双目立体视觉传感器结构参数优化设计
稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法
稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法作者：马俊来源：《电子技术与软件工程》2015年第21期摘要为了稳定和提高双目立体视觉测量系统的精度，提出了一种便于操作的较为简单的规范性流程，其主要是通过对平面板标定理论，对摄像机左右两个内部参数进行确定，然后通过确定的内部参数作为双目标定的参考，在多视角这个前提下，完成对双目测量系统外部参数的标定。
双目立体视觉测量系统标定方法在提高双目测量系统的精度上具有积极的作用，在整个标定过程中，双目测量系统参数是保证高精度的重要因素，该方法在双目立体视觉测量的工业化检验中应该得到广泛的应用，下面进行如下的研究。
【关键词】双目立体视觉测量系统内参线双目立体视觉作为计算机研究领域重要组成部分，它认知这个客观世界是依据直接模拟人类肉眼所看见的视觉系统，在关于微操作系统的控制、机器人高科技导航与航测、模拟虚拟世界、三维非接触测量的方面都发挥极大的作用。
通过模仿人眼睛视觉功能对被观测物体尺寸进行测量，以及工具是CCD视觉传感器来完成测量的整个过程。
图像信息输入、摄像机位置标定、立体系统化匹配、三维尺寸重新构建、结果输出部分组成整个测量系统。
1 对双目立体视觉的认识及重新构建方法探讨计算机视觉的含义是指通常我们所提到的关于人工智能化、计算机科学技术、图象处理技术、以及模式认知识别等各个领域的交叉学科。
所包含的双目视觉是直接模拟了人类双眼视觉的生理基本结构，更有尺寸微小、成本颇低、功耗小且效率高等特点。
在空间物体的三维测量等方面更是有广阔、无可取代的发展前途。
现如今世界上最火热的话题之一也是对双目立体视觉的探讨，实际上的应用更加广泛，摄影机标定、图像显示预先处理、立体化匹配和三维数据重新构建，更是对这一系列进行更深的数据试验。
通过研究摄影头硬件原理和对摄像头进行的各种测试，选择设计并制定了双目视觉试验机构，主要目的是组建了双目立体视觉试验系统，更制作了高精度的相片编订模板，提出了可以实现对双目立体视觉系统的低成本、高精度标定的一种二次标定的方法。
空间机器人双目视觉测量系统结构设计_杨晓红
an 表 示 沿
X n 轴方向上 Z n 轴与 Z n −1 轴之间的距离； dn 表示沿 Z n 轴方向 X n−1 轴到 X n 轴的距离； α n 表示绕 X n 轴线由 Z n −1 轴到 Z n 轴所旋转的角 度； θn 表示绕 Z n 轴由 X n−1 轴到 X n 轴所旋转的角度。 则相邻两个关
节之间的坐标系变换关系为：
n −1 An =
cos θ n sin θ n 0 0
− sin θ n ⋅ cos α n cos θ n ⋅ cos α n sin α n 0
sin θ n ⋅ sin α n − cos θ n ⋅ sin α n cos α n 0
an ⋅ cosθ n an ⋅ sin θ n dn 1
（１）分析问题：根 据 空 间 机 器 人 基 座 卫 星 尺 寸 得 到 基 线距范围 ， 设定手爪为观测目标。 通过分析固定工作空间得到摄像机分别在 Ｙ轴 方 向 的 最 大 视 场 角 φ 和 测 量 范 围 。 （２） 获 得 焦 距 的 约 束 条 件，通 过 对 空 间 机 器 人 基 座 工 作 空 间 的 分析获得焦距的约束条件： 令 摄 像 机 参 数 像 元 尺 寸 为ｕ ， 像 素 大 小 ｎ × ｎ， 可 获 得 焦 距 和 摄 像机视场角之间的约束关系：
双目视觉传感器系统
双目视觉传感器系统视觉检测广泛地应用于工件的完整性、表面平整度的测量:微电子器件(IC芯片、PC板、BGA)等的自动检测;软质、易脆零部件的检测;各种模具三维形状的检测;机器人的视觉导引等。
最具有吸引力的是由视觉传感器阵列组成的大型物体(如白车身)空间三维尺寸多传感器视觉检测系统。
双目视觉传感器由两台性能相同的面阵CCD摄像机组成,基于立体视差的原理,可完成视场内的所有特征点的三维测量,尤其是其它类型的视觉传感器所不能完成的测量任务,如圆孔的中心、三棱顶点位置的测量等。
因此,双目视觉传感器是多传感器视觉检测系统的主要传感器之一。
要实现双目视觉传感器直接测量大型物体关键点的三维测量,就必须知道传感器的内部参数(摄像机的参数)、结构参数(两摄像机间的位置关系)及传感器坐标系与检测系统的整体坐标系的关系(即全局标定)。
因此,在实际测量之前,先要对摄像机进行参数标定。
一般方法是,传感器被提供给整个系统使用前,就离线完成传感器的内部参数及结构参数的标定,采用一标准二维精密靶标及一维精密导轨,通过移动导轨来确定坐标系的一个坐标,通过摄像机的像面坐标及三个世界坐标的对应关系求得这些参数。
这种方法的缺点是:标定过程中,需要精确调整靶标与导轨的垂直关系,而且需多次准确移动导轨;同时标定过程的环境与实际测量的情形有差异;传感器在安装的过程中,易引起部分参数的变化,需多次的拆卸;摄像机还需进行全局标定。
由此可知标定的劳动强度大,精度难以保证。
本文提出了一种现场双目传感器的标定方法,只需先确定摄像机的部分不易变化的参数,其它参数在摄像机安装到整个系统后进行标定。
该方法大大地减少了上述因素的影响,能得到满意的标定精度。
双目视觉测量探头由2个CCD摄像机和1个半导体激光器组成，如下图所示。
半导体激光器作为光源,它发射出一点光源射到一柱状透镜上后变成一条直线。
该线激光投射到工件表面,作为测量标志线。
激光波长为650 nm,其扫描激光线宽约为1mm。
基于双目立体视觉三维重建系统的研究与设计
收稿日期:2008-09-18;修回日期:2008-12-05基金项目:国家自然科学基金(10676029)作者简介:于 勇(1985-),男,山东安丘人,硕士研究生,研究方向为机器视觉;张 晖,博士,副教授,研究方向为数据挖掘与模式识别;林茂松,硕士,副教授,研究方向为机器视觉与图像处理。
基于双目立体视觉三维重建系统的研究与设计于 勇,张 晖,林茂松(西南科技大学计算机科学与技术学院,四川绵阳621010)摘 要:基于双目的立体视觉方法,介绍了一套由双工业CCD 构成的立体视觉系统,设计了一套切实可行的三维重建系统方案,其中包括图像获取模块,基于OpenCV 的摄像机标定系统,SIFT 算法实现特征点提取与立体匹配,深度信息计算,OpenGL 三维模型重构几大模块。
系统各模块经过试验测试和验证,能够通过两幅图像恢复出物体三维可见表面几何形状,充分发挥了OpenCV 函数库的功能,基本上能满足三维重建目标的要求,尤其对城市景观的三维重建有较大应用价值。
关键词:三维重建;双目视觉;OpenCV ;张正友标定;SIFT 算法中图分类号:T P18 文献标识码:A 文章编号:1673-629X(2009)06-0127-04Research and Design of the 3D Reconstruction SystemBased on Binocular Stereo VisionYU Yong,ZH ANG H ui,LIN Mao -song(Sch.of Computer Sci.&T ech.,Sout hw est U niversity of Sci.and T ech.,M ianyang 621010,China)Abstract:Based on binocular stereo vision m ethods,introduced a th ree-dimensional vis ual sys tem constituted by a pair of i ndustri al CCD,desi gned a practical system of three-dimensional programme,i n cluding image acquisition module,camera calibration system based on the OpenCV,feature extraction and matching based on S IFT algorithm,in-depth information calculated,3D model reconstruction based OpenGL several modules.After the test and verify,i t can restoration 3D vi sible surface geometry of the object through tw o images,give full play to th e OpenCV library functions,it can basical ly meet the requirements of three-di m ensional reconstruction objectives,in par -ticular has a greater value in the urban landscape reconstruction.Key words:3D reconstructi on;bi nocular;OpenCV;Zhengyou Zhang calibration;S IFT0 引 言用立体视觉方法进行三维重建[1],在计算机视觉中是指由两幅或多幅二维图像恢复物体三维可见表面几何形状的方法。
双目视觉方案
2.软件架构
-图像采集与预处理：设计图像采集模块，对原始图像进行去噪声、去畸变等预处理；
-特征提取与匹配：采用鲁棒性强的特征提取和匹配算法，如SIFT或SURF，以提高视差计算的准确性；
-视差计算与深度映射：运用立体匹配算法，根据特征匹配结果计算视差，并转换为深度信息；
四、实施与部署
1.硬件设备采购：根据设计方案，进行设备选型、采购和验收，确保设备性能符合要求；
2.软件开发：组织开发团队，按照软件架构进行编码和测试；
3.系统集成：将硬件和软件进行集成，进行系统级测试，确保系统稳定运行；
4.现场部署：在目标环境中部署双目视觉系统，进行现场调试和优化；
5.用户培训：对操作人员进行系统使用和日常维护培训。
（4）深度图生成：根据特征匹配结果，计算像素间的视差，生成深度图。
（5）三维重建：利用深度图进行三维重建，实现目标物体的几何形态恢复。
3.合法合规性设计
（1）数据保护：在数据采集、存储、传输过程中，采用加密技术，确保用户隐私安全。
（2）知识产权：尊重并遵循相关知识产权法律法规，避免侵犯他人专利权。
（3）安全防护：针对双目视觉系统可能存在的安全隐患，设计相应的第1篇
双目视觉方案
一、项目背景
随着科技的发展，人工智能逐渐进入人们的生活，双目视觉技术作为人工智能领域的重要组成部分，得到了广泛关注。该技术模拟人类的双眼视觉原理，通过两个摄像头采集图像，实现对物体深度信息的感知，广泛应用于机器人导航、无人驾驶、虚拟现实等领域。本方案旨在为某项目提供一套合法合规的双目视觉解决方案。
四、实施与验收
1.硬件设备采购：根据方案设计，选择合适的供应商，采购相关硬件设备。
同向式双目立体全方位视觉传感器的设计
TANG Yip ing , ZON G M ing li , JIANG Jun , CHEN M inzhi , ZH U Yihua
1. C ollege of Inf or m a tion Engineering , Zh ejiang U niversi ty of Techn ology, H angzh ou 310023, Ch ina; 2. C ollege of Compu ter science, Zh ejiang U niversity of T echnology, H angzh ou 310023, Ch ina 1 * 2 2 2 1
机配置在双曲面镜的后面, 摄像机的镜头安置在折反 射镜面的虚焦点处, 能实时感知半球面以上的所有的 物点, 其装置结构如图 1 所示。图中 Om 、 O c 为双曲面 的两个焦点, Om、 O c 所在的连线称为全方位视觉传感 器的主轴, 在放置透视摄像机时保持其光心的放置与 反射镜的焦点 O c 严格重合。
图 1 ODVS 的结构
ODVS 的光学 成像 ( 5) 表示。
2
[ 5]
过 程可 以 由公 式 ( 1 ) ~
2 2
( z - c) X + Y = 1 2 2 b a 2 2 2 a + b = c = arctan Y y = arctan X x 2c- Z r = arctan 2 2 X +Y
双目立体视觉技术的实现及其进展
2、双目立体视觉关键算法
双目立体视觉技术涉及的关键算法包括图像预处理、特征提取、匹配、视差 计算和三维重建等。其中，图像预处理用于去噪声、增强图像对比度等；特征提 取用于提取图像中的特征点；匹配用于将两幅图像中的特征点进行对应；视差计 算用于计算物体的深度信息；三维重建用于重建物体的三维模型。
3、双目立体视觉硬件实现
3、三维重建：双目立体视觉技术可以用于进行复杂场景的三维重建。例如， 通过拍摄一系列的双目图像，利用视差原理计算出每个像素点的深度信息，进而 生成场景的三维模型。这种技术可以应用于虚拟现实、文化保护等领域。
3、三维重建：双目立体视觉技 术可以用于进行复杂场景的三维 重建
3、三维重建：双目立体视觉技术可以用于进行复杂场景的三维重建
3、双目立体视觉硬件实现
双目立体视觉系统的硬件实现需要考虑相机选型、镜头调整、光源选择等因 素。其中，相机选型应考虑像素、分辨率、焦距等参数；镜头调整应考虑镜头畸 变、相机标定等；光源选择应考虑光照条件、阴影等。另外，硬件实现中还需要 考虑数据传输和处理速度、系统稳定性等因素。
4、结论
4、结论
双目立体视觉技术是一种重要的计算机视觉技术，具有广泛的应用前景。其 硬件实现需要考虑多种因素，包括相机选型、镜头调整、光源选择等。未来，双 目立体视觉技术的研究将更加深入，硬件实现将更加成熟和稳定。随着相关技术 的不断发展，双目立体视觉技术将在更多领域得到应用，为人类的生产和生活带 来更多的便利和效益。
四、结论
四、结论
双目立体视觉技术是机器人感知环境的重要手段之一，其在自主导航、物体 识别与抓取、场景重建等功能中发挥着重要作用。虽然现有的双目立体视觉技术 已经取得了一定的成果，但仍存在许多挑战和问题需要解决。未来的研究将集中 在提高分辨率和精度、实现实时处理、完善深度学习算法、实现动态场景的感知 以及结合多传感器信息等方面。我们期待着双目立体视觉技术在未来的机器人应 用中发挥更大的作用。
基于opencv的双目视觉影像测量标定方法优化设计
基于opencv的双目视觉影像测量标定方法优化设计作者：吴世迪石成江何万涛来源：《科技创新与应用》2017年第10期摘要：逆向工程技术采用了通过测量实际物体的尺寸转换为3D模型的方法。
文章着眼于长距离广角度下相对低精度的视觉影像测量标定，对此进行了优化设计。
通过CCD摄像机获得平面图像后使用opencv滤波处理，精确识别测量物外观轮廓和激光点，综合激光角度和光斑到像平面的距离求解相机在世界坐标系下的参数矩阵。
关键词：结构光测量；相机标定；opencv滤波；轮廓提取1 绪论结构光测量原理及相机标定简介光栅投影仪CCD相机安装位置如图1所示。
从光栅投影仪发出的光栅投射到零坐标平面上经过物体表面轮廓阻挡产生包含高度信息的相位偏移信息的反射光，由CCD相机获取分时多帧图像识别分析后得到像点实际高度。
作为描述被测物体空间位置的绝对坐标系被称为世界坐标系，用来描述摄像机像素平面成像的2D位置关系的平面坐标系称为摄像机坐标系。
摄像机坐标系与世界坐标系的相对位置关系可以用一个旋转矩阵和一个平移向量来描述。
由于测量对象为较大尺寸和较大视角的情况，所以忽略透镜的径向轴向畸变可以得到透视变换矩阵A。
其中[XW YW ZW 1]T为世界坐标系下的三维坐标，[u v 1]T为对应的像平面坐标aij为透视变换矩阵A的元素，化简后得到一个线性方程组。
对于每个世界坐标系下已知其对应关系的图像点，由上述方程组可知，在不少于六个对应坐标点带入后可求解矩阵A。
较多的对应点带入后可以得到更多更多的线性约束关系方程组，用最小二乘法求解矩阵A取值更精确，从而降低误差影响。
基于以上取点需求，引入一种激光测距配合角度旋转的方式完成相机标定。
2 光斑图像采集（1）图2中坐标原点位光源位置，由卡尺和激光测距度数配合安装调试为零位置。
固定在可以水平旋转和竖直垂直于纸面方向旋转的两个旋转台上。
当两个转台安不同角度旋转定位时，就可以分别取到图示网格状交点的各个位置。