VS220双目立体视觉测量系统平台
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。
双目立体视觉测量系统的标定
双目立体视觉测量系统的标定杨景豪;刘巍;刘阳;王福吉;贾振元【期刊名称】《光学精密工程》【年(卷),期】2016(024)002【摘要】考虑传统的自标定方法虽然无需场景信息即可实现摄像机标定,但是标定精度较低,故本文提出了一种新的大视场双目视觉测量系统自标定方法.该方法无需高精度标定板或者标定物,仅需利用空间中常见的平行线和垂直线建立摄像机参数与特征线间的约束方程,即可实现摄像机的内参数与旋转矩阵标定;同时利用空间中距离已知的3个空间点即可线性标定两摄像机间的平移向量.通过标定实验对本文提出的方法进行了验证.结果表明:该方法标定精度能够达到0.51％,可以较高精度地标定双目测量系统.由于避免了大视场测量系统标定中大型标定物制造困难,以及摄像机自标定过程中算法冗杂,标定精度不高等问题,该方法操作简便,精度较好,适用于大视场双目测量系统的在线标定.【总页数】9页(P300-308)【作者】杨景豪;刘巍;刘阳;王福吉;贾振元【作者单位】大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024【正文语种】中文【中图分类】TP391;TB92【相关文献】1.基于双目立体视觉的大范围光笔测量系统研究 [J], 肖伟红;王彬;郑光辉;漆振华2.稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法 [J], 马俊;3.稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法 [J], 何万涛;梁永波;李景贺4.基于双目立体视觉的小型工件测量系统 [J], 赵琛; 江卫华5.双目立体视觉测量系统的精度分析 [J], 杨洪涛;何海双;李莉;张荣荣;张宇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
机器人平面工具TCP的双目视觉标定方法
机器人平面工具TCP的双目视觉标定方法WANG Cai-dong;LI Zhi-hang;WANG Xin-jie;WANG Hui【摘要】工业机器人末端工具中心点(TCP)是机器人实际的运动轨迹,TCP的标定效率和精度直接影响机器人的作业质量.针对机器人平面式作业工具TCP的快速、准确标定需求,提出一种基于双目视觉的标定方法.通过改变机器人末端工具位置,结合双目视觉系统对靶标点进行测量,并进行坐标转换计算,从而求解出TCP.搭建机器人TCP标定实验平台,通过对比实验,验证了方法的正确性和有效性,满足实际机器人平面式末端工具的TCP标定要求,避免了传统接触式标定方法存在的碰撞风险.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2019(000)001【总页数】6页(P239-244)【关键词】平面式末端工具;TCP标定;双目视觉;非接触测量【作者】WANG Cai-dong;LI Zhi-hang;WANG Xin-jie;WANG Hui【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TH161 引言随着工业4.0的提出与实施，以及企业人工成本的增加，工业机器人的应用也越来越广泛。
在实际应用中，机器人通过安装在末端法兰盘的工具来完成各种作业任务，而工具中心点（TCP）相对于末端位置的偏移量大多是未知的，或者是不准确的，因此需要进行机器人末端工具TCP标定。
因为机器人的TCP为其实际运动轨迹，所以其标定精度直接影响机器人的定位精度以及作业质量。
目前工业机器人的运动轨迹编程分为示教式和离线式。
前者操作简单但灵活性差，并且当机器人的末端执行器发生改变和磨损时，则需要重新进行编程。
尤其当程序较复杂时，会带来很大的不便性，严重降低了作业效率。
而离线编程是通过计算机对机器人TCP的轨迹确定，只需更改TCP的运动坐标，就能完成程序的更改，大大提高了机器人的编程效率。
因此机器人TCP的精确标定十分重要。
TCP的标定虽然可以依靠外部基准系统进行高精度标定，但其造价昂贵，且依赖性强，增加用户的使用成本。
基于双目视觉的UVW定位平台关键技术研究
基于双目视觉的UVW定位平台关键技术研究随着科技的快速发展，双目视觉技术在机器人领域中得到了广泛应用。
基于双目视觉的UVW定位平台是一种能够实现高精度定位的平台，具有广阔的应用前景。
本文将重点研究该平台的关键技术。
首先，双目视觉系统的构建是实现UVW定位平台的基础。
该系统由两个摄像头组成，这两个摄像头安装在不同的位置，并能够同时获取目标物体的图像信息。
通过摄像头之间的基线距离和焦距等参数，可以计算出目标物体在三维空间中的位置信息。
其次，双目视觉的图像处理是实现UVW定位平台的关键技术之一。
在获取到目标物体的图像信息后，需要对图像进行处理，提取出目标物体的特征点。
通过特征点的匹配和跟踪，可以得到目标物体在图像中的位置信息。
另外，双目视觉的立体匹配算法也是UVW定位平台中的关键技术之一。
立体匹配算法可以通过对左右两个图像的像素进行对比，得到目标物体在图像中的深度信息。
通过深度信息的计算，可以得到目标物体在三维空间中的坐标信息。
此外，为了提高UVW定位平台的精度，还需要考虑系统误差的校正。
由于摄像头的安装误差、镜头畸变等因素，可能会导致定位结果的偏差。
因此，需要进行系统误差的校正，以提高定位的准确性。
最后，需要进行系统的集成与优化。
在实际应用中，UVW 定位平台需要与其他系统进行集成，以实现更加复杂的任务。
为了提高系统的性能，还需要进行系统的优化，以提高定位的速度和精度。
综上所述，基于双目视觉的UVW定位平台是一种能够实现高精度定位的平台，其关键技术包括双目视觉系统的构建、图像处理、立体匹配算法、系统误差校正以及系统的集成与优化。
通过对这些关键技术的研究，可以进一步提高UVW定位平台的性能，拓展其应用领域。
双目立体视觉测量系统的研究与实现
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１２ Ｏ
武 汉 工 程 大 学 学 报
第 ３ ３卷
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双目立体视觉测量系统的设计与实现
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个 重 要 分 支 ， 计 算 机 视 觉 研 究 的 重 点 和 热 点 问 题 。 双 是
目立体视觉进行三 维测量 利用视 差原 理 ， 对不 同视 角下 获 取的 同一场景 的两 幅图像进 行处 理 ， 从而 恢复 出空 间物体 的三维坐标信息 。在 双 目立体视 觉测 量 系统 中， 像机标 摄 定＿ 、 ３ 图像 特征点提取 和立体 匹配技术 ｌ 是 关键 技术 ， ］ ］ ＿ ５ ］
双目立体视觉测量原理
双目立体视觉测量原理双目立体视觉测量原理是基于人类双眼视觉的原理而设计的。
人类的双眼视觉是由于两只眼睛看到同一场景时，每只眼睛所看到的视角略微不同而产生的。
这种视角上的不同被称为视差，视差可以告诉我们观察的物体离我们有多远。
例如，当我们在街上看到一辆汽车时，我们的左眼和右眼所看到的视角略微不同，这种差异创造了视差，从而让我们知道汽车有多远。
基于这个原理，双目立体视觉测量系统利用两个相机模拟人眼的视觉，并借助计算机技术，解决了单眼视觉无法解决的某些问题。
通过对两只眼睛的视差图像进行处理，我们可以提取出三维信息，这样就可以进行测量。
在双目立体视觉测量系统中，主要有以下四个步骤：图像获取、校正、匹配、重建。
其中，图像获取是指通过两个相机获取同一物体的两幅图像；校正是指将两幅图像进行校正，使它们具有相同的视角和图像质量，从而进行匹配；匹配是指通过匹配两个图像中的像素点，得到它们之间的视差；最后，重建是指根据得到的视差图像，通过计算得到三维坐标。
图像获取是双目立体视觉测量中非常重要的一步，因为它决定了最终的测量精度。
在实际应用中，通常需要选择相机的参数、设置相机的位置和角度等，以便获得高质量的图像。
接下来的校正步骤是为了消除由两个相机拍摄角度不同和位置不同引起的视角畸变，这是为了方便生成精确的深度图像和三维坐标。
匹配是指计算两幅图像中像素的关联程度，以便测量像素之间的距离。
匹配通常采用区域匹配和特征匹配两种方法。
区域匹配是指在同一区域内找到最佳匹配的像素，而特征匹配是根据像素的特征来匹配像素。
匹配的结果是生成两个视差图像，它们显示了每个像素在水平方向上的距离。
最后，重建步骤是根据两个视差图像和相机的参数计算出每个像素的三维坐标。
这样就可以获得整个物体的三维形状和尺寸。
双目立体视觉测量系统在众多领域有广泛的应用，例如医疗、机器人、制造业、安防等。
在医疗方面，它可以帮助医生进行手术操作，提高手术精度。
在机器人领域，双目立体视觉测量系统可以帮助机器人精确测量物体的位置和形状。
基于双目结构光视觉的煤流量测量研究
基于双目结构光视觉的煤流量测量研究张俊升， 王洪磊， 李佳城（煤炭科学研究总院有限公司 智能矿山研究院，北京 100013）摘要：在常规的双目视觉系统中，常用的加速稳健特征和尺度不变特征转换匹配算法对图像质量要求高，针对煤炭这种颜色纹理比较单一的场景应用时容易失效，且需要消耗大量的计算资源，难以保证实时性；激光雷达在进行煤流量测量时，有效视场范围较小，对应的测量点数较少，扫描频率也较低，在带式输送机运行速度较快时，精度会大幅降低。
针对上述问题，提出一种基于双目结构光视觉的煤流量测量方法，将线结构光引入双目视觉系统，利用线结构光的约束，将图像特征点匹配简化成左右2幅图像行之间的匹配。
在保证双目系统相机光轴平行度的基础上，采用对应行匹配计算三维坐标点，提高采样频率和分辨率，进而提高煤流量测量精度，降低测量系统对光照和环境的依赖。
点云获取：利用线结构光凸显煤料截面曲线，提取煤料截面中心线的图像坐标，利用双目相机获取左右煤料截面线结构光图像，建立双目结构光三维重建模型，左右图像中心线坐标构成匹配点对参与计算煤料截面三维坐标，实现点云的实时获取。
煤流量计算：利用空载胶带截面点云和负载胶带截面点云，结合获取煤料点云，利用微元法对煤料三维点云进行采样，分别利用均匀网格化法和三角网格化法求取单位时间内的煤料体积，实现带式输送机煤流量测量。
实验结果表明，利用均匀网格化法检测煤料体积平均相对误差为6.758%，利用三角网格化法检测煤料体积平均相对误差为2.791%，三角网格化法测量精度高于均匀网格化法。
工业性试验结果表明，基于双目结构光视觉的煤流量测量方法与电子胶带秤相比，绝对误差最大值为87.855 t/h ，绝对误差平均值为25.902 t/h ，相对误差最大值为2.876%，平均相对误差为0.847%，满足煤矿非接触式煤流量测量使用要求。
关键词：带式输送机；非接触式测量；双目结构光视觉；双目相机；煤流量检测；均匀网格化；三角网格化；煤料点云中图分类号：TD634 文献标志码：AResearch on coal flow measurement based on binocular structured light visionZHANG Junsheng, WANG Honglei, LI Jiacheng(Intelligent Mine Research Institute, CCTEG Chinese Institute of Coal Science, Beijing 100013, China)Abstract : In the conventional binocular vision system, the commonly used speeded up robust features and scale-invariant feature transform matching algorithms have high requirements for image quality. When applied to scenes with relatively single color and texture such as coal, it is prone to failure. It needs to consume a lot of computing resources, which is difficult to ensure real-time performance. When using LiDAR for coal quantity measurement, the effective field of view is relatively small. The corresponding measurement points are few and the scanning frequency is low. When the belt conveyor runs at a faster speed, the precision will be significantly reduced. In order to solve the above problems, a coal flow measurement method based on binocular structured light vision is proposed. The linear structured light is introduced into the binocular vision system. By using the constraint of linear structured light, the image feature point matching is simplified into matching between left and收稿日期：2022-10-18；修回日期：2023-06-20；责任编辑：王晖，郑海霞。
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算法研究
算法开发流程
●标定算法研究 系统在建立标定数学模型的基础上 进行相机标 定，充分考虑焦距在x、y方向的差异性、一阶和二阶 的径向畸变、芯片中心点的偏移以及芯片的倾斜因子 等因素建立完整的标定数学模型，建立正确的物点与 像点的数学模型，实现物体的高精度测量。 ●特征圆的亚像素检测 系统开发了特征圆的高精度检测方法，达到国际 先进水平的亚像素检测精度，大大提高了测量精度。 ●编码特征点的自动识别定位 编码特征点分布在运动体的六个表面，系统准确 识别出各个面的方向，建立了正确的像点与物点的对 应关系，实现了高精度的摄像机标定及运动体位置姿 态的三维测量。 ●运动体位置的识别定位。 系统运用模板匹配算法，排除外界环境的干扰， 在图像视场范围内快速实现运动体定位，，大大提高 系统的检测速度，实现运动体的快速准确定位。 ●立体匹配 立体匹配建立各相机中对应同一个物体坐标点的像点匹配关系，实现多相机对物体坐标点的高精度测量。 运动体三维重建，系统根据对运动体表面信息的测量，实时对运动体进行三维重建，并根据当前的位 置，实时模拟运动体的运动状态。
双目标靶
标靶采用高精度铝合金基板，底板表面经过特殊处理具 有吸光效果，增加与特征圆的对比度。每块标靶都经过二次 测量，保证标靶的精度。特征圆圆心相对坐标精度达到 0.01mm。可根据用户的视场范围大小为用户提供合适型号的 标靶。
系统硬件
系统配置高分辨率数字相机、百万像素工业镜头、高精度 刻度标尺、360度视觉数字云台、视觉专用三脚架等硬件，为保 证标定算法和测量精度打下坚实基础。
机器视觉双目立体成像实验研发平台
VS220双目立体视觉测量系统平台
平台简介
三维测量系统采用双相机或多相机对空间自由运动体的三维位置坐标及姿态进行高精度测量， 高精度的标定模板、完善的摄像机标定数学模型对标靶特征点进行子像素检测保证系统的标定精 度，为系统的高精度测量提供保证。 系统能够对视场范围内的标靶进行自动识别定位，可在复杂的 背景环境下实现系统的现场标定，操作方便快捷。系统对运动物体上特征点进行实时检测，通过左 右图像中特征点图像坐标和双目测量原理实现特征点的三维空间坐标的测量。通过对运动体上特征 点的识别、定位并对数据进行分析进一步获取运动体的位置三维坐标、姿态、特征点之间的相对距 离 。Fra bibliotek三维运动体
三维运动体表面布置特征圆的多个标志点，系统通过三维运 动目标上本身固有特征点或安装特征点的检测，测量获取特征点 的三维数据，再对特征点的三维数据进行分析计算即可获取测量 目标的三维测量值。
机器视觉双目立体成像实验研发平台 测量模型
将目标运动体，放置在双目测量系统左右相机公共视场 范围内。通过对目标运动体上的特征点坐标的三维测量获取 特征点的相对距离、姿态及三维空间位置坐标值。