双目立体视觉动态角度测量
双目测量系统简介课件
智能化发展
结合机器学习、深度学习等技术，实 现双目测量系统的智能化发展，提高 自动化和自适应性。
降低成本
通过技术创新和规模化生产，降低双 目测量系统的成本，使其更广泛地应 用于工业生产和日常生活中。
05
双目量系的用例
工业检测领域应用
工业零件尺寸检测
装配线定位与引导
双目测量系统通过立体视觉技术，能 够快速准确地获取工业零件的三维几 何尺寸，提高检测精度和效率。
03
三维重建
通过双目立体视觉技术，将获取的二维图像信息转换为三维空间中的点
云数据，进而进行三维重建，得到物体的三维模型。
应用领域
工业检测
双目测量系统可用于工业生产 中的产品质量检测，如零件尺
寸、表面缺陷等检测。
逆向工程
通过双目测量系统获取物体三 维数据，进行逆向工程设计， 实现产品复制或优化。
机器人视觉
数据处理量大
双目测量系统需要处理大量的 图像数据，对计算资源和数据 处理能力要求较高。
成本较高
双目测量系统的设备成本较高， 尤其是高精度型号，限制了其 广泛应用。
未来发展方向
提高测量精度和稳定性
进一步优化算法和硬件配置，提高双 目测量系统的精度和稳定性，降低环 境因素对测量的影响。
拓展应用领域
将双目测量系统应用于更多领域，如 生物医学、安全监控、虚拟现实等， 满足不同行业的测量需求。
目标识别与定位
双目测量系统可以快速准确地识别和定位目标物体，为机器人提供精确的目标位置和姿态 信息，实现机器人的自动化操作和控制。
场景重建与虚拟现实
双目测量系统可以获取场景的三维信息，用于场景重建和虚拟现实技术，为用户提供更加 真实和沉浸式的体验。
双目立体视觉测距原理
双目立体视觉测距原理双目立体视觉系统由两个相机组成，每个相机代表一个眼睛。
相机之间的距离通常被称为基线（baseline）。
在观察同一个目标时，两个相机会获取两个稍微不同的图像。
这是因为两个相机的位置不同，导致从不同角度观察到的目标图像有所偏移。
基于这个差异，我们可以使用视差原理来计算目标的距离。
视差是指两个眼睛在看同一个目标时，两个图像中相同物体之间的像素差异。
这个差异是由于目标在三维空间中的位置和相机的视角造成的。
我们可以通过比较两个图像的像素来计算出这个视差。
为了进行视差计算，我们首先需要进行图像配准。
这意味着将两个图像对齐，使得相同的物体在两个图像中位置相同。
这可以通过计算两个图像之间的特征点匹配来实现。
一旦图像对齐完成，我们就可以计算图像中像素之间的视差。
计算视差的常见方法是使用极线约束（Epipolar constraint）和匹配算法。
极线约束是指在双目视觉中，两个相机的对应像素点位于相应极线上。
换句话说，一个像素只能与另一个图像中相同视线上的像素匹配。
这个约束可以减少计算量并提高匹配的准确性。
匹配算法的选择取决于具体的应用需求和计算资源。
一些常见的匹配算法包括块匹配（block matching）、图像金字塔（image pyramid）和灰度共生矩阵（gray-level co-occurrence matrix）方法。
这些算法可以在图像中最佳匹配，并计算出视差值。
一旦获取了视差值，我们可以使用三角测量原理来计算目标的距离。
三角测量基于几何原理，通过知道基线长度和视差值，我们可以计算出目标的距离。
双目立体视觉测距原理有许多应用。
在工业领域，它可以用于机器人导航、三维重建和物体检测。
在医疗领域，双目视觉可以用于辅助手术和视觉康复。
在自动驾驶和无人机等领域，双目视觉可以帮助测量目标距离并进行障碍物检测。
总结起来，双目立体视觉测距原理利用两个相机观察同一目标，并计算出视差值来测量目标的距离。
双目立体视觉测距算法研究共3篇
双目立体视觉测距算法研究共3篇双目立体视觉测距算法研究1双目立体视觉测距算法研究随着机器视觉技术的不断发展，双目立体视觉测距算法逐渐成为了一种广泛应用的测距技术。
双目立体视觉测距算法是通过两个视点来获取立体信息，并计算物体真实距离的一种方法。
本文对双目立体视觉测距算法进行了研究，并分析其在应用中的优势和不足。
一、双目立体视觉测距算法原理双目立体视觉测距算法基于人眼的立体视觉原理，即通过两个视角获取物体的三维信息。
常用的双目立体视觉系统由左右两个相机组成，同时获取场景的两幅图像。
通过对这两幅图像进行处理，计算出物体在左右两幅图像上的像素位置差（视差），从而推算出物体的真实距离。
二、双目立体视觉测距算法优势1.高精度：相较于其他测距方法（如激光测距），双目立体视觉测距算法具有更高的精度，能够在一定范围内实现毫米级别的测距。
2.适用性广：该算法可以适用于多种物体，无论物体大小、形状、材质如何，都可以进行测距。
3.实时性高：双目立体视觉测距算法能够在几毫秒内完成图像处理和测距，实时性较高。
三、双目立体视觉测距算法不足1.对环境影响大：该算法对环境的变化比较敏感，如光照、颜色、纹理等变化会影响到视差计算的准确性。
2.算法复杂度高：该算法相较于其他测距方法具有更高的计算复杂度，需要较高的计算资源支持。
3.视野较小：双目立体视觉测距算法的视野范围相对较小，需要控制好摄像机的位置和摆放角度，否则会影响测距结果的准确性。
四、双目立体视觉测距算法在实际应用中的案例双目立体视觉测距算法已经在多个领域得到了成功应用，以下是一些案例：1.物流自动化：在物流自动化领域，通过双目立体视觉测距算法可以实现对货物的快速识别和分拣，提高分拣效率。
2.智能驾驶：在智能驾驶领域，通过双目立体视觉测距算法可以实现对车辆和行人的快速检测和识别，提高自动驾驶的安全性。
3.机器人制造：在机器人制造领域，通过双目立体视觉测距算法可以实现对工件和机器人的快速识别和定位，提高机器人的自动化程度和生产效率。
平行双目立体视觉的基本构成及测量原理
平行双目立体视觉是一种利用两个并行的摄像头来创建三维图像的技术。
它通过比较两个或更多摄像头捕获的图像来确定场景中的距离和形状。
这种技术通常用于计算机视觉和机器人视觉中，以实现物体识别、测量和导航。
基本构成：1. 摄像头：这是双目立体视觉系统的核心，它负责捕捉场景的图像。
通常，摄像头会安装在相同的距离和角度，以产生尽可能多的视差。
2. 图像处理：这部分包括对摄像头捕获的图像进行预处理，如去噪、对比度调整和色彩校正等。
这些处理步骤有助于提高后续图像分析的准确性。
3. 特征匹配：这一步骤涉及到将两个摄像头的图像进行匹配，以确定它们之间的视差。
通常使用特征检测算法，如SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征），来识别图像中的关键点。
4. 深度计算：基于匹配的特征点，系统会使用一种算法来估计它们在三维空间中的位置。
这通常涉及到三角测量，即通过两个摄像头的视差信息来计算深度。
5. 立体视觉系统：将两个摄像头的输出进行合并，形成一个立体视觉系统。
这个系统可以提供场景的三维视图，包括物体的距离、形状和纹理等信息。
测量原理：双目立体视觉的基本原理是基于视差，即两个不同角度观察到的图像之间的距离差异。
在双目立体视觉系统中，这种差异被用来创建深度信息。
具体来说：1. 双目立体视觉系统中的摄像头捕获同一场景的图像时，由于存在视角、距离和光线条件等因素的差异，导致图像中的特征点在两个摄像头中的位置略有不同。
2. 通过比较这两个图像的特征点，系统可以确定这些特征点在三维空间中的相对位置。
这个位置就是物体的距离和形状信息。
3. 基于这些信息，系统可以进一步推断出场景中其他物体的深度。
这是因为人类的视觉系统可以根据双眼接收到的视差信息来推断物体的距离和形状。
需要注意的是，双目立体视觉的准确性受到许多因素的影响，如光源条件、镜头畸变和噪声等。
因此，在实际应用中，通常会采用一些优化技术来提高系统的性能，如使用更先进的特征匹配算法、优化相机参数和采用稳健的深度计算方法等。
基于双目视觉的相对物体的姿态测量
基于双目视觉的相对物体的姿态测量
基于双目视觉的相对物体的姿态测量是一种目前广泛应用于机器人控制和计算机视觉领域的高精度测量方法。
其主要思路是通过两个摄像机同时拍摄同一个物体，在一定的几何模型和运动估计算法的基础上，确定相机相对位置和物体的三维运动，进而计算出物体的姿态参数。
下面简单介绍一下双目视觉的相对物体的姿态测量的基本流程：
1. 对双目图像进行立体匹配：首先需要将左右两个摄像机拍摄的图像进行匹配，得到左右两个图像中同一点的对应关系。
这个过程通常需要处理镜头畸变、背景干扰等多种因素的影响。
2. 求解相机位姿：在确定左右两个图像中同一点的对应关系后，需要求解相机的相对位置。
该过程通常需要使用基础矩阵或本质矩阵等方法。
3. 计算相对运动：通过立体匹配得到左右两个图像中同一点的对应关系后，可以根据三角测量的原理，计算相对物体在三维空间中的运动轨迹。
4. 计算姿态参数：在求得相对运动轨迹后，通过运动估计算法，计算出物体的姿态参数，如位置、旋转角、姿态角等。
总之，基于双目视觉的相对物体的姿态测量可以实现对物体的高精度姿态参数测量，具有应用范围广泛、精度高等优点。
双目测量原理
双目测量原理是指通过两个摄像头或相机来获取目标物体的三维空间信息。
它基于人类视觉系统的工作原理，利用两个视点之间的视差来计算目标物体的深度。
双目测量原理的基本步骤如下：
1. 采集图像：使用两个摄像头或相机同时拍摄目标物体的图像。
这两个摄像头或相机需要具有一定的间距，以模拟人类的双眼视觉。
2. 特征点提取：从两个图像中提取出一些特征点，例如角点、边缘等。
这些特征点在两个图像中具有一定的对应关系。
3. 视差计算：通过比较两个图像中特征点的位置差异，可以计算出它们之间的视差。
视差是指同一物体在两个视点下的像素位置差异。
4. 三角测量：利用视差和摄像头之间的几何关系，可以得到目标物体的深度信息。
三角测量是指利用两个视点和目标物体的特征点构成的三角形，通过几何关系计算出目标物体的空间位置。
双目测量原理的优点是可以获取目标物体的三维信息，可以用于距离测量、物体识别和姿态估计等应用。
但也存在一些限制，例如对于光照条件和纹理的要求较高，对于透明物体和反射物体的测量效果较差。
基于双目视觉的相对物体的姿态测量
测量 系统 ， 使用两个 相机在不 同角度拍摄 同一个物体上 的编码标 志点， 采用张 氏标定 法对 两个相机 的空 间位置
关系进行标定 ； 对摄像机采集到的 图像进 行去噪、 滤波 ； 左右两个相机采集下来 的图像进行编码标 志点的匹配， 得 到物体上粘贴 的编码标志点的三维坐标 ， 通 四元数法计算物体 间的相对 空间姿态（ 欧拉角以及 平移量） ； 通过
并 且 精 度 高 。机 器 视觉 是通 过 视 觉 传 感 器 获 得 一 张 或 多张 图 进 行 标 定 （ 如图 ２ ） 。
ｒ ，
像， 通过对 获得 的图像进行分析来达到测量和识别的 目的。 目
前， 机器视觉 已经运用到很多领域 ， 如航空、 航天器 的运动分 析， 地面机动 目标实验碰撞分析， 自动化生产过程中的装配与 检测等 。本文建立了一种双 目立体测量系统，利用 工业相机 实时获取物体的图像，通过对相机精确的标定 以及精准 的图
实验表 明， 该测量系统结构 简单 ， 计算量小 ， 测量精度高。 关键词 ： 双 目立体 视觉
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４
摄像机标定
编码标 志点
姿态计算
文章编号： １ ０ ０ ７ ． ３ ９ ７ ３ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ０ ２ ． １ ０ ９ ． ０ ３
文 献标 识 码 ： Ａ
像 分 析 来 计 算 出 编 码 标 志 点 的三 维 坐 标 值 ，从 而 计算 出物 体 之间的相对姿态。 ２ 双 目视 觉 测 量 架 构
支架 图 ２ 张 氏标 定原 理 图
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基本原理：
假 定 模板 平面 在 世 界坐 标 系 Ｚ ＝ ０的 下面 Ｉ ． ，Ｋ 足摄 像 机
双目视觉测距原理
双目视觉测距原理双目视觉测距是一种通过两只眼睛来获取深度信息的方法，它模拟了人类的双眼立体视觉原理。
在人类的视觉系统中，两只眼睛分别观察到的景象有所不同，这种差异被大脑用来计算物体的距离和深度。
双目视觉测距原理正是基于这一原理而来的。
首先，我们需要了解双目视觉系统是如何获取深度信息的。
当物体位于不同位置时，它在两只眼睛中所形成的影像也会有所不同。
这种不同主要体现在两只眼睛所看到的物体的位置和角度上。
通过比较这种不同，我们可以计算出物体的距离和深度。
双目视觉测距的原理基于三角测量法。
在这种方法中，我们假设两只眼睛和被观察物体之间构成一个三角形，通过测量这个三角形的各个边和角度，我们就可以计算出物体的距离和深度。
具体来说，我们可以通过测量两只眼睛之间的距离、两只眼睛到物体的距离以及两只眼睛所看到的物体的角度来计算出物体的距离和深度。
双目视觉测距的原理还可以通过立体成像来解释。
在双目视觉系统中，两只眼睛所看到的景象有所不同，这种差异被大脑用来构建一个立体的视角，从而使我们能够感知到物体的距离和深度。
通过比较两只眼睛所看到的景象，我们可以获得一个立体的视角，从而感知到物体的立体形状和位置。
双目视觉测距原理的应用非常广泛。
在机器人领域，双目视觉测距被广泛应用于机器人的导航和避障系统中。
通过模拟人类的双目视觉系统，机器人可以感知到周围环境的深度信息，从而更加准确地进行导航和避障。
在自动驾驶汽车领域，双目视觉测距也被广泛应用于汽车的环境感知系统中，通过获取周围环境的深度信息，汽车可以更加准确地感知到周围道路和障碍物，从而提高行驶安全性。
总的来说，双目视觉测距原理是一种通过模拟人类双眼立体视觉原理来获取深度信息的方法。
它基于三角测量法和立体成像原理，通过比较两只眼睛所看到的景象来计算物体的距离和深度。
双目视觉测距原理在机器人导航、自动驾驶汽车等领域有着广泛的应用前景，将会在未来发挥越来越重要的作用。
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的
二
维
坐
标（x
1 P
，y
1 P
），（x
2 P
，y
2 P
）…
（x
N P
，yNP ），由这些二维坐标点拟合出圆心
O（x0，y0），
求出某一时刻点 P（i xPi ，yPi ）和初始点 P（1 xP1 ，y1P）坐标
到圆心的向量 OP1=（xP1 -x0，y1P -y0），OPi=（xPi -x0，yPi -y0） 便可由下式计算出该时刻摆角变化量：
山
衫
y 山
衫
山
淄 =M =M [R 山
i
衫 衫
山
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1 1 删山
闪衫
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闪衫
（1）
式中，Mi 为 大 小 为 3 伊4 的 相 机 内 参 矩 阵，矩
120 100 80
60 40 20
0 -20
1.0
max院110.8毅 min院-9.8毅 最大幅角院120.6毅
Education Ministry of China，Shenzhen University，Shenzhen 518060，China）
Abstract: In order to measure dynamic large swing angle and attitude angle of moving object，a dynamic angle measurement method based on stereo vision has been presented. Firstly， the sequence images of object with point features are captured synchronously by a calibrated stereo system. Secondly， the 3D coordinates of the point features are reconstructed. Finally， the angle variation is calculated out by a specific algorithm. Experiment results show that the error of the system can reach to 依0.02毅 for swing angle measurement and 依0.12毅 for attitude angle measurement. This method can be used to measure the dynamic angle and to trace the attitude angle online with the advantage of non-contact. Keywords: dynamic angle measurement；geometric metrology；stereo vision；online measurement
前者的基本原理可结合图 1 进行简要说明，物体空间
（世界坐标系）中的物点 P（xW，yW，zW），分 别 成 像 于 CMOS1 和 CMOS2 像平面上的 P（1 u1，淄1）、P（2 u2，淄2） 点。在齐次坐标系下，世界坐标系到相机成像平面图
像坐标系之间的关系可由下式表示：
x 杉山 u山
i
煽衫 衫
第 41 卷第 7 期 2015 年 7 月
中国测试 CHINA MEASUREMENT & TEST
Vol.41 No.7 July，2015
doi院10.11857/j.issn.1674-5124.2015.07.005
双目立体视觉动态角度测量方法
郭继平 1袁2袁 李阿蒙 1袁 于冀平 1袁 宋 涛 1袁 伍沛刚 1
对象在转动过程中的离面误差。
P P1
P2
兹i
Pi
O PN
图 2 旋转摆角测量示意图
第 41 卷第 7 期
郭继平等：双目立体视觉动态角度测量方法
23
对于空间姿态角度的测量，需同时跟踪被测对 象表面上的 3 个特征点，计算出各时刻 3 个点的空 间三维坐标，并由此拟合出各时刻此 3 点坐标决定 的空间平面。各时刻物体的姿态角为该平面法向量 与各坐标轴的夹角。实时跟踪采集 3 个特征点图像， 便可通过计算其决定的平面法向量的变化求出空 间姿态角的变化。
测对象摆臂上的一个特征点，由 1.1 节方法计算各个
时刻特征点的空间三维坐标，再根据最小二乘法拟合
出摆角平面及圆弧的圆心，并由此计算出各个时刻特
征点到该圆心的向量，通过求解向量夹角得到。具体
步骤可结合图 2 进行说明，设 P 为被跟踪特征点，测 量时，双目视觉系统同步采集各时刻的特征点（P1，
xw袁yw袁zw冤
嗓 瑟 兹i = arccos
OP·1 OPi OP1 · OPi
（2）
式中 0臆兹i 约仔。 利用 Pi 和 P1 在运动轨迹中的位置关系，可判断
出摆角变化方向，由此可利用该方法对[-仔，仔]范围
内的角度变化进行测量。实际应用中，被测摆动对象
的运动轨迹并不是理想的圆弧平面，计算各时刻特
征点坐标到平面 装 的距离，可以进一步分析出被测
Dynamic angle measurement method based on stereo vision
GUO Jiping1，2，LI Ameng1， YU Jiping1， SONG Tao1， WU Peigang1 （1. Shenzhen Academy of Metrology & Quality Inspection，Shenzhen 518109，China； 2. College of Optoelectronics Engineering，Key Laboratory of Optoelectronic Devices and Systems，
0引言
随着科技的进步，动态角测量需求越来越多，其 中大空间范围内的动态角在线测量问题成为近年来 的研究热点[1]，如弯折试验机动态弯折角度测量、运 动物体的空间姿态角定位跟踪等。
收稿日期院2014-12-08曰收到修改稿日期院2015-02-18 基金项目院国家自然科学基金项目（61201355，61377017）
体视觉技术的动态角测量方法及系统，用于解决动
态摆角及空间姿态角的在线测量。
1 基于立体视觉的动态角测量方法
1.1 立体视觉测量原理
基于立体视觉的动态角测量方法主要包括 2 个
步骤：1）利用双目视觉系统（本文为两个 CMOS 相
机）采集并重建出被测物体表面特征点的三维空间
坐标；2）由特征点坐标参数计算相应的角度变化量。
3 实验结果
为验证系统的动态角度测量功能，对弯折试验 机的摆角进行测量。实验中将圆形标志点贴于摆臂 上与旋转中心约 100 mm 位置处。系统跟踪采集试验 机摆动过程中标志点的图像，由 1.2 节算法计算出各 个时刻的角度，绘制角度-时间曲线如图 3 所示。
同时，为验证系统的测量准确度，利用 Zeiss 角 分度头设计测量验证实验。该分度头可分别沿两个 轴转动，产生两个方向上的角度变化（其角度示值经 校准，U=0.001毅，k=2）。其中一个方向为沿分度头圆 盘面内旋转，每隔 10毅读取一个角度值直至旋转 360毅， 产生 36 个标准角度变化用于验证摆角测量准确度。 另一个方向为沿俯仰方向转动，每隔 5毅读取一个角
22
中国测试
2015 年 7 月
态角度测量，但测量准确度较低，需用点阵激光照射
至平面物体表面，应用受到限制[9]。基于视觉技术的
测 量 方 法 具 有 非 接 触、测 量 范 围大 、使 用灵 活 的优
点，可制成便携式测量系统，在空间动态角度测量中
有较大的应用潜力。本文对大范围空间动态角度量的
高准确度测量技术进行研究，提出一种基于双目立
坐标（ui，淄i），i=1，2。将上述已知参数代入式（1）可得到 4 个方程，其中只有 xW，yW，zW 3 个未知数，可得到唯 一解。通过实时采集被测物体表面特征点图像并由
上述原理计算出其空间三维坐标，便可进一步计算
动态角度变化量。
1.2 动态角测量算法
动态摆角的运动轨迹在空间中一般是一个圆弧
平面且为周期运动，其角度测量方法可通过跟踪被
出待测物的动态摆角或空间姿态角。实验结果表明：该系统在测量摆角时示值误差为依0.02毅，测量空间姿态角时示值
误差为依0.12毅，同时具有非接触的优点，适用于动态摆角的在线测量及运动物体的空间姿态跟踪。
关键词院动态角度测量；几何量计量；双目立体视觉；在线测量
文献标志码院A
文章编号院1674-5124渊2015冤07-0021-03
（1. 深圳市计量质量检测研究院，广东 深圳 518109；
2. 深圳大学光电工程学院，教育部光电子器件与系统重点实验室，广东 深圳 518060）
摘 要院为实现对大幅度动态摆角及运动过程中物体空间姿态角的在线测量，提出一种基于双目立体视觉技术的动态
角度测量方法。通过标定好的双目系统实时跟踪采集被测物体的特征点图像，重建特征点的空间三维坐标，进而计算