Advertisement

一种新型的三维视觉测量方法,采用平面标定技术。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
结构光平面标定在结构光三维视觉测量领域中占据着至关重要的地位。以往的标定方法往往依赖于高昂的设备,且效率不高,流程繁琐。本文提出了一种全新的三维视觉系统中的结构光平面标定方案。该方案仅需借助一个简易的二维平面靶标,同时确保靶标与结构光发生交割,即可让靶标在摄像机视线范围内自由移动至多个不同位置。针对这些移动到的靶标平面,分别构建相应的世界坐标系,并计算该世界坐标系与摄像机坐标系以及图像坐标系之间的转换关系。通过精心设计的处理算法,可以将每个位置所获得的结果的结构光平面与靶标平面的交线方程统一地投影到摄像机坐标系下。随后,利用最小二乘法对多条交线进行拟合,从而能够准确地确定结构光平面在摄像机坐标系下的方程。实验结果表明,该方法展现出显著的高效性、简洁的步骤以及优异的通用性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 改进结构光
    优质
    本研究提出了一种改进的三维视觉测量技术中结构光平面的标定方法,旨在提升测量精度与效率,适用于多种复杂场景。 结构光平面标定是三维视觉测量中的关键步骤之一。传统的标定方法通常需要昂贵的设备,并且效率较低、操作复杂。本段落提出了一种新的在三维视觉系统中用于标定结构光平面的方法,该方法仅需一个简单的二维平面靶标,在保证靶标与结构光线相交的前提下,允许靶标自由移动至摄像机可视范围内的多个位置。 对于每个不同位置的靶标平面,建立对应的世界坐标系,并计算这些世界坐标系分别与摄像机坐标系和图像坐标系之间的转换关系。通过特定算法处理后,可以将各个位置得到的结构光平面与靶标平面交线方程统一到摄像机坐标系下。利用最小二乘法拟合多条交线即可确定出在摄像机坐标系中的结构光线方程式。 实验结果显示该方法具有高效性、操作简单且通用性强的优点。
  • 双目
    优质
    本研究聚焦于双目视觉系统中的标定及测量技术,探讨其在深度信息获取、物体识别等领域应用,提升精度与效率。 该项目的代码实现了双目视觉标定及立体匹配、视差计算与深度图生成等功能,并配有用于标定的图片资料。详细的项目描述可以在相关博客中找到,其中对各段代码的功能进行了具体阐述。欢迎交流讨论。
  • .rar_4HW_相机与图像处理(matlab)_
    优质
    本资源提供基于MATLAB的三维相机标定及图像处理方法,涵盖坐标系转换、内外参数校正等内容,适用于视觉技术研发。 在三维空间中的相机坐标标定用于方便视觉计算。
  • 基于双目重建
    优质
    本研究探索了利用双目视觉技术进行精确三维重建的方法,旨在提高物体或场景在数字化过程中的真实感与细节表现力。通过优化算法实现高效、准确的空间数据获取和建模能力,为计算机视觉领域提供新的解决方案和技术支持。 基于双目视觉的三维重建包括以下基本步骤:1、稀疏点匹配与重建(无图像校正);2、稀疏点匹配与重建;3、密集点匹配。
  • 基于双目重建
    优质
    本研究探讨了利用双目视觉技术进行精确的三维空间重建的方法,旨在提升物体或场景建模的准确性和效率。 基于双目视觉的三维重建技术利用两个摄像头从不同角度捕捉图像,并通过计算视差来获取深度信息,从而构建出目标物体或场景的三维模型。这种方法在机器人导航、虚拟现实以及增强现实中有着广泛的应用前景。
  • 基于双目重建
    优质
    本研究探索了利用双目视觉技术进行精确的三维空间数据获取与模型构建的方法,旨在提升复杂场景下的三维重建精度和效率。 基于双目视觉的三维重建方法,包括在Halcon下的实现。
  • 基于双目重建.zip
    优质
    本研究探讨了利用双目视觉技术进行三维空间重建的方法,通过分析立体图像对来获取深度信息,实现真实场景的高精度3D建模。该技术在机器人导航、虚拟现实及增强现实中具有广泛应用前景。 在Visual Studio下运行的三维重建实例代码使用了OpenCV库,并且基于双目视觉系统。
  • Halcon概述
    优质
    Halcon三维视觉技术是一种先进的机器视觉解决方案,通过精确捕捉和分析物体在空间中的位置、姿态及尺寸信息,广泛应用于工业自动化领域。 Halcon三维视觉技术包括三维检测与三维重构。
  • 基于双目立体重建
    优质
    本研究探讨了一种利用双目立体视觉技术进行高效、精确的三维场景重建的方法,旨在提升复杂环境下的空间数据获取能力。 ### 基于双目立体视觉的三维重建 #### 一、引言 随着计算机技术与图像处理技术的快速发展,计算机视觉作为一个新兴交叉学科,在理论研究与实际应用上均取得了显著进展。其中,三维场景重建是计算机视觉领域内一个备受关注的研究方向。通过三维重建技术可以获取物体或场景的空间几何信息,这对于机器人导航、图像监测、医学图像分析等领域具有重要意义。本段落主要探讨基于双目立体视觉的三维重建技术。 #### 二、双目立体视觉概述 双目立体视觉是模拟人类双眼观察世界的方式,利用两个摄像头从不同角度拍摄同一场景,并通过计算两幅图像之间的差异来确定景深信息,从而实现三维重建。这种方法的主要优点在于无需额外的人造光源,能够适应多种环境条件且成本相对较低。 #### 三、关键技术 ##### 1. 特征提取 特征提取是双目立体视觉中的基础步骤之一。文中介绍了几种常用的特征提取方法,包括SUSAN算子、Harris算子、Roberts算子、Sobel算子、二阶微分算子以及Canny算子等。通过实验对比分析后,最终选择了Canny算子用于边缘检测,因为它能够有效减少噪声的影响同时保持较高的准确度。此外,文中还提出了一种结合使用SUSAN和Harris算子的角点检测算法,并证明了该方法在提高精度与速度方面具有显著优势。 ##### 2. 摄像机标定 摄像机标定是确保三维重建准确性的重要步骤之一。文中详细讨论了几种常见的标定技术,包括DLT变换法、Tsai标定法和张氏标定法等,并最终选择了张氏标定作为实施方案。这种方法不仅考虑了摄像机的内外参数设置问题,还涵盖了镜头径向畸变校正机制,从而提高了整体精度与可靠性。 ##### 3. 立体匹配 立体匹配是双目视觉三维重建的核心环节之一,涉及从两幅图像中找到对应点的过程。文中深入研究了基于特征和区域的立体匹配算法,并最终选择了后者作为主要方案,因其具有更高的准确性和鲁棒性特点。在此基础上,还提出了一种改进后的全局能量最小化算法及线性生长算法以进一步提升匹配效率与准确性。 ##### 4. 三维坐标求解 三维坐标求解是双目立体视觉技术的最后一环。文中探讨了几种不同的计算方法,并最终采用了视差测距法来确定物体在空间中的实际位置。这种方法通过将视差图转换为深度图,进而生成高质量的三维效果图像。 #### 四、实验验证 本段落通过一系列实验验证了上述关键技术的有效性和可行性。使用MATLAB和VC++6.0编程环境实现了相关算法,并展示了这些方法的实际应用价值与正确性,从而为进一步的应用研究奠定了坚实基础。 #### 五、结论 基于双目立体视觉的三维重建技术是一种高效且实用的方法,在多种应用场景下可以发挥重要作用。通过对特征提取、摄像机标定、立体匹配和三维坐标求解等关键技术的研究改进,本段落提出的算法不仅提高了三维重建精度,还增强了其实用性与适应能力。未来研究可进一步探索更高效的解决方案,并探讨如何更好地将这项技术应用于实际场景中。
  • 部结构光
    优质
    面部结构光三维测量技术是一种利用特定图案光线照射面部,通过分析光线变形来精确获取面部立体信息的技术。 本书属于增材制造技术系列丛书的一部分,共分为五章来探讨相关主题:创新设计方法、三维测量原理与技巧、面结构光的三维测量技术基础、面结构光三维测量设备的操作及介绍以及实际操作中的三维测量案例和数据处理实例。 书中主要讨论的是面结构光的三维测量技术,并涵盖与其相关的正向工程和逆向工程技术。此外,还详细介绍了PowerScan系列三维测量设备的具体使用方法及其相关联的数据处理方式。 本书适合于高等院校机械工程专业、材料科学与工程专业的学生以及职业教育制造类课程的学生作为教材或参考书使用;同时对于从事产品开发及制造业的技术人员来说也是一份很好的参考资料。除此之外,对关注制造技术发展的人士和不同学科背景的读者而言同样具有阅读价值,并且适用于大学、中学乃至小学各阶段的学习者。