机器人与双目相机的手眼标定方法

为了得到钻头在激光熔覆机器人坐标系下的模型数据需要机器人与双目相机进行手眼标定,针对这一问题提出了一种手眼标定的方法。改变机器人位姿对同一点进行测量,建立机器人DH模型并利用机器人正运动学方程计算出机器人末端坐标系与双目相机坐标系之间的变换矩阵,完成了手眼测量系统标定。基于此标定方法进行了误差测试与激光熔覆实验,对误差产生的原因进行分析并提出了减小误差的方法。实验结果表明,机器人与双目相机的手眼标定方法有效,可用于PDC钻头激光熔覆系统。

基于双目视觉的棒材端面中心点定位

在利用标签焊接机器人为捆装棒材焊接标签时,需要向其提供一组棒材端面中心点的三维坐标,针对从捆装棒材中选择并定位棒材端面中心点的问题,提出一种基于双目立体视觉的方法。该方法利用双目视觉系统的虚拟像平面模型,通过将平面标定板摆放在平行于捆装棒材端平面的位置进行两台相机的外参标定,根据标定结果生成目标在该标定平面上的虚拟图像;采用SVM和连通区的方法提取虚拟图像中棒材端面中心点特征;采用极线约束和中心点共面约束的方法进行特征匹配,向机器人提供一组端面中心点三维坐标。仿真实验结果显示提供给机器人的推荐点均来自正确匹配点对,说明本文提出的特征匹配算法有效;真实实验中推荐点深度位移最大误差为0.20 mm,平均误差为0.09 mm,说明本文提出的棒材中心点特征提取方法有效。

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。

基于鱼眼相机的双目视觉法在煤斗三维重建上的应用

煤斗或是煤仓的体积测算是燃煤厂的一项重要工作,直接关系到企业的运行经济和科学管理。采用基于鱼眼相机的双目视觉法,通过相机的标定、特征点匹配算法、视差图计算、三维恢复、噪声滤除、点云模型融合等技术手段来解决对煤斗的三维重建。

基于针孔模型的双目视觉标定误差仿真分析

为了直观反映双目视觉系统各参数标定误差对系统定位精度的影响,基于针孔摄像机成像模型和概率统计理论,运用蒙特卡罗法对轴线平行结构的系统定位误差进行仿真分析。针对视觉定位模型求解空间点表达式复杂的问题,为便于仿真,根据成像模型参数的相互独立性,提出了一种单参数分析定位误差的方法。利用该方法进行的仿真结果及其实验验证表明:内参数中,主点(u0,v0)的标定误差对系统X、Y方向定位精度影响大,焦距fu的标定误差对系统Z方向定位精度影响大;外参数中,旋转角β和基线t1对X、Y、Z3个方向定位精度的影响都较大。该结论对双目视觉系统设计及参数标定具有一定的参考价值。

双目立体视觉系统的非线性摄像机标定技术

针对双目立体视觉的工业检测精度和实时性要求,采用LENZ畸变模型建立基于面阵CCD的双目成像几何模型,分析了成像模型的内外参数及针孔模型的局限性,提出改进的双目立体视觉系统摄像机两步标定方法。利用HALCON标定板及函数库平台,采用亚像素精度的边缘提取和椭圆拟合算法精确获取标定点,以建立像点与空间点的对应关系,并对标定参数进行非线性优化。实验证明该标定算法灵活准确,并具有良好的可扩展性。

双目视觉的立体标定方法

为实现双目视觉系统的立体标定,分析了摄像机成像模型,并充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变,提出了一种新的立体标定算法。该算法利用张正友的灵活标定算法,初步求取摄像机的内参数,结合Brown算法并提取图像中角点的子像素级坐标,精确求取摄像机内参数和畸变向量。为方便后续的图像校正,基于前面的单个摄像机标定,通过计算空间中的景物点在左右摄像机成像平面上的位置关系,计算出双目视觉系统中两个摄像机之间的旋转矩阵R和平移向量T,从而实现了立体标定。实验结果表明,该算法能取得较高的精度,可以应用于双目视觉系统。

一种新的非线性相机模型标定方法

提出一种新的非线性相机模型标定方法.该方法考虑各种成像误差,用二元函数的多项式建立成像误差模型,用一个中间变量代替非线性畸变因素.在已知至少6个不共面点的空间坐标及对应的图像坐标,利用线性算法求解出非线性畸变模型的投影矩阵,用修正后的投影矩阵进行三维重建.实验结果表明,整个修正过程避免非线性方程的求解,10个修正参数由线性方程组一并解出,修正模型三维重建的精度整体得到提高.

基于基础矩阵与HEIV模型的双目相机标定

双目相机标定的精确与否很大程度上决定了立体匹配三维重构的完成质量。提出一种基于相机基础矩阵的一维标定方法。该方法较之传统的张正友一维标定法,无需对标定杆进行任何的运动约束即可完成。并提出一种基于变量含异质噪声（heteroscedastic error-in-variables,HEIV）模型的优化方法对测量数据与标定参数均进行优化,该模型利用测量数据的估计值与测量值之间的误差和构造代价函数,通过迭代最小化代价函数进行求解,实验表明本文算法较之传统优化算法精度更高,且在测量数据较少的情况下优化数据更接近真实值。

基于双目视觉的三维人脸重建方法

提出了一种基于双目视觉的三维重建方法,无须昂贵设备和通用模型。从校正后的图像中提取有效人脸重建区域以降低整体耗时。改进了Realtime局部立体匹配算法和基于种子视差约束的区域生长算法,融合Realtime阈值排序和置信度排序进行区域生长,提高了种子像素提取的可靠性和降低区域生长误匹配的可能性。最后,研究了纹理映射技术,提高了重建模型的逼真度。实验结果表明,该方法能够产生逼真光滑的三维人脸模型。

基于折光鱼眼全景相机的双目立体视觉标定

面向鱼眼立体视觉系统标定,针孔等传统成像模型对高畸变镜头建模存在不准确问题,本文基于统一球面投影机理,建立了折光鱼眼全景相机的双目立体视觉投影模型,并对此双目立体视觉系统进行了标定。标定过程中,首先利用Hough变换实现了全景图像中角点的精确检测,在此基础上,利用Levenberg—Marquardt(L-M)法对相机内、外参数进行精细化估计,从而实现相机的准确标定。相对于传统的双目鱼眼相机标定法,通过对比实验验证了双目立体视觉标定方法的优越性。

双眼立体感知几何模型的研究

利用普通针孔成象的双摄像模型对双眼立体感知几何模型进行了研究，详细讨论了体视象空间的视觉重构，最后通过实验分析了影响体视的因素。

基于双目会聚型立体摄像机的目标深度测量

目标物体的三维测量是双目立体视觉的一项重要任务。基于视差的平行摄像机模型是最常见的用于三维重建的双目摄像机模型。一般双目立体摄像机不是严格平行的,所以采用上述方式进行三维重建时需要进行极线校正。提出了一种新的用于三维测量的双目摄像机模型,该模型针对一般常见的非平行的会聚立体摄像机模型。采用该模型进行目标物体的三维测距时,根据摄像机标定得到的相对外参,即可快速得到目标物体的深度信息。同时,本文从分辨率的角度对提出的深度测量方法进行了精度分析。实验结果验证了提出方法的有效性和可靠性。

基于三维虚拟视觉及交互设计的室内设计平台建构

传统的室内设计系统无法解决复杂场景的三维构建和可视化问题,更无法满足用户沉浸感和动态交互的需求。因此,在现有研究基础上,以自然直观的人机交互和逼真的虚拟环境体验为目标,设计基于三维虚拟视觉及手势交互设计的室内设计平台。根据实际的功能需求分析,完成了平台功能并给出基于双目视觉技术进行人机交互的总体结构。利用摄像机设计交互功能中的虚拟手形识别算法,降低了应用成本,提高了识别的效率。室内设计环境的仿真测试结果表明,提出的室内设计平台能够有效进行直观的室内三维场景可视化,且具有较好的准确性和交互性。

一种用于大场景双目视觉系统摄像机的标定方法

基于相机成像的针孔模型,通过建立世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系之间的数学关系,理论上推导了摄像机相关参数显式的表达式,并在此基础上探究了参数与坐标的关系。通过获取实验数据验证了各参数标定结果的准确性。利用标定结果,根据图像坐标系目标图像坐标(u,v)与其对应的大地坐标值(Xw,Zw)之间的关系计算了各个目标的大地坐标,并将计算结果与GPS计算的目标坐标、参数参考值计算的坐标结果相比较,在误差允许的范围内,提出了一种双目视觉条件下的摄像机标定方法。

热红外相机双目测距系统标定技术研究

针对双目测距系统相机模型标定过程中,热红外相机与常用可见光相机的成像原理、图像质量、信噪比等存在的差异,对比了两种标定靶标:由黑色氧化铝板和镀镍铝板制成的棋盘格靶标、由黑色氧化铝板和镀镍钕铁磁制成的圆形点阵靶标,并分析了以上两者的标定结果。研究结果发现圆形点阵靶标相较棋盘格靶标误差更小,但两者的标定结果模型均具有较高的精度,可满足后续双目视觉的特征点匹配需求。本次研究对于双目视觉在热红外谱段中的应用具有一定的参考价值。

GPS双目摄像机标定及空间坐标重建

为减轻双目摄像机标定过程中对高精度靶标的依赖,实现摄像机参数的精确标定,并对空间坐标进行高精度重建,提出一种GPS双目摄像机标定及空间坐标重建方法,采用GPS代替2D或3D靶标进行双目摄像机标定。将GPS的位置在视场中任意移动,由被标摄像机拍摄多组含有GPS的图像,利用空间三维坐标与图像二维坐标间的映射关系,结合摄像机成像模型和双目摄像机标定原理,标定出双目摄像机参数,并对空间坐标进行精确重建。通过空间重建坐标与GPS实际测量值之间的相对距离误差,对重建精度进行检验。实验证明,该方法能够克服双目摄像机标定过程中对高精度靶标的依赖,空间重建坐标具有较高的精度,相对距离误差从1.56%减小到0.52%。

井下移动机器人双目视觉摄像机的标定方法

提出了一种对井下移动机器人双目立体视觉系统的相机的标定方法,它是以一正方体为标定块,利用其棱边在相机成像面所形成的三个互相垂直的消隐点,来确定相机的内外参数,以便为井下巷道场景的三维重建做准备。试验表明,本文的标定方法是能够满足井下移动机器人双目立体视觉应用的要求。

双目立体视觉的三维人脸重建方法

创建逼真的三维人脸模型始终是一个极具挑战性的课题.随着三维人脸模型在虚拟现实、视频监控、三维动画、人脸识别等领域的广泛应用,三维人脸重建成为计算机图像学和计算机视觉领域的一个研究热点.针对这一问题,提出一种基于双目立体视觉的三维人脸重建方法,重建过程中无需三维激光扫描仪和通用人脸模型.首先利用标定的2台摄像机获取人脸正面图像对,通过图像校正使图像对的极线对齐并且补偿摄像机镜头的畸变;在立体匹配方面,选择具有准确可靠视差的人脸边缘特征点作为种子像素,以种子像素的视差作为区域生长的视差,在外极线约束、单调性约束以及对应匹配的边缘特征点的约束下,进行水平扫描线上的区域生长,从而得到整个人脸区域的视差图,提高了对应点匹配的速度和准确度;最后,根据摄像机标定结果和立体匹配生成的视差图计算人脸空间散乱点的三维坐标,对人脸的三维点云进行三角剖分、网格细分和光顺处理.实验结果表明,该方法能够生成光滑、逼真的三维人脸模型,证明了该算法的有效性.

基于一种通用相机模型的双目超大视场红外相机标定

在计算机视觉研究中,传统的小视场、可见光相机获取信息有限,对特殊环境适应能力差。为了增加信息的获取量,提高适应环境的能力,需要用到双目超大视场红外相机。针对双目超大视场红外相机标定精度低的问题,基于一种通用相机模型,结合主动红外辐射标定板,提出了一种标定方法。通过该相机模型中的标定原理,对双目超大视场红外相机内部参数和外部参数进行了准确标定。实验结果显示:焦距、基线距离标定误差、标定角点平均重投影误差分别低于0.99%,0.24%,0.60像素,较高的标定精度验证了所提方法的正确性。