摘要：本文针对显微镜光路复杂对三维物体的放大倍数过大使得采集的图像样本不理想的情况,将双目视觉系统的标定原理与显微系统产生的虚拟双目成像原理结合,提出了一种双目显微小孔成像模型。深入分析了显微摄像机系统的标定及畸变模型,然后,根据张正友的平面模板标定方法和Brown的方法,提出了一种双目标定算法,求解了摄像机内外参数和非线性畸变参数。最后结合Bouguet算法对图形进行校正,通过实验验证了本文所提方法的有效性。

摘要：为实现高精度的远距离被动测距,提出一种摄像机内、外参数以及双目CCD测距系统的标定方法。基于双目测距模型设计双目测距系统的机械结构,进行左右摄像机的单目标定,利用主点标定方法求出主点坐标,使用两步法线性求解摄像机的焦距、一阶径向畸变系数、旋转矩阵和平移向量,从而对高精度双目测距系统完成基线长、两摄像机光轴夹角和两像面相对位置的系统标定。实验结果表明,摄像机标定精度为0.582 6像素,双目测距系统的标定精度为0.208 mm,取得了较为理想的结果,此外,在300 m以内的目标实际测量精度高于0.28%,满足高精度双目测距的精度要求。

摘要：红外与可见光图像因其显著的光谱特性差异,在配准过程中易出现特征点误匹配率高的问题。当前广泛应用的误匹配剔除算法通常采用随机采样结合模型拟合的策略,这类方法往往难以兼顾配准精度和速度,表现为算法迭代次数过高或鲁棒性不强。针对这一问题,提出一种基于空间约束的优先采样一致性(SC-PRISAC)误匹配剔除算法。利用材料辐射率差异设计兼具红外与可见光特征的双光谱标定靶标,基于双边滤波金字塔标定获取相机内外参数,在此基础上利用极线约束定理和深度一致性原则构建异源图像间的空间约束关系。使用高质量特征点优先采样策略减少了算法的迭代次数,有效剔除误匹配特征点。实验表明:所提算法实现了亚像素红外与可见光双目标定,标定误差降低至0.430 pixel;在提高配准精度的同时,也有效提升了处理速度,单应性矩阵估计误差为7.857,处理时间仅为1.919 ms,各项性能均优于RANSAC(random sample consensus)等算法。所提算法为红外与可见光图像配准提供一种更为可靠和高效的误匹配剔除解决方案。

摘要：根据原木材积检测的特点,针对传统人工检尺存在的主要问题,基于双目视觉理论,设计了一种由CCD摄像机、单片机和上位机图像处理软件组成的自动化测量系统.选用HYC_600摄像机组建双目视觉前端,并给出了单片机信号采集处理板、光电编码器和光电开关等关键技术的设计方法,完成了双目标定、Bouquet校正、三维重构和各功能模块的软件开发.实验结果表明:该检测系统能有效克服人工检尺的缺点,成本低、精度高、可靠性强、安装使用方便.

摘要：基于对双目摄像机立体视觉系统进行标定的目的。采用HALCON标定板,通过软件丰富算子平台进行对比实验得到双目摄像机立体视觉系统的内部参数以及外部参数。算法结果准确,简单易行。其程序鲁棒性强,运算效率高,能够高效的运用到双目立体视觉系统中,为基于双目立体视觉的人脸三维重建提供了坚实的基础。

摘要：摄相机标定是3D四轮定位中至关重要的一步,其标定参数的精确性直接影响四轮定位的结果。针对传统的标定方法具有标定精度不高、操作复杂和误差大等问题,本文采用了多种标定方式,对两个不同大小的标靶进行了单目和双目标定操作,且根据平面标靶上的点与对应图像坐标系中像点之间的关系,来确定相机参数的求取。通过设计实验,对测试结果进行简要分析,验证了本方法的准确性和可行性,具备较好的应用前景。

摘要：为了满足视觉系统对于玩具小车的识别、定位和抓取,使用HALCON对相机进行系统标定,以消除相机畸变的影响。视觉系统创新性的使用了三相机进行图像采集,其中一个彩色相机用于识别,配套8mm镜头,两个黑白相机用于定位,配套12mm镜头。基于双目立体视觉系统和手眼标定系统,进行双目标定和手眼标定,得到对应的标定结果和标定误差。然后,通过得到的参数实现玩具小车的识别、定位和抓取,实验测试定位误差可以控制在0.3mm以内,能很好的实现玩具小车的抓取,满足工业生产的需求。

摘要：目前无人驾驶汽车以及汽车安全辅助驾驶技术是近几年的研究热点。针对汽车在城市拥堵道路上低速运行时完全自动驾驶安全性问题,重点研究了基于双目立体视觉行车中障碍距离检测方法。该方法首先根据双目标定理论获取左右摄像机的内外参数和畸变系数,再进行双目图像校正与匹配,然后根据左右图像中目标点的不同坐标得出视差,最后利用三维重建方程组得出障碍物的距离。实验结果表明:该方法对汽车前方5米左右的障碍物检测精度高,距离误差小,能在城市复杂交通环境中及时作出相应的反应,有效避免交通事故的发生。

摘要：针对双目识别技术以铝合金轮毂工件作为研究对象,利用MATLAB设计测量程序,并完成对铝合金轮毂工件的尺寸测量。首先,利用张正友标定法快速准确得出标定系数;然后,对轮毂图像进行直方图均衡化、中值滤波、自动阈值分割、Canny边缘检测、开运算等图像预处理,并对图像进行畸变校正和极线校正;最后,完成立体匹配得到其三维坐标,进行拟合计算处理得到轮毂尺寸,精度满足需求。

摘要：针对工业机器人在非接触式的工作环境下获取目标三维信息的潜在问题,设计出了一套基于机器视觉的机械臂双目测距系统。该系统采用Matlab和OpenCV对CMOS双目工业相机进行双目标定,并根据标定得到的相机内外参数进行立体校正,然后结合双目视觉的SGBM立体匹配算法计算出相应环境下的深度信息,最后利用二维图像和深度信息辅助机械臂控制中心获取目标工件的三维信息并作出相应命令操作。根据实验分析,该测距系统测量时间短、鲁棒性好、测量精度高。