OFOV内标定图像的已知特征角点,经图像配准可预标定相邻相机图像拼接的变换矩阵。变换矩阵的逐步连乘得到任意从相机图像转换到主相机成像平面的透视变换模型(PTM)。该方法通过各相机同步采集大尺度物体的局部光条图像,再利用PTM将所有局部光条快速拼接成完整的光条图像,最终经光条坐标提取、换算得到光条位置的三维坐标。实验结果表明:与已有方法相比,该方法使用简便、精度更高,重构模型平均构造深度与真实模型仅差8.3%。