机器视觉测量技术6立体视觉.(推荐完整)
测绘技术中的立体视觉系统介绍
测绘技术中的立体视觉系统介绍导言测绘技术是一门涉及地理空间数据的科学与技术，随着科技的发展，立体视觉系统在测绘领域的应用越来越广泛。
立体视觉系统借鉴了人类视觉系统的原理，通过两个或更多摄像头同时拍摄同一景物，从而实现对景物的精确测量和三维重建。
本文将介绍立体视觉系统的基本原理、应用领域以及未来发展方向。
一、基本原理立体视觉系统的基本原理是基于视差的测量。
视差是指当两个眼睛从不同位置看同一景物时，景物在两个眼睛中的位置差异。
人类的双眼视差使我们能够感知深度和距离。
立体视觉系统仿照这一原理，通过两个或多个摄像头同时拍摄同一景物，并根据摄像头之间的位置关系计算出景物的三维信息。
立体视觉系统包含硬件和软件两部分。
硬件部分主要包括摄像头、三维测量仪和光源等组成，摄像头负责捕捉景物图像，三维测量仪用于精确测量摄像头之间的距离，而光源则提供适当的照明条件。
软件部分则是对图像进行处理和分析，使用计算机算法计算景物的三维坐标。
二、应用领域立体视觉系统在各个领域中都有着广泛的应用，以下将介绍几个典型的应用领域。
1. 地图制作在地图制作中，立体视觉系统能够提供高精度的地形和建筑物数据。
通过对大量航空影像进行处理，可以实现对地面的精确测量和三维重建，为地图制作提供基础数据。
立体视觉系统可以准确捕捉不同高度的建筑物的轮廓和细节，帮助绘制出真实且详细的地图。
2. 城市规划城市规划需要对城市的地貌和空间布局进行全面了解。
立体视觉系统可以提供高精度的城市三维模型，帮助城市规划师分析城市发展的需求和趋势。
借助立体视觉系统，规划师可以模拟不同城市规划方案的可行性，为城市建设和发展提供科学依据。
3. 工业制造在工业制造领域，立体视觉系统可以用于产品检验和质量控制。
通过对产品进行三维扫描和测量，可以快速准确地判断产品的尺寸和形状是否符合要求，避免产品缺陷导致的损失。
立体视觉系统在机器人控制和自动化生产中也得到广泛应用，提高了生产效率和品质。
全面详解机器视觉三维成像方法及应用
全面详解机器视觉三维成像方法及应用机器视觉三维成像目前应用最多的光学成像法包括：飞行时间法、激光扫描法、激光投影成像、立体视觉成像等。
飞行时间3D成像飞行时间（TOF）相机每个像素利用光飞行的时间差来获取物体的深度。
目前较成熟的飞行时间面阵相机商业化产品包括Mesa Imaging AG SR-4000， PMD Technologies Cam Cube 3.0，微软Kinect V2等。
TOF成像可用于大视野、远距离、低精度、低成本的3D图像采集，其特点是：检测速度快、视野范围较大、工作距离远、价格便宜，但精度低，易受环境光的干扰。
例如Camcueb3.0可靠的深度精度（<3mm @ 4m)，每个像素对应一个3D数据。
扫描3D成像扫描3D成像方法可分为扫描测距、主动三角法、色散共焦法。
扫描测距利用一条准直光束通过测距扫描整个目标表面实现3D测量，测量精度较高；主动三角法基于三角测量原理，利用准直光束、一条或多条平面光束扫描目标表面完成3D成像，如图2所示。
但测量复杂结构面形时容易产生遮挡，需要通过合理规划末端路径与姿态来解决。
色散共焦法通过分析反射光束的光谱，获得对应光谱光的聚集位置，如图3。
色散共焦法适合测量透明物体、高反与光滑表面的物体。
但缺点是速度慢、效率低；用于机械手臂末端时，可实现高精度3D测量，但不适合机械手臂实时3D引导与定位，因此应用场合有限。
图 2 线结构光扫描三维点云生成示意图图 3 色散共焦扫描三维成像示意图结构光投影3D成像结构光投影三维成像是目前机器3D视觉感知的主要方式。
结构光成像系统是由若干个投影仪和相机组成。
基本工作原理是：投影仪向目标物体投射特定的结构光照明图案，由相机摄取被目标调制后的图像，再通过图像处理和视觉模型求出目标物体的三维信息。
根据结构光投影次数划分，结构光投影三维成像可以分成单次投影3D和多次投影3D方法。
单次投影3D主要采用空间复用编码和频率复用编码形式实现。
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。
机器视觉中的立体视觉算法设计
机器视觉中的立体视觉算法设计机器视觉技术的快速发展，让机器像人一样识别和理解图像。
其中，立体视觉算法是机器视觉中的一项重要技术。
立体视觉算法是指通过两个或多个视角的不同图像，推断出场景的三维信息和深度，从而实现对图像的立体深度感知和建模。
目前，机器视觉中的立体视觉算法主要有三类：基于视差的立体匹配算法、基于三角测量的三维重建算法和基于深度学习的立体视觉算法。
基于视差的立体匹配算法是传统的立体视觉算法，其基本思想是通过像素点在不同视角下的位置偏移，计算出场景中不同的物体的深度信息。
其主要缺点是对图像的光照、纹理等因素较为敏感，容易受到噪声干扰，并且在处理复杂场景时需要大量的计算资源。
基于三角测量的三维重建算法是将多个视角下的二维图像转换为三维模型的一种方法。
该算法能够处理非常复杂的场景，并且对光照、纹理等因素较为鲁棒，适用于一些特殊的场景分析任务。
然而其缺点是需要较为高分辨率的图像作为输入，计算复杂度较高。
基于深度学习的立体视觉算法是近年来兴起的一种算法。
该算法通过卷积神经网络（CNN）对图像进行学习，并能够自动提取图像中的特征，进而推断出深度信息。
该算法具有较高的精度和较快的处理速度，而且能够快速适应不同的场景。
但是，由于深度学习算法是基于大量的数据训练得到的，对数据的需求量较大，并且需要充分考虑网络结构的设计和训练过程中的超参数调整，否则会影响深度学习算法的表现效果。
在实际应用中，传统的基于视差的算法和基于三角测量的算法仍然在一些特殊场景下得到了广泛的应用，例如在机器人导航和3D 扫描重建等领域中。
而基于深度学习的立体视觉算法则在无人驾驶、机器人视觉、虚拟现实、增强现实等应用方面得到了广泛的应用和研究。
总体而言，机器视觉中的立体视觉算法设计需要根据应用场景和数据的特点而进行选择。
机器视觉的快速发展为立体视觉算法的设计提供了更为广泛的应用场景，未来将会有越来越多的算法被研发和出现在市场上，将机器视觉的应用领域不断拓宽和深化。
(完整版)机器视觉测量技术6立体视觉.
I4 [ f (x, y) f (x 1, y 1)]2 ( x, y)S
I(xc , yc ) min(I1, I2 , I3 , I4 )
• 特征点匹配 设待匹配的候选特征点对的视差为 dx dy
f 为区域灰度均值
Fctg x
线结构光测距
脉冲飞行时间测距
蝙蝠和海豚超声测距
莫尔光栅测距
1、影像莫尔法：
一侧点光源，另一侧用眼睛观察。 光栅在面内移动等高线不变。
Nsl hN d Ns
2、光栅投影法：
光栅G1和G2。 一侧光栅微动，据条纹运动方向和趋势，判断物 体形状的凹凸。
激光雷达测距
已知调制频率和相位差,则物体到传感器的距离为:
2 1
n
m
( f (i, j) )2
mn j1 i1
• 唯一性约束
nm
R
fL (i, j) fR (i, j)
j1 i1
• 连续性约束 光滑物体>>投影连续>>视差连续
（2）基于边缘的立体匹配
• 在某一行上计算各边缘的位置． • 通过比较边缘的方向和强度粗略地进行边缘匹配． • 通过在精细尺度上进行匹配，可以得到视差估计．
第六章 立体视觉
1. 立体成像
•被动测距传感 >>视觉系统接收来自场景发射或反射 的光能量，形成图像.
主动测距传感 >>视觉系统首先向场景发射光能量， 然后接收场景对发射光能量的反射能 量，形成图像.
•共轭点： 同一场景点在二个图像中的对应投影点. •外极平面： 场景点与两投影中心. • 外极线： 外极平面与图像平面的交线. • 外极点： 同一平面上的所有外极线交于一点.
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。
机器人视觉—三维成像技术综述
机器人视觉—三维成像技术综述引言3D视觉成像是工业机器人信息感知的一种最重要的方法，可分为光学和非光学成像方法。
目前应用最多的还是光学方法，包括：飞行时间法、结构光法、激光扫描法、莫尔条纹法、激光散斑法、干涉法、照相测量法、激光跟踪法、从运动获得形状、从阴影获得形状，以及其他的 Shape from X等。
本次介绍几种典型方案。
节选于卢荣胜，史艳琼，胡海兵《机器人视觉三维成像技术综述》一文。
1飞行时间3D成像飞行时间（TOF）相机每个像素利用光飞行的时间差来获取物体的深度。
在经典的TOF测量方法中，探测器系统在发射光脉冲的同时启动探测接收单元进行计时，当探测器接收到目标发出的光回波时，探测器直接存储往返时间。
目标距离Z可通过以下简单方程估算：这种测距方式也称为直接TOF（DTOF）。
D-TOF通常用于单点测距系统，为了实现面积范围3D成像，通常需要采用扫描技术。
无扫描TOF三维成像技术直到近几年才实现，因为在像素级实现亚纳秒电子计时是非常困难的。
与直接计时的D-TOF不同的方案是间接TOF（I-TOF），时间往返行程是从光强度的时间选通测量中间接外推获得。
I-TOF不需要精确的计时，而是采用时间选通光子计数器或电荷积分器，它们可以在像素级实现。
I-TOF是目前基于TOF相机的电子和光混合器的商用化解决方案。
TOF成像可用于大视野、远距离、低精度、低成本的3D图像采集。
其特点是:检测速度快、视野范围较大、工作距离远、价格便宜，但精度低，易受环境光的干扰。
2扫描3D成像扫描3D成像方法可分为扫描测距、主动三角法、色散共焦法等。
其实，色散共焦法是扫描测距法的一种，考虑到目前在手机、平板显示等制造行业应用比较广泛，在此单独介绍。
1、扫描测距扫描测距是利用一条准直光束通过一维测距扫描整个目标表面实现3D测量。
典型扫描测距方法有：1、单点飞行时间法，如连续波频率调制（FM-CW）测距、脉冲测距（激光雷达）等；2、激光散射干涉法，如基于多波长干涉、全息干涉、白光干涉散斑干涉等原理的干涉仪；3、共焦法，如色散共焦、自聚焦等。
(完整版)机器视觉在测量领域中的应用
图 图像二值化就是将
像 图像上的像素点的
二 灰度值设置为0或
值 化
255，也就是将整 个图像呈现出明显 的黑白效果。
RGB图像
灰度化处理
二值化图像
在尽量保留图像细节特
图 征的条件下对目标图像 像 的噪声进行抑制，其处
滤 理效果的好坏将直接影 波 响到后续图像处理和分
析的有效性和可靠性。
滤波前
滤波后
常用滤波方法： （1）高斯滤波 （2）均值滤波 （3）中值滤波 （4）双边滤波
12
视觉测量的主要技术
图像处理对比图
RGB图像
灰度图像
二值化过程
二值化图像
高斯滤波
均值滤波
1350
1300
1250
1200
0
2
4
6
8
10
激光条序号
不同位置锻件高度重建结果
长轴类锻件直径重建结果
实现了大型热态锻件尺寸参数现场测量，测量精度可达0.2%
17
应用举例-圆柱类热态大型锻件直径测量
谢谢！ 欢迎提问！
18
方
法
特征信息重建
7
双目立体视觉测量原理-锻件测量
搭 建 在 线 测 量 硬 件
获取大锻件热态 几何特征清晰图像
几何特征快速提取 三
维
轮
廓
重
求取摄像机内参数（标定）
建
平
台
特征点匹配
求取测量现场摄像机 外参数
8
双目立体视觉测量方法-锻件测量
《立体视技术》课件
战场模拟：利用 立体视技术进行 战场模拟，提高 训练效果
游戏娱乐领域的应用
虚拟现实游戏：提供沉浸式体验， 增强游戏真实感
3D动画：提供立体视觉体验，增强 动画表现力
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
3D电影：提供立体视觉体验，增强 观影效果
3D打印：提供立体视觉体验，增强 打印效果
虚拟现实和增强现实领域的应用
Part Four
立体视技术的分类
主动立体显示技术
原理：通过控制左右眼分别接收不同的图像，实现立体视觉 优点：立体感强，视觉效果好 应用：电影、游戏、虚拟现实等领域 技术难点：需要特殊的显示设备和眼镜，成本较高
被动立体显示技术
原理：通过两个不同角度的图 像，分别进入人的左右眼，形 成立体视觉
未来立体视技术的发展方向
增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术的融合 3D打印技术的应用 智能眼镜和头戴式显示器的发展 立体视技术在医疗、教育、娱乐等领域的应用
THANKS
汇报人：PPT
立体显示原理：利用双眼视差原理，通过两个不同的图像， 分别进入人的左右眼，形成立体视觉
立体显示技术分类：包括主动立体显示技术和被动立体显 示技术
主动立体显示技术：通过控制液晶分子的排列，实现立体 显示效果
被动立体显示技术：通过控制光的偏振方向，实现立体显 示效果
立体显示技术的应用：包括3D电影、3D游戏、3D打印 等领域
立体视技术中的深度线索
双眼视差：双眼看到的图像存在差 异，这是判断深度的主要线索
单眼线索：单眼也可以判断深度， 例如阴影、纹理、颜色等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
运动视差：当物体在运动时，双眼 看到的图像也会发生变化，这也是 判断深度的线索
三维视觉测量技术的原理与应用
三维视觉测量技术的原理与应用近年来，随着科技的快速发展和工业制造业的进步，三维视觉测量技术成为了研究和应用的热点。
它可以以非接触的方式精确地测量三维物体的尺寸、形状和表面信息，广泛应用于制造业、机器人技术、医疗影像处理等领域。
本文将介绍三维视觉测量技术的原理和应用。
一、三维视觉测量技术的原理三维视觉测量技术基于计算机视觉和光学原理，通过获取物体的图像信息来测量其三维形状和尺寸。
其原理主要包括图像采集、图像处理和三维重建。
首先是图像采集。
使用特定的摄像机或激光扫描系统对物体进行图像采集。
通过将物体置于特定的光线环境中，使用摄像机或激光扫描系统获取多个不同视角的图像。
这些图像将被用于后续的处理和分析。
其次是图像处理。
通过对采集得到的图像进行处理，可以提取出物体的边缘和特征点等信息。
常用的图像处理算法包括边缘检测、角点检测和特征匹配等。
这些图像处理算法可以提高图像的质量和精度，从而提高测量的准确性。
最后是三维重建。
通过采集到的图像和处理得到的特征信息，利用三角测量原理来计算物体的三维形状和尺寸。
三角测量原理是基于视差的测量方法，通过不同视角下的图像特征来计算物体的深度。
常用的三维重建算法包括立体匹配、视差图像重构和三维点云生成等。
二、三维视觉测量技术的应用三维视觉测量技术在各个领域中有着广泛的应用。
下面将介绍几个典型的应用案例。
首先是制造业。
在制造业中，三维视觉测量技术可以用于产品检测和质量控制。
通过对产品进行三维测量，可以及时发现产品的缺陷和问题，提高产品的质量和可靠性。
例如，在汽车制造中，三维视觉测量技术可以用于车身焊接的检测和测量，确保焊接的精度和质量。
其次是机器人技术。
在机器人技术中，三维视觉测量技术可以用于机器人的感知和定位。
通过对环境中的物体进行三维测量，机器人可以获取物体的位置和姿态信息，从而实现自主定位和操作。
例如，在物流领域中，机器人可以利用三维视觉测量技术对货物进行测量和定位，提高物流效率和准确性。
立体视觉
m
n
(4.23)
{∑ ∑ [ S k (i , j )] } {∑ ∑ [T (i, j )]2}1/ 2
2 1/ 2 i =1 j =1 i =1 j =1
m
n
为一克服噪声的影响,还可将互相关函数定义为:
C ( x, y ) = i=1 j =1 ∑ ∑ [ Sk (i, j ) k ] [T (i, j ) T ] σ k σ T
P
4.2 内极点,内极线与内极平面
4.2.1 一般情况
P E 光心线与视平面 1 的交点 1 称为视平 面P1 的内极点(Epipolar) ,光心线与视平面 P2 的交点 E2 称为视平面 2 的内极点. P
P1 C1 DE1 I1 E1 DE2 E2 I2 P2 C2
图4.2 内极点与内极线
I1 P I1 设空间中有一点 P ,在1 上的投影为 ,则将由点 和光心线所确定的平 P I1 面称为内极平面(Epipolar plane),内极平面与视平面 1 的交线称为点 的内极线 I P (Epipolar),记为 DE .对称地,由点2 和光心线所确定的平面与视平面 2
θ
[证毕]
(4.21)
4.3 立体视中的配准
根据配准所采用的基元以及成象几何的不同,配准策略在很大程度上也是不同 的,其中根据配准方法的不同可分为基于面积的配准和基于特征的配准,根据成象 几何的不同可分为平行光轴配准和非平行光轴配准. 4.3.1 双目配准 在配准中可以有基于面积,特征等的不同方法,在计算的实现上可以直接计算 或采用层次方法实现. 4.3.1.1 基于面积的配准 基本思想: 把一幅图象中某一象点的灰度邻域作为模板,在另一幅图象中搜索具有相同(或 相似 )灰度值分布的对应点邻域,从而实现两幅图象的配准.在搜索过程中,通常是 以互相关函数作为两个搜索邻域间的相似性测度. 设 f L ( x, y ) 和 f R ( x, y) 分 别 为 双 目 立 体 视 觉 中 的 左 , 右 两 幅 图 象 ,( xL , yL ) 是 f L ( x, y ) 中的一点.取以( xL , yL ) 为中心的某一邻域作为模板 T,其大小为m × n .现在 f R ( x, y) 中平移模板T,并假设 T在水平方向平移 x ,在垂直方向平移y 后,它所覆 f ( x, y ) S S 盖下的 R 的第k个子图为 k .若 T与 k 相同,则它们的差为零,否则不为零.由 S 此定义T与 k 之间差别的测度为
视觉测量技术简介
视觉测量技术简介随着科技的不断发展，测量技术也在不断进步和创新。
其中一种重要的测量技术就是视觉测量技术。
视觉测量技术利用计算机视觉系统来获取、处理和分析物体的图像信息，从而实现对物体的三维形态、运动及其他相关参数的测量和分析。
本文将对视觉测量技术进行简要介绍。
1. 视觉测量技术的原理视觉测量技术基于计算机视觉系统，它主要包括图像获取、特征提取和三维重建等过程。
图像获取通常通过摄像机进行，它可以捕获物体的二维图像。
特征提取指的是从图像中提取出物体的特征点、边缘等信息，以便进一步分析。
三维重建是将二维图像恢复成物体的三维形状信息，从而实现对物体的尺寸、形态等参数的测量。
2. 视觉测量技术的应用领域视觉测量技术在许多领域都有广泛的应用。
其中，制造业是最主要的应用领域之一。
视觉测量技术在制造业中可以用于产品质量检验、尺寸测量、重量测量等。
此外，视觉测量技术还被应用于机器人导航、无人驾驶、医学影像分析、军事目标识别等领域。
3. 视觉测量技术的优势和挑战视觉测量技术相比传统测量方法有许多优势。
首先，它可以快速获取物体的图像信息，不需要接触物体，避免了传统测量方法中可能引起误差的接触过程。
其次，视觉测量技术可以实现对复杂形状的物体进行测量。
传统测量方法对于复杂形状的物体可能存在限制，而视觉测量技术可以更好地适应不同形状的物体。
然而，视觉测量技术也面临一些挑战，比如光线条件、图像噪声等因素会对其测量精度产生影响。
此外，视觉测量技术的算法设计和计算速度也是待解决的问题。
4. 视觉测量技术的发展趋势随着计算机技术和图像处理技术的不断进步，视觉测量技术也在不断发展和创新。
一方面，计算机视觉的技术无论在硬件还是算法方面都有了很大的提升，可以提高视觉测量技术的精度和速度。
另一方面，视觉测量技术与其他测量技术的融合也将成为未来的发展趋势。
例如，视觉测量技术与激光测量技术相结合，可以实现更精准的三维测量。
此外，机器学习和人工智能的应用也将推动视觉测量技术的进一步发展。
《立体视》ppt课件
实验三 间隙g与Da特征宽度的共同 影响
在实验三中，我们同时改变了特征的宽度h和间隔g，并对比了两种系列构型 情况下观察到的相对深度的变化情况。
第1种系列构型：单眼性特征宽度h+间隙g的总宽度不变，减小h的同时增大g， 或增大h的同时减小g，但是保证h和g的变化量互补，即h+g的总宽度恒定不变。
例子：笔尖实验 原理：两个图像不能完全重
合的视觉图像传入大脑，经 过大脑的合成、判别，使物 体产生了空间的深度感。
立体视觉的线索—双眼视差
有关深度知觉的线索，既有双眼视差 等生理的线索，也有明暗和阴影等客 观线索
双眼视差是其中最重要的线索，左右 眼视网膜上的物象存在一定程度的差 异，这就是双眼视差
有效侧和无效侧
支持证据
Nakayama和Shimojo发现，放置在有效遮挡侧的一个条棒，随着它与双眼性 表面的距离增加，条棒的感知深度也定量地增加。
对于条棒放置在无效侧的无效遮挡情形，单眼性区域并没有表现出定量的深 度：无论条棒离双眼性表面的距离如何变化，条棒始终位于双眼性表面相同 的深度。
无效遮挡构型，观察到不同Da Vinci构型中的双眼性特征处于一个同样的深度 平面上。与有效侧类似，由上往下，间隙g和Da特征宽度发生变化时，Da特 征并不是处在一个平面上，即相对深度发生了变化。 返回
实验结果分析与讨论
对于Da Vinci立体视，在融合极限范围内Da特征与双眼性特征之间的相对深度 会随着间隔g或者h增加而增大。
实验结果(续)
表1 被试者的融合极限宽度H
被试
1 2 3
融合极限宽度H
有效侧 14 14 12
无效侧 16 14 10
实验二 间隙gap对立体深度的影响
机器视觉技术基础 第九章 3D立体视觉PPT
binocular_disparity算子运行实例
binocular_disparity算子运行程序如下： *读取双目图像 read_image(Imagel, 'data/stereo-left')
read image(Image2, 'data/stereo-right') *进行立体匹配并返回视差图和匹配分数图 binocular_disparity (LImage, RImage, DisparityNCC, Score, 'ncc', 11,left_right_check', 'interpolation')
双目立体视觉系统
3.图像预处理与特征提取
获得图像后，需对获取的图像进行预处理。因为在图像获取过程中，存在一系列的噪声 源，通过此处理可显著改进图像质量，使图像中特征点更加突出。然后进行特征点的提取，
对立体像对中需要提取的特征点应满足以下要求： ①与传感器类型及抽取特征所用技术等相适应； ②具有足够的鲁棒性和一致性。
5.8-6.8微米
Z线性度
0.015%（0.015微米/毫米）
Z重复精度
0，1微米
使用激光三角技术进行测量
测量的主要步骤如下：
（1）对测量系统（包括激光平面、相机）进行标定。 （2）使用create_sheet_of_light算子创建激光三角技术模型。 （3）采集每个轮廓线的图像。 （4）使用measure_profile_sheet_of_light算子测量每张图中的轮廓线。 （5）使用get_sheet_of_light_result算子获取测量的结果。如果需要访问结果中的3D模型 ，可以使用get _sheet_of_light _result_object_model_3d算子。 （6）使用clear_sheet_of_light_model算子从内存中清除激光三角模型。
基于计算机视觉的立体视觉测量技术
基于计算机视觉的立体视觉测量技术随着计算机及相关技术的日趋成熟，计算机视觉技术也在不断地发展与完善。
其中一项应用较广的领域便是基于计算机视觉的立体视觉测量技术。
这项技术利用计算机视觉技术以及专业的三维成像软件，对物体进行三维测量与成像，具有精度高、速度快、可靠性好等优点，广泛应用于机械制造、建筑、医学、航空航天、地质学等领域。
一、计算机视觉技术的发展计算机视觉技术起源于20世纪60年代，随着计算机及其他相关技术的不断发展，计算机视觉技术也得到了飞速的发展。
计算机视觉技术可以通过数学、物理学和工程学的知识，实现对图像、视频等多媒体信息的处理、分析和识别等操作。
计算机视觉技术的研究内容包括数字图像处理、计算机视觉、机器视觉、自然语言处理等领域。
现在，计算机视觉技术已经与生产生活息息相关，在机器人、人脸识别、虚拟现实等多个领域取得了广泛的应用。
二、基于计算机视觉的立体视觉测量技术的基本原理基于计算机视觉的立体视觉测量技术主要是通过计算机对物体立体图像的测量与处理，实现对物体三维结构的测量和分析。
其基本原理可简单概括为：在特定的环境条件下，使用相机或其他激光成像设备捕获立体图像，然后对图像进行预处理、特征提取、匹配等操作，进而获取左右立体视图的对应关系，并且计算出物体三维结构的空间信息。
三、基于计算机视觉的立体视觉测量技术的应用1. 机械制造在机械制造领域中，基于计算机视觉的立体视觉测量技术尤其受到关注。
现在的机床可以预测出加工误差的大小，但是人类还需要去手动对零件进行测量，因此会浪费大量的时间。
而基于计算机视觉的立体视觉测量技术可以大大提高测量的效率和准确性。
使用该技术还可以制作出更加精确的工业机器人以及其他机械设备。
2. 建筑在建筑领域中，基于计算机视觉的立体视觉测量技术具有极大的优势。
使用该技术可以快速地测量出建筑物的尺寸、形态，对建筑物进行精准的设计。
在建筑施工中，利用该技术还可以监测施工的进度、完成的质量以及与设计的符合度等。
视觉测量技术第六章PPT课件
15
x x x
x y
x0 y0
XyS
YS y
ZS y
XS YS ZS
x XyS
XS
x
YS y
YS
x
ZS y
ZS
XZYDDD
XS
YS
x
y
x x x
f
y y y
x
x0 y
x
y0 y
ZS
f
x0
y0
f
x
k1 y
k1
x
k2 y
k2
x
p1 y
p1
kk12 p1
30
31
32
➢ 三维重建与精度分析
33
34
How accurate is V-STARS?
Typical accuracies are 25 to 50 microns (0.001" to 0.002") on a 3meter (ten foot) object.
Accuracy depends on several inter-related factors. The most important are: 1. The resolution of the camera you are using, 2. The size of the object you're measuring, 3. The number of photographs you're taking, and 4. The geometric layout ofcamera stations the (camera locations) relative to the object and to each other.
三维机器视觉及应用
P2 l
光电瞄准装置 （安装于三维移动台上）
y2
x2 x1 y1 l
h
sin
z2 z1 l cos
安装偏角的测量方法
在双向光电瞄准装置的上表面做一标记，并在双向光 电瞄准装置的上方放置一摄像机。
摄像机自上而下采集双向光电瞄准装置的上表面图像， 经图像处理便可得到瞄准装置的轴线。
三维机器视觉应用
视觉检测 视觉导引
三维曲面检测
轿车白车身检测
微小型飞行器昆虫运动仿生
装配机器人导引
谢 谢！
标定点发生方法
传统方法
标准靶尺法
1 3
4
2 5 计算机
标定点是靠光平面与标准靶尺上的特征的边缘 的交点提供的，因此，边缘的光反射会造成标 定点提取的误差。
要保证标准靶尺与单向移动台的严格垂直。这 在实际操作中很难做到，必然会引进由于不垂 直所产生的误差。
要保证单向移动台的移动方向与激光面的法向 垂直。这在实际操作中很难做到，必然会引进 由单向移动台移动方向和激光面的夹角所产生 的误差。
三维机器视觉及其应用
机器视觉
计算机视觉是采用图像处理、模式识别、 人工智能技术相结合的手段,着重于一幅 或多幅图像的计算机分析。
机器视觉偏重于计算机视觉技术工程化, 能够自动获取和分析特定的图像,以控制 相应的行为。
三维机器视觉主要方法
双目被动视觉 结构光主动视觉 双目主动视觉
双目被动视觉
控制移动台沿Z向移动，每移动一定的距离，摄像机自 上而下采集双向光电瞄准装置上表面标记的图像，经 图像处理便可得到标记点的位置。移动台一直沿Z向移 动，这样便可获得标记点一系列的位置，采用这些位 置点进行直线拟合，便可得到移动台Z向轴线的图像直 线方程。
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激光雷达测距
已知调制频率和相位差,则物体到传感器的距离为:
d
c 4f
4
测距范围： D c
2f 2
f频率，c光速，λ波长。
只能检测0-2π相位差，测距具有多义性。
技术实现难度较大。
•变焦测距
1 1 1 z z f
b df (z2 z) z( f z2 )
（3）基于区域相关性的立体匹配
• 在立体图像对中识别兴趣点，而后使用区域相关法 来匹配两幅图像中相对应的点．
• 兴趣点计算公式如下: (基于外极线)
I1 [ f (x, y) f (x, y 1)]2 ( x, y)S
I2 [ f (x, y) f (x 1, y)]2 ( x, y)S
全息干涉测量
• 结构光三角测距
[x, y, z] b [x, y, F ]
Fctg x
线结构光测距
脉冲飞行时间测距
蝙蝠和海豚超声测距
莫尔光栅测距
1、影像莫尔法：
一侧点光源，另一侧用眼睛观察。 光栅在面内移动等高线不变。
Nsl hN d Ns
2、光栅投影法：
光栅G1和G2。 一侧光栅微动，据条纹运动方向和趋势，判断物 体形状的凹凸。
假定垂直视差为零.
z BF xl xr
零视差线
•立体成象的一般情况：
2. 立体匹配的基本方法 （1） 立体匹配的基本约束
• 外极线约束
•一致性约束对图像Fra bibliotek行规范化处理(M×N)：
fL i, j ( fL i, j L ) / L
fR i, j ( fR i, j R ) / R
u 窗口内光强平均值. σ 光强分布函数
2 1
n
m
( f (i, j) )2
mn j1 i1
• 唯一性约束
nm
R
fL (i, j) fR (i, j)
j1 i1
• 连续性约束 光滑物体>>投影连续>>视差连续
（2）基于边缘的立体匹配
• 在某一行上计算各边缘的位置． • 通过比较边缘的方向和强度粗略地进行边缘匹配． • 通过在精细尺度上进行匹配，可以得到视差估计．
f 为区域灰度均值
• 相关系数
r(dx , d y ) {
[
( x, y)S
f1(x, y)
f1 ][
f2(x dx, y
dy)
f2]
[
( x, y)S
f1(x, y)
f1 ]2
(x, y)S [ f1(x d x , y d y ) f2 ]2}1/ 2
I3 [ f (x, y) f (x 1, y 1)]2 ( x, y)S
I4 [ f (x, y) f (x 1, y 1)]2 ( x, y)S
I(xc , yc ) min(I1, I2 , I3 , I4 )
• 特征点匹配 设待匹配的候选特征点对的视差为 dx dy
第六章 立体视觉
1. 立体成像
•被动测距传感 >>视觉系统接收来自场景发射或反射 的光能量，形成图像.
主动测距传感 >>视觉系统首先向场景发射光能量， 然后接收场景对发射光能量的反射能 量，形成图像.
•共轭点： 同一场景点在二个图像中的对应投影点. •外极平面： 场景点与两投影中心. • 外极线： 外极平面与图像平面的交线. • 外极点： 同一平面上的所有外极线交于一点.