改进的单目视觉实时定位与测图方法

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《2024年单目视觉辅助的三坐标测量机测量路径规划》范文

《单目视觉辅助的三坐标测量机测量路径规划》篇一一、引言随着现代制造业的快速发展，对产品尺寸和形状的精确测量需求日益增长。

三坐标测量机（CMM）作为重要的测量设备，广泛应用于各种工业领域。

为了提高测量效率和精度，研究者们不断探索新的测量路径规划方法。

本文将探讨单目视觉辅助的三坐标测量机测量路径规划的原理、方法及实际应用。

二、单目视觉辅助三坐标测量机原理单目视觉辅助三坐标测量机是一种结合了单目视觉技术和三坐标测量技术的设备。

通过单目视觉系统获取被测物体的图像信息，结合三坐标测量机的精确位置信息，实现对被测物体的精确测量。

在测量过程中，单目视觉系统提供目标定位、特征提取等功能，为三坐标测量机提供可靠的引导信息，从而提高测量效率和精度。

三、测量路径规划方法（一）基于特征点的测量路径规划基于特征点的测量路径规划是一种常用的方法。

首先，通过单目视觉系统提取被测物体上的特征点；然后，根据特征点的空间位置信息，为三坐标测量机规划出一条最优的测量路径。

这种方法适用于被测物体具有明显特征点的情况，能够快速准确地完成测量任务。

（二）基于网格划分的测量路径规划基于网格划分的测量路径规划是将被测物体划分为若干个网格，然后对每个网格进行逐一测量。

这种方法能够实现对被测物体的全面覆盖，适用于被测物体表面较为复杂的情况。

在规划测量路径时，应充分考虑被测物体的几何特征和测量需求，以实现高效、准确的测量。

（三）基于机器学习的测量路径规划基于机器学习的测量路径规划是利用机器学习算法对大量历史数据进行学习，从而得出最优的测量路径。

这种方法需要大量的训练数据和计算资源，但能够适应各种复杂的被测物体和测量环境。

通过不断优化算法，可以提高测量效率和精度，实现自动化、智能化的测量过程。

四、实际应用单目视觉辅助的三坐标测量机在制造业、汽车、航空航天等领域有着广泛的应用。

在实际应用中，根据被测物体的特点和测量需求，选择合适的测量路径规划方法。

例如，在汽车制造过程中，需要对车身进行精确的尺寸和形状测量。

基于单目视觉的实时测距方法研究论文

基于单目视觉的实时测距方法研究论文摘要：测距是计算机视觉领域中的重要问题之一，在许多应用中都有广泛的应用。

本文提出了一种基于单目视觉的实时测距方法。

该方法利用单目相机拍摄到的图像进行目标的距离估计，不需要额外的传感器或设备。

首先，通过标定相机获取相机的内参数矩阵和畸变参数。

然后，使用特征点匹配算法对图像中的特征进行提取和匹配，得到特征点的对应关系。

接下来，利用三角测量原理计算出目标特征点在相机坐标系下的深度值。

最后，通过相机的内参数矩阵和深度值可以得到目标物体在相机坐标系下的三维坐标，从而实现了测距。

实验结果表明，该方法能够在实时场景中实现准确的测距，具有很大的应用潜力。

关键词：单目视觉，测距，内参数矩阵，特征点匹配，三角测量1. 引言随着计算机视觉技术的发展，测距问题在很多领域中得到了广泛的研究和应用。

利用视觉传感器进行测距是一种常见的方法，它可以在没有额外传感器的情况下实现目标的距离估计。

单目视觉是一种简单且成本相对较低的测距方式，因此在实际应用中具有重要的意义。

2. 方法本文提出的实时测距方法基于单目视觉，核心原理是利用特征点匹配和三角测量。

首先，通过标定相机获取相机的内参数矩阵和畸变参数。

内参数矩阵包括焦距和像素尺寸等参数，畸变参数用于修正图像的畸变。

然后，利用特征点匹配算法对图像中的特征进行提取和匹配。

特征点的提取可以使用SIFT、SURF等算法，匹配可以使用最近邻算法或RANSAC算法。

在特征点匹配完成后，可以得到特征点的对应关系。

接下来，根据三角测量原理计算出目标特征点在相机坐标系下的深度值。

三角测量原理利用目标在不同视角下的投影关系，通过三角形的边长比例计算出目标的深度。

最后，通过相机的内参数矩阵和深度值可以得到目标物体在相机坐标系下的三维坐标，从而实现了测距。

3. 实验结果对于本方法的实验结果进行了验证。

选取了不同距离的目标物体进行测距实验，并与实际距离进行比较。

结果表明，本方法能够在实时场景中实现准确的测距，与实际距离具有较小的误差。

《2024年单目视觉辅助的三坐标测量机测量路径规划》范文

《单目视觉辅助的三坐标测量机测量路径规划》篇一一、引言在工业制造、质量控制和精密测量领域，三坐标测量机（CMM）作为一种重要的测量设备，被广泛应用于各种复杂零部件的尺寸和形状测量。

随着科技的发展，单目视觉技术逐渐被引入到三坐标测量机的测量过程中，为提高测量效率和精度提供了新的可能性。

本文将重点探讨单目视觉辅助下的三坐标测量机测量路径规划问题，分析其应用场景、关键技术和实施步骤。

二、应用场景在制造业中，对零部件的精确测量是保证产品质量的重要环节。

传统的三坐标测量机虽然能够完成测量任务，但在面对复杂零部件时，其测量路径规划往往需要耗费大量时间和人力。

单目视觉技术的引入，可以辅助三坐标测量机实现更快速、更准确的测量路径规划，从而提高生产效率。

此外，单目视觉技术还可以用于现场快速检测和装配指导等场景。

三、关键技术1. 单目视觉技术：通过单目相机获取零部件的图像信息，提取出有用的特征点，为三坐标测量机的测量路径规划提供依据。

2. 三坐标测量机：具备高精度的三维测量能力，能够获取零部件的尺寸和形状信息。

3. 路径规划算法：根据单目视觉提取的特征点和三坐标测量机的测量能力，设计合适的路径规划算法，以实现快速、准确的测量。

四、实施步骤1. 图像获取：使用单目相机获取零部件的图像信息。

2. 特征提取：通过图像处理技术，从获取的图像中提取出有用的特征点。

3. 路径规划：根据提取的特征点和三坐标测量机的测量能力，设计合适的测量路径。

4. 路径执行：三坐标测量机按照规划的路径进行测量，获取零部件的尺寸和形状信息。

5. 数据处理与输出：对获取的数据进行处理和分析，得出测量结果，并以合适的方式输出。

五、具体策略与注意事项在实施单目视觉辅助的三坐标测量机测量路径规划时，需要注意以下几点：1. 特征点提取的准确性直接影响到路径规划的效果，因此需要采用合适的图像处理技术提取准确的特征点。

2. 路径规划算法需要根据具体零部件的形状和尺寸设计，以实现快速、准确的测量。

单目视觉的同时三维场景构建和定位算法解析

单目视觉的同时三维场景构建和定位算法解析单目视觉是一种只使用单个摄像机进行视觉感知和处理的方法。

在单目视觉中，构建和定位三维场景是一个重要的任务，即通过对单个图像进行分析和处理，推测出场景中的物体结构和位置信息。

传统的单目视觉场景构建和定位算法主要基于几何和几何约束。

这些算法通常包括以下步骤：1.特征提取：从图像中提取出一些具有独特性质的局部特征点，如角点、SIFT特征等。

这些特征点可以在不同图像之间进行匹配，从而推测出相机的运动以及物体的三维位置。

2.特征匹配：将特征点进行匹配，通常使用如RANSAC等算法来剔除错误的匹配，得到可靠的特征点对。

3.姿态估计：基于特征点对的几何约束，推测出相机的姿态，即相机的旋转矩阵和平移向量。

这可以通过求解一个最小化重投影误差的优化问题来实现。

4.三维重建：根据相机姿态和匹配的特征点，利用三角测量或非线性优化方法推测物体的三维位置。

通过多个图像的特征点三角化，可以获得对应物体的三维点云模型。

5.场景定位：通过比对三维点云模型和已知的场景模型，可以估计相机在场景中的位置。

这可以使用场景匹配、模型对齐、滤波等方法来达到。

然而，这种传统的单目视觉场景构建和定位算法存在一些问题。

首先，由于只有一个相机，无法直接获得物体的尺度信息。

其次，受限于图像信息的有限性，算法对特征点的提取和匹配具有一定的局限性，往往只能在有纹理的区域有效。

最后，由于只有一个视角，算法对于遮挡和对视点的限制较为敏感。

为了解决这些问题，近年来出现了许多基于深度学习的单目视觉场景构建和定位方法。

这些方法利用深度卷积神经网络（CNN）从单个图像中直接预测深度图或点云数据。

同时，一些方法还可以预测相机的姿态和场景中物体的位置。

这些方法利用大量的标注数据进行训练，可以更好地利用图像信息，提高场景构建和定位的精度和鲁棒性。

综上所述，单目视觉的场景构建和定位算法是一个复杂的问题，传统方法主要基于几何约束，而近年来的深度学习方法则通过直接从图像中预测深度和位置信息来提高性能。

单目视觉技术方法

单目视觉技术方法随着计算机视觉的快速发展，单目视觉技术在各个领域得到了广泛应用。

单目视觉技术是指通过单一摄像头或者摄像头阵列来获取环境中的图像信息，并通过图像处理和分析算法来实现目标检测、跟踪、识别等任务。

本文将介绍几种常见的单目视觉技术方法。

一、目标检测目标检测是单目视觉技术中的一个重要任务，它的目标是在图像中准确地定位和识别出感兴趣的目标。

常见的目标检测方法包括基于模板匹配的方法、基于特征提取和分类的方法以及基于深度学习的方法。

1. 基于模板匹配的方法模板匹配是一种简单但有效的目标检测方法。

它通过将目标的模板与图像中的每个位置进行比较，找到与模板最相似的位置作为目标的位置。

然而，由于模板匹配对光照、尺度和视角等因素敏感，所以在实际应用中需要对目标进行多尺度和多方向的匹配。

2. 基于特征提取和分类的方法特征提取和分类是目标检测中常用的方法。

它通过提取图像中的特征，并使用分类器对这些特征进行分类，从而实现目标的检测。

常用的特征包括边缘、纹理、颜色等。

然而，特征的选择和提取是一个关键的问题，需要根据具体的应用场景来进行选择。

3. 基于深度学习的方法深度学习在目标检测中取得了巨大的成功。

它通过构建深度神经网络来自动学习图像的特征和模式，并使用这些特征和模式进行目标的检测。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

然而，深度学习模型需要大量的训练数据和计算资源，对于小规模应用可能不太适用。

二、目标跟踪目标跟踪是单目视觉技术中的另一个重要任务，它的目标是在视频序列中实时地跟踪目标的位置和形状。

常见的目标跟踪方法包括基于颜色和纹理的方法、基于特征匹配的方法以及基于深度学习的方法。

1. 基于颜色和纹理的方法基于颜色和纹理的目标跟踪方法是一种简单但有效的方法。

它通过利用目标的颜色和纹理特征来进行目标的跟踪。

常用的颜色模型包括RGB模型和HSV模型，常用的纹理特征包括局部二值模式（LBP）和方向梯度直方图（HOG）等。

单目视觉测量弹目间距及优化方法

单目视觉测量弹目间距及优化方法一、单目视觉测量弹目间距1. 定义单目视觉测量弹目间距，是指使用一台单目视觉系统，结合较好的光源及摄像机，根据图像的几何结构，测量物体表面弹目间的距离，实现物体尺寸检测的一种方法。

它不仅可以测量物体表面孔洞、特征尺寸大小及距离，而且还可以进行二维码、条形码验证、识别以及带缺陷的数据库比对等操作。

2. 原理单目视觉测量弹目间距的工作原理是：通过物体的几何结构来测量物体表面弹目间的距离，以满足测量需求。

首先，设置好单目视觉系统，然后通过它拍摄到物体表面弹目的图像；根据图像中弹目间的尺寸或形状，使用图像处理和图像识别技术，在图像中提取出其间的距离。

通过该方法计算出平均距离，以此得出物体表面弹目间的距离。

3. 特点(1) 耗时短，快速有效地检测形状和尺寸;(2) 精度高，测量精度可达到0.1um;(3) 操作简单，无需消耗大量人力物力，可以持续自动测量;(4)可以自动进行识别判断，实现质量管理。

二、优化方法1. 确定好拍摄环境要测量物体表面弹目间的距离，即使使用单目视觉系统也需要一定的环境条件才能保证测量精度。

首先设备摄像头应有较好的分辩率和自动曝光功能，以此来确保摄像机拍摄到的图像清晰，给之后识别提供较好的判断条件;其次，视觉系统环境下的光照应该均匀，之后图像处理、图像识别等步骤都可以得到较为理想的效果；最后，环境温度也会影响设备拍摄到的图像，因此，在拍摄时，也要把环境温度这一因素考虑进来，确保拍摄仪器能拍摄到清晰的图像。

2. 进行拍摄拍摄时注意物体表面应垂直拍摄，有助于准确捕捉到物体表面的几何结构，以便进行后期的图像处理和图像识别;其次，在拍摄之前务必确保拍摄设备是否正确，如果出现变形现象，可以通过调整拍摄距离，光源的强弱及设备的角度等来进行调整，确保图像清晰，给后期的图像处理提供充足的信息。

最后，要注意拍摄好比例，以保证图像处理和视觉测量的精度。

3. 图像处理图像处理是视觉测量系统中非常重要的一步，它是为了确保准确识别环境及测量仪器中出现的干扰而进行处理。

单目视觉SLAM技术研究

单目视觉SLAM技术研究随着科技的发展，无人驾驶、智能机器人等领域日益受到人们的关注，这些应用离不开定位和建图技术。

而在此之中，SLAM技术是最基础的技术之一，主要用于实时定位和建图。

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即同时定位和建图，是一个综合类的问题，它是通过机器人的传感器获取周边环境的信息，建立地图且能够实时自主定位机器人的一种技术。

而单目视觉SLAM技术则是根据相机采集的单目图像，通过算法得到相邻两帧图像间的相对位姿关系并计算地图，从而实现机器人的实时定位和建图。

单目视觉SLAM技术常用的方法有很多种，各有特点。

下面笔者就来一一介绍。

一、基于特征点的SLAM基于特征点的SLAM是一种基于图像特征点的SLAM算法，它的核心思想是通过检测和匹配相邻两帧图像之间的特征点，来求得相邻两帧之间的相对位姿关系，从而实现机器人的实时定位和建图。

该算法主要包括以下几个步骤：1. 特征点提取：采用特定的特征提取器，从图像中提取出一些具有代表性的关键点。

2. 特征点匹配：根据特征点的描述子，对相邻两帧图像之间的特征点进行匹配，以求得相邻两帧之间的运动信息。

3. 位姿估计：根据匹配成功的特征点，使用非线性优化算法求解相邻两帧之间的位姿变换。

4. 地图更新：将已经求得的相邻两帧之间的位姿变换作用到地图中，从而实现地图的实时更新。

基于特征点的SLAM算法具有鲁棒性强、定位精度高等优点，在工程应用中被广泛采用。

不过它也存在一些不足之处，例如当环境较为单一时，特征点提取效果可能会较差，从而导致算法的性能下降。

二、基于直接法的SLAM基于直接法的SLAM是一种不需要特征点提取匹配的SLAM算法，它直接使用图像灰度信息进行像素级别的匹配，以求解相邻两帧之间的位姿关系。

虽然基于直接法的SLAM算法比基于特征点的算法开销更大，但它也具有一些优点，比如能够处理光照变化、纹理差异等复杂场景，并且可以快速地处理高分辨率图像。

单目测量方法

二、单目测距原理
单目相机测距常用或者说实用的方法就是相似三角形法，为了让大家更好地理解程序，这里简单说一下相似三角形法。

相似三角形：假设我们有一个宽度为 W 的目标或者物体。

然后我们将这个目标放在距
离我们的相机为 D 的位置。

我们用相机对物体进行拍照并且测量物体的像素宽度 P 。

这样我们就得出了相机焦距的公式：
F = (P x D) / W
举个例子，假设我在离相机距离 D = 24 英寸的地方放一张标准的 8.5 x 11 英寸的 A4
纸（横着放；W = 11）并且拍下一张照片。

我测量出照片中 A4 纸的像素宽度为 P = 249 像素。

因此我的焦距 F 是：
F = (248px x 24in) / 11in = 543.45
当我继续将我的相机移动靠近或者离远物体或者目标时，我可以用相似三角形来计算
出物体离相机的距离：
D’ = (W x F) / P
为了更具体，我们再举个例子，假设我将相机移到距离目标 3 英尺（或者说 36 英寸）
的地方并且拍下上述的 A4 纸。

通过自动的图形处理我可以获得图片中 A4 纸的像素距
离为 170 像素。

将这个代入公式得：
D’ = (11in x 543.45) / 170 = 35 英寸
或者约 36 英寸，合 3 英尺。

从以上的解释中，我们可以看到，要想得到距离，我们就要知道摄像头的焦距和目标
物体的尺寸大小，这两个已知条件根据公式：
D’ = (W x F) / P
得出目标到摄像机的距离Ｄ，其中Ｐ是指像素距离，Ｗ是Ａ４纸的宽度，Ｆ是摄像机
焦距。

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改进的单目视觉实时定位与测图方法术
李帅鑫，李广云，周阳林，李明磊，王力
（信息工程大学导航与空天目标工程学院郑州４５００５２）
摘
要：针对经典单目实时定位与测图（ＳＬＡＭ）采用卡尔曼滤波（ＥＫＦ）滤波和ＦＡＳＴ特征角点所存在的非线性误差和鲁棒性较
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＮａｖｉｇａｔｉｏｎａｎｄＡｅｒｏｓｐａｃｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５００５２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｎｉｍｐｒｏｖｅｄｍｏｎｏｃｕｌａｒｓｉｍｕｈａｎｅｏｕｓｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｍａｐｐｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅａｓｅｉｒｅｓｏｆｐｒｏｂｌｅｍｓｅｘｉｓｔｉｎｇｉｎｔｈｅｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｍｏｎｏｃｕｌａｒＳＬＡＭｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌＥＫＦｆｉｌｔｅｒａｎｄＦＡＳＴｃｏｎｅｒｒｓ．Ｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｓｔａｔｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｅｒｒｏｒｒｅｓｕｌｔｉｎｇｆｒｏｍｄｅｖｉａｔｉｏｎｏｆｅｘｐａｎｓｉｏｎｐｏｉｎｔｗｈｅｎｌｉｎｅａｒｉｚａｔｉｏｎ，ｔｈｅｃａｍｅｒａ — ｃｅｎｔｅｒｅｄｉｔｅｒａｔｅｄＥＫＦｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｍｏｎｏｃｕｌａｒＳＬＡＭｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈｃａｎｍｉｎｉｍｉｚｅｌｉｎｅａｒｉｚｅｄｅｒｒｏｒｂｙｉｔｅｒａｔｉｖｅｕｐｄａｔｉｎｇａｎｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇａｌｌｆｅａｔｕｒｅｌｏｃａｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｃａｍｅｒａｆｒａｍｅ．Ｆｏｒｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓａｎｄｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙｏｆｔｒａｃｋｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄａｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓ，ＯＲＢｆｅａｔｕｒｅｓ，ｗｈｉｃｈｈａｖｅｔｈｅｐｒｏｐｅｒｔｙｏｆｆａｓｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｍａｔｃｈｉｎｇ。ａｎｄｉｎｖａｒｉａｎｃｅｔｏｓｃｌｅａａｎｄｒｏｔａｔｉｏｎ，ａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄａｓｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｃｅｌｌｄｉｖｉｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｔｈｒｏｕｇｈｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｏｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｓａｐｐｌｉｅｄ．Ａｎｄｔｈｅｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｉｎｖｅｒｓｅｄｅｐｔｈｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｐｏｉｎｔｆｅａｔｕｒｅｓｃａｎｅｆｉｆｃｉｅｎｔｌｙａｖｏｉｄｔｈｅ
差的问题，提出了一种改进的单目视觉实时定位与测图方法。该方法采用相机中心的迭代ＥＫＦ（ＩＥＫＦ）滤波方法，将特征点在
当前相机坐标系下表达，并在线性化展开点附近迭代更新，不断逼近最优位置，从而最小化线性化误差；针对特征点跟踪的鲁棒性、高效性及分布不均的问题，选用具有尺度和旋转不变性，且探测和匹配效率更高的ＯＲＢ特征作为特征角点，并采用一种由
探测到筛选阶段的整体网格化处理方法；另外，采用特征点逆深度参数化方法，避免了因深度信息未知而导致的局部地图初始
化错误问题，并采用１点随机抽样一致方法（ＲＡＮＳＡＣ）滤波更新方法剔除错误的特征匹配，保证滤波估计的准确与稳定。实验
第３８卷
第１１期
仪 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 仪表学报
ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｔｉｉｆｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ
ＶｏＬ３８Ｎｏ．１１ＮＯＶ．２０１７
２０１７年１１月
采用外符合精度对算法进行评价，结果表明：新方法具有更强的鲁棒性，绝对定位精度提升至２．２４ｍ，误差轨迹比提升至
１．３％，且满足实时性要求，是一种实用性较强的单目视觉实时定位与测图方法。
关键词：单目实时定位与测图；ＯＲＢ；迭代卡尔曼滤波；逆深度；１点随机抽样一致方法中图分类号：ＴＰ２４２．６ＴＨ７６文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：５１０．８０
Ｉｍｐｒｏｖｅｄｍｏｎｏｃｕｌａｒｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｍａｐｐｉｎｇｓｏｌｕｔｉｏｎ
ＬｉＳｈｕａｉｘｉｎ，ＬｉＧｕａｎｇｙｕｎ，ＺｈｏｕＹａｎｇｌｉｎ，ＬｉＭｉｎｇｌｅｉ，ＷａｎｇＬｉ