机器视觉三维测量技术
3d相机机器视觉检测原理
3d相机机器视觉检测原理引言机器视觉技术在工业自动化、智能交通、医疗影像等领域得到了广泛应用。
3D相机是机器视觉技术中的重要工具，可以通过获取物体的三维信息，实现更精确的检测和测量。
本文将介绍3D相机的原理和应用，深入探讨其在机器视觉检测中的作用。
第一章3D相机基本原理1.1 3D相机概述3D相机是一种先进的成像设备，它不同于传统二维相机只能捕捉物体表面的平面信息，而是能够获取物体三维信息的神器。
通过激光、红外等技术，3D相机可以获取物体的深度信息，并将其转化为点云数据。
这使得3D相机在众多领域具有广泛的应用价值。
1.2三角法测距原理三角法是一种常用的测距方法。
其原理是通过在不同位置拍摄同一物体，利用拍摄点之间角度和距离关系，计算物体到相机之间的距离。
这种方法在实际应用中具有简单易懂、精度较高等优点。
1.3结构光原理结构光是一种在3D扫描中广泛应用的方法。
它通过投射特定结构图案（如条纹或格点）到物体表面，利用图案变形来计算物体表面的深度信息。
结构光方法具有测量速度快、精度高等特点。
1.4飞行时间原理飞行时间是另一种常用的测距原理。
它通过测量激光从相机发射到物体表面并返回的时间，来计算物体到相机的距离。
这种方法具有响应速度快、精度高等优点。
第二章3D相机应用领域2.1工业自动化在工业自动化领域，3D相机可以用于产品质量检测、零件尺寸测量等。
通过获取物体的三维信息，3D相机可以实现对产品外观和尺寸的精确检测，从而提高生产效率和质量。
2.2智能交通在智能交通领域，3D相机可以应用于车辆识别、车道偏离预警等。
通过获取车辆的三维信息，3D相机可以实现对车辆类型、速度和位置等参数的准确获取，从而提高交通管理效率和安全性。
2.3医疗影像在医疗影像领域，3D相机可以应用于手术导航、病灶检测等。
通过获取患者身体部位或病灶的三维信息，医生可以更准确地进行手术规划和诊断。
第三章3D相机技术发展趋势3.1 高分辨率随着科技的不断进步，3D相机的分辨率越来越高。
使用三维激光扫描仪进行视觉测量
使用三维激光扫描仪进行视觉测量随着科技的不断进步，三维激光扫描仪作为一种高精度、非接触式的测量设备，被广泛应用于各个领域。
它能够以快速、准确的方式获取物体表面的三维信息，为工程师和设计师提供宝贵的数据支持。
本文将通过对三维激光扫描仪的介绍以及其在不同领域中的应用，探讨其所带来的革命性变化。
首先，我们来了解一下三维激光扫描仪的基本原理。
该设备通过向目标物体表面投射激光束，然后测量激光束经过反射后的信息，从而建立起目标物体的三维模型。
其测量原理主要基于激光束的时差测量或相移测量，借助高速计算机和专业软件的支持，可以实现高精度的测量。
三维激光扫描仪具有许多独特的优点，使其在各个领域受到广泛的应用。
首先，它具备非接触式测量的能力。
相比传统的测量方法，如刻度尺、百分表等，激光扫描仪不需要直接接触物体即可进行测量，避免了物体表面的磨损和形变，保护了物体的完整性。
其次，三维激光扫描仪具备高速测量的特点。
它能够在短时间内快速获取物体的三维数据，大大提高了测量效率。
在工业生产线上，激光扫描仪可以实时监测产品质量，实现自动化生产，进一步提升了工业的生产效率。
此外，三维激光扫描仪具备高精度的测量能力。
通过精确的测量，它可以获取物体表面的微小变形、裂纹、凹凸等细节信息，为工程师和设计师提供准确的数据支持。
在制造业领域，激光扫描仪被广泛应用于产品设计、质量控制等方面。
除了工业领域，三维激光扫描仪还在文化艺术、建筑设计等领域有着广泛的应用。
例如，在文化保护和修复中，激光扫描仪可以帮助专家获取文物表面的精细数据，保护文化遗产的完整性。
在建筑设计中，激光扫描仪可以获取建筑物的实际尺寸以及精确的地形地貌数据，辅助设计师进行规划和设计。
此外，三维激光扫描仪还在医疗领域有着广泛的应用。
在口腔正畸领域，激光扫描仪可以帮助医生获取患者的牙齿模型，辅助进行牙齿矫正。
在外科手术中，激光扫描仪可以通过获取患者身体的三维信息，为医生提供准确的解剖结构，提高手术的安全性和精确性。
测绘技术中如何进行三维视觉测量
测绘技术中如何进行三维视觉测量三维视觉测量作为测绘技术中的一个重要分支，用于获取三维空间中目标物体的几何形状、位置和姿态信息，具有广泛的应用领域。
本文将介绍三维视觉测量的原理、方法和应用，并讨论测绘技术中如何进行三维视觉测量。
一、三维视觉测量的原理三维视觉测量基于计算机视觉和图像处理技术，通过对多幅或多个视角的图像进行分析和处理，获取目标物体的三维信息。
其原理主要包括立体视觉几何、图像匹配和三维重建等。
立体视觉几何是三维视觉测量的基础，通过分析目标物体在多个视角下的图像，确定图像之间的对应关系，从而计算出目标物体的三维坐标。
图像匹配是指在多个视角的图像中找到对应的特征点或区域，将其通过几何变换关系进行匹配，得到目标物体在不同视角下的表面点云。
三维重建是基于图像匹配的结果，通过三维坐标的计算和数据处理技术，生成目标物体的三维模型。
二、三维视觉测量的方法三维视觉测量可以采用多种方法，包括立体匹配、结构光投影、激光扫描和摄像测量等。
立体匹配是最常用的三维视觉测量方法之一，通过对多个视角的图像进行匹配，获取目标物体的三维坐标。
该方法需要相机标定、特征提取和匹配算法等步骤，具有较高的测量精度和稳定性。
结构光投影是一种通过投影特殊图案或光栅来测量物体形状和表面细节的方法。
它利用结构光和相机的关系，通过图像处理和三维重建算法，得到目标物体的三维坐标和形状信息。
该方法适用于表面光滑的物体，具有测量速度快、适用范围广的优点。
激光扫描是一种通过激光束扫描物体表面得到三维坐标的方法。
它利用激光器发射激光束，通过对物体反射的激光进行检测和计算，获取物体表面的三维坐标。
激光扫描具有高精度、全自动化和非接触式等特点，适用于复杂形状的物体测量。
摄像测量是利用相机进行三维测量的一种方法，通过对物体的图像进行处理和分析，获取物体的三维坐标和形状信息。
它可以使用单目或多目相机，根据相机标定和图像处理算法，得到目标物体的三维模型。
摄像测量适用于大范围、复杂形状的物体测量，具有成本低、操作简便的优点。
机器人视觉中的三维重建技术研究与应用
机器人视觉中的三维重建技术研究与应用随着近年来机器人和人工智能技术的迅速发展，机器人视觉已成为机器人领域中不可或缺的部分。
在机器人整体系统中，机器人视觉技术起着至关重要的作用，其中三维重建技术是重要的一部分。
本文将就机器人视觉中的三维重建技术进行深入探讨。
一、三维重建技术的发展历程三维重建技术的本质是通过对图像或者视频进行处理，来构建出场景的三维模型。
早期的人工智能和机器视觉技术比较简单，对于三维重建技术的研究也只能停留在一些基本的手工制作或曲面拟合模型上。
随着数字技术的发展，越来越多的机器学习算法被应用到了三维重建技术中，并且越来越多的数据和信息也被纳入了三维重建技术的研究之中。
二、三维重建技术的基本原理三维重建技术的核心原理是通过对场景中的点进行测量，从而获得其空间位置信息。
总的来说，三维重建技术包含以下三个核心步骤：1.图像采集这个步骤是三维重建的前提，需要通过机器视觉系统采集到场景中需要重建的目标物体的各种图像，并将这些图像转化为数学模型。
2.图像处理这个步骤包括了对图像进行特征提取、分割和匹配等过程，目的是将场景中所有目标物体的空间位置信息提取出来。
3.三维模型构建与重建这一步骤是通过计算机视觉技术将之前得到的场景中的目标物体的空间位置信息转换成三维模型，最终生成整个场景的三维模型。
三、三维重建技术的应用随着计算机视觉技术的不断发展，三维重建在各个行业都有广泛的应用。
在机器人视觉领域中，三维重建技术的应用越来越广泛。
它可以用于机器人的自主导航、环境控制和地形分析等方面，也可以用于工业制造、医疗器械和建筑领域中。
三维重建技术在自动驾驶，导航和遥感探测等领域内也有广泛的应用。
四、三维重建技术的未来发展随着人工智能技术的发展，三维重建技术也将会更加智能化。
目前，机器人视觉在三维重建部分还存在技术瓶颈。
例如，扫描仪模型重建缺乏精度和速度，深度传感技术不断创新，三维重建测量成本过高等问题。
未来，计算机视觉技术和人工智能技术的发展将会使得三维重建技术的精度和效率越来越高。
基于机器视觉的尺寸测量方法
基于机器视觉的尺寸测量方法
机器视觉是一种通过摄像机、图像处理软件、计算机和人工智能技术来模拟人类视觉的技术。
在制造业中，机器视觉已经被广泛应用于尺寸测量，其高精度和高效率的特点使其成为自动化生产线上重要的测量手段。
基于机器视觉的尺寸测量方法是通过摄像机获取待测物体的影像，通过图像处理软件提取物体的轮廓或特征点，然后利用数学模型计算物体的尺寸。
这种方法不仅可以测量平面物体的尺寸，还可以对三维物体的长度、宽度、高度等尺寸参数进行测量。
在实际应用中，基于机器视觉的尺寸测量方法需要考虑以下几个方面：
1. 图像质量：图像质量直接影响测量精度，因此需要保证摄像机的分辨率、对比度、光线等条件都符合要求。
2. 物体表面的特征：在进行尺寸测量之前，需要对物体表面进行特征提取。
对于平面物体，可以直接提取物体的轮廓；对于三维物体，需要先通过立体匹配算法建立物体的三维模型，然后提取其特征点。
3. 计算模型：测量结果的精度和稳定性与计算模型密切相关。
因此需要根据实际应用场景选择适当的计算模型，并进行模型的优化和验证。
4. 测量环境：测量环境对测量精度也有一定的影响。
需要保证测量环境的稳定性和灰度均匀性，避免光照不均或者物体本身存在遮
挡等情况。
基于机器视觉的尺寸测量方法已经被广泛应用于汽车、航空、电子、医疗等领域。
随着机器视觉技术的不断发展和完善，基于机器视觉的尺寸测量方法将会更加精准和高效。
三维视觉检测
II
哈尔滨工业大学
目录
摘要........................................................................................................................ I Abstract ................................................................................................................. II 第 1 章 绪论..................................................................................................... - 1 1.1 课题背景............................................................................................. - 1 1.2 结构光三维测量技术......................................................................... - 1 1.3 国内外发展现状................................................................................. - 1 第 2 章 光学三维测量技术............................................................................. - 3 第 3 章 三维测量技术中相位移及相位展开................................................. - 4 3.1 相位移原理......................................................................................... - 4 3.2 相位展开算法..................................................................................... - 5 3.2.1 空间相位展开算法.................................................................. - 5 3.2.1 时间相位展开算法.................................................................. - 6 第 4 章 三维重建过程..................................................................................... - 7 4.1 三步相移算法..................................................................................... - 7 4.2“2+1”步相移算法 ................................................................................ - 7 4.3 时间相位去包裹法............................................................................. - 8 4.4 杂点去除算法..................................................................................... - 9 4.5 相位值向空间三维坐标转换算法..................................................... - 9 4.6 基于 Look-up Table 的快速算法 ..................................................... - 10 第 5 章 总结与展望....................................................................................... - 10 -
3D机器视觉技术测量原理有哪些
3D机器视觉技术测量原理有哪些3D机器视觉技术是一种通过摄像机、传感器和计算机算法来获取并分析三维物体形状和结构信息的技术。
它在工业自动化、计算机辅助设计、医疗领域等各个领域都具有广泛的应用。
以下是几种常见的3D机器视觉技术测量原理。
1. 立体视觉（Stereo Vision）立体视觉是最常见也是最直观的一种3D测量技术。
它通过两个或多个摄像机同时拍摄同一场景的不同角度图像，然后通过计算机算法对图像进行处理，推算出物体的深度信息。
这种方法适用于静态场景，可以测量物体的尺寸、形状和位置等。
2. 相位测量（Phase Measurement）相位测量是一种基于物体表面的纹理或结构的光学变化来获取物体三维形状的方法。
它通过光源照射物体，使用相机记录物体表面的相位变化，然后根据相位变化来推算物体的高度信息。
这种方法精度较高，通常用于测量物体表面的细节特征，比如凹凸不平的物体表面。
3. 结构光投影（Structured Light Projection）结构光投影是一种利用投影仪投射特定的光纹或光斑到物体表面上，通过相机记录被投射光纹或光斑的畸变情况，进而推算物体的三维形状的方法。
这种方法常见的有线条结构光和格雷代码结构光。
它适用于不同尺寸和形状的物体，测量速度较快且精度较高。
4. 飞行时间法（Time-of-Flight）飞行时间法是一种通过计算光线从光源到物体表面再反射回相机所需的时间来推算物体的距离的方法。
它通过发送一个短脉冲光束，记录光束与物体表面的相互作用时间，然后根据光的速度推算出物体的距离。
这种方法在测量远距离和大尺寸物体上具有优势，但由于光传播速度受环境和表面材料的影响，精度相对较低。
以上是几种常见的3D机器视觉技术测量原理。
根据不同的应用需求和实际场景，可以选择合适的测量原理来获取物体的三维形状和结构信息。
双目立体视觉三维测量原理
双目立体视觉三维测量原理
1.前言戏说
双目立体视觉是基于视差原理，由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。
在机器视觉系统中，双目视觉一般由双摄像机从不同角度同时获取周围景物
的两幅数字图像，或有由单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两
幅数字图像，并基于视差原理即可恢复出物体三维几何信息，重建周围景物
的三维形状与位置。
双目视觉有的时候我们也会把它称为体视，是人类利用双眼获取环境三维信息的主要途径。
从目前来看，随着机器视觉理论的发展，双目立体视觉在
机器视觉研究中发回来看了越来越重要的作用。
本文主要研究了双目视觉的
数学原理。
2.双目立体视觉的数学原理
双目立体视觉是基于视差，由三角法原理进行三维信息的获取，即由两个摄像机的图像平面和北侧物体之间构成一个三角形。
一直两个摄像机之间的。
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3. 机械工具/自动化机械：零件尺寸、外形、瑕疵检测、零件分类比对、 装配定位、加工定位、熔焊检测
4. 电机工业：控制器红外线热像仪检测、电线瑕疵、裂缝检测、缆线 配置检测
5. 金属钢铁业：钢板尺寸检测、表面瑕疵检测、铸件瑕疵检测、材料 金像检测
内部
内部结构 应力 变形 缺陷
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
二、摄像机的建模
1. 影射几何与坐标变换 2. 摄像机确模型 6. 摄像机的简化模型
机器视觉三维测量技术
3D Machine Vision Measurement Techniques
卢荣胜
合肥工业大学 仪器科学与光电工程学院 光机电工程研究所
Tel: 0551-2901780, 2905872 Email: rslu@
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
机器视觉在精密测量中的应用
光源
图像传感器
照明
成像
被测场景
三维
三维形貌 尺寸 坐标 方位
表面
表面轮廓 粗糙度 缺陷 纹理
X Y
f f
x z y z
X Y
1 z
f 0
0 f
00 xzy
X f
Y
0
1 0
0 f 0
0 0 1
0001xzy
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
Ra,b;c,d ac ad
bc bd
y
不变量: Cross ratio
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
齐次矩阵
x y z XY f
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
欧式几何与影射几何的概念
z
不变量: Distance and angle
x
y
x
a c b
d
z
6. 橡胶/塑料制品：保特瓶口尺寸检测、制品颜色分类检测 7. 食品加工/包装业：瓶内液位高度、异物或灰尘检测、包装印刷辨识、
打印字形及零件编号检测与识别 8. 纺织皮革工业：表面针织纹路检测、色差检测、皮革表面特性检测 9. 汽车工业：陶轴裁切定位、零件涂黄油检测、白车身检验 10. 家电/办公：产品外壳印刷检测、1维/2维条形码辨识 11. 保全/监视系统：人像特征辨识、指纹辨识等
坐标变换
z
y
x
x r11 r12 r13 xw tx
y
r21
r22
r23
yw
t
y
z r31 r32 r33 zw tz
zw yw
xw
x r11 r12 r13 tx xw
眼睛的光学模型
像平面
f
透镜
物体
Image plane
lens
object
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
机器视觉技术的概念
采用光学成像技术（通常使用摄像机）获取被测目标的图像，再 经过快速图像处理与图形识别算法，从摄取图像中获取目标的尺寸、 位置、方向、光谱特征、结构以及缺陷等信息，从而可以执行产品检 验、分类与分组，装配线上的机械手运动引导、零部件的识别与定位， 生产过程中质量监控与过程控制反馈等等任务。
大纲
1. 机器视觉的概念 2. 摄像机模型 3. 三维视觉传感器的类型 4. 多视觉传感器测量系统的组成 5. 摄像机与视觉传感器的标定 6. 测量系统的全局标定 7. 应用举例
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
y
r21
r22
r23
t
y
yw
z r31 r32 r33 tz zw
1 0 0 0 1 1
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
传感器
传感单元
光学镜组
光源
测量
检测
识别
引导
控制单元
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信号处理单元
应用领域举例
1. IC及一般电子业：PCB、BGA、LCD屏幕、被动组件形状脚位及定 位、生产插件、晶元(Wafer)镜面研磨、生产组装、被动组件辨识