基于结构光与双目视觉
基于3D深度传感ToF技术的基本原理解析
基于3D深度传感ToF技术的基本原理解析什么是ToF技术？ToF（Time of Flight）技术是一种基于发送和接收光脉冲来测量物体距离的技术。
这种技术通过测量光脉冲从光源到物体表面和从物体表面反射回来的时间差来计算物体的距离。
ToF技术最早应用于雷达测距系统中，随着时代的发展和技术的进步，这项技术也被应用于手机、摄像头、安防、机器人和自动驾驶等领域。
传统的深度感知技术在传统的深度感知技术中，常见的是结构光、双目视觉、单目视觉和激光雷达等技术。
结构光方法是利用项目仪和相机之间交替发送光斑和拍照，通过计算光斑的相对位移量来确定场景深度信息。
双目视觉则利用两个摄像头来观察同一场景，通过计算两个摄像头之间的视差角度得到场景深度信息。
单目视觉则是利用单个摄像头来捕捉场景，在通过机器学习和计算来获取场景深度信息。
激光雷达则是通过发送激光脉冲来扫描整个场景获得深度信息。
3D深度传感ToF技术的原理3D深度传感ToF技术是一种结合了ToF技术和CMOS图像传感器的深度传感技术。
其基本原理如下：1.光源通过可以自动调节强度和频率的激光二极管发射一束激光脉冲。
2.发射的激光脉冲经过场景后被物体表面反射回来，并通过光路过滤器进入ToF图像传感器。
3.ToF图像传感器测量了激光器发射的信号到被反射后返回的信号的时间差，从而计算出物体的距离。
4.CMOS图像传感器利用尽可能短的时间，在ToF图像传感器进行测量的过程中，获取场景图像数据。
5.在ToF图像传感器和CMOS图像传感器的控制下，通过软件算法将时间信息和空间信息融合在一起，形成真实的深度图像。
3D深度传感ToF技术的特点与传统的深度感知技术相比，3D深度传感ToF技术具有以下特点：1.速度更快：采用3D深度传感ToF技术的设备在使用时可以迅速地完成场景的高速扫描，并且离线处理速度也非常快。
2.可靠性更高：采用了ToF技术后，它对光照的依赖性大大降低，更加稳定可靠。
三维相机的工作原理
三维相机的工作原理
三维相机是一种能够获取三维空间信息的成像设备。
其工作原理如下：
1. 结构光技术：一种常用的三维相机工作原理是利用结构光技术。
该技术通过投射特定的光纹或光图案到被拍摄物体上，并使用相机采集被拍摄物体上的反射光或散射光信息。
相机将纹理的形变与物体的深度信息相结合，通过三角测量等算法计算出物体的三维空间坐标。
2. 双目视觉：双目视觉也是一种常见的三维相机工作原理。
该技术通过同时使用两个摄像头，模拟人眼的视觉机制。
每个摄像头捕捉到的图像稍有差异，通过计算两个摄像头之间的位移和视差，可以得到物体的深度信息。
3. 飞行时间法：飞行时间法也被用于三维相机中，利用激光器发射飞行时间短脉冲激光束，激光束照射到被测物体上并被接收器接收。
根据激光从发射到接收的时间差，可以计算出光传播的距离，从而得到物体的深度信息。
以上是三维相机的几种常见工作原理，不同的原理适用于不同的应用场景和需求。
主动式双目视觉三维成像技术研究
图像中心完全重合，即 Cl 和 Cr 并不是左右视图的中心点。
在 图 中 共 有 三 个 坐 标 系： xlol yl ， xror yr 和 XOY 。
xlol yl 为 左 摄 像 机 的 坐 标 系， 其 中 cl (clx ,cly ) ， Pl ( X l ,Yl ) 为
ol 坐标原点。 xror yr 为右摄像机的坐标系，其中 cr (crx ,cry )
， Pr ( X r ,Yr ) 以 or 为坐标原点。 XOY 为世界坐标系，其中
P( X ,Y , Z ) 以 O 坐标原点。
根据三角形相似原理，我们可以得知： ∆PPl Pr ∆POO′ 。
因此：
Pl Pr OO′
=
Z
− Z
f
98 | 电子制作 2018 年 4 月
实验研究
即：
实验研究
主动式双目视觉三维成像技术研究
牟科瀚，王泽勇 （西南交通大学物理科学与技术学院光电工程研究所，四川成都，610031）
摘要：本文引入结构光投影，通过投影随机散斑的方式，增加目标物体的特征点。实验结果表明，投影能有效的增加匹配点数、提高匹配 精度。将该方法用于列车底部件的三维成像，得到了较好的三维成像结果。 关键词：双目视觉；SIFT特征；结构光投影
双目视觉三维成像的数学模型如下图所示。为了数学 推导的简便，这先做两个假设：①透镜成像无畸变；②两 摄 像 机 成 像 是 行 对 准 的。 基 于 这 两 个 假 设， 得 到 空 间 点 P( X ,Y , Z ) 的深度与该店在左右视图中的坐标点 Pl ( Xl ,Yl ) 和 Pr ( X r ,Yr ) 的数学关系。
图 1 双目视觉系统数学模型
下面基于以上两个假设，进行数学推导。
基于结构光的三维形貌视觉测量方法研究
基于结构光的三维形貌视觉测量方法研究基于结构光的三维形貌视觉测量方法是一种非接触的三维测量方法。
其基本测量原理是采用计算机生成一定的结构光图案,用投影仪投射到被测物体表面,物体将对投射的结构光图案产生相位调制,表现为具有一定程度变形的结构光图案。
单目系统中利用相移法、傅里叶变换法解调出包裹相位,并进行相位展开,根据系统模型中的相位-高度关系式得到物体的三维坐标。
双目系统中,使用格雷码编码结构光图案,完成双目系统的立体匹配,再根据三角法求解得到物体的三维坐标。
本文以结构光为基础,主要研究了单目系统和双目系统相关的三维重建方法,并将重建方法应用到实际物体的测量,主要内容如下:(1)研究了单目系统中的三维重建的方法,指出单目系统三维测量的关键步骤:系统标定和相位展开。
在相机-投影仪系统中,建立严格的数学模型并求解相关的参数,以较高精度实现了单目系统三维形貌的恢复。
在相位展开方面,采用改进算法能够准确的求解相位主值和进行相位展开,提高了三维形貌恢复的速度和精度。
(2)研究了双目系统中三维重建的方法,针对传统的立体匹配方法匹配点数不多的问题,本文采用了格雷码编码结构光图案的方法,使得投影出的结构光图案中每个像素点都拥有唯一码值与其对应,明显提高了双目立体匹配的精度以及点数稠密度。
在三维计算方面,采用基于公垂线的解法合理处理理论与实际的误差,取得很好的效果。
(3)在单目系统中摄像机-投影仪系统的标定与在双目系统中相机的标定决定了三维测量的精度。
本文采用Bouguet的摄像机标定工具箱,实现了对摄像机较高精度的标定。
经过研究,指出投影仪可以看作是逆向的摄像机,采用基于平面的标定方法可以实现对投影仪的较高精度标定。
(4)针对静态目标的高精度测量问题,本文搭建了双目结构光的三维形貌测量系统。
采用python-opencv进行编码,利用格雷码编码的方法对静态目标投影42幅编码图案进行重建,建立了一套完整的双目编码结构光的测量系统,静态物体测量精度达到0.2mm,并完成软件实现。
双目结构光三维重建原理
双目结构光三维重建原理
双目结构光三维重建是一种通过使用两个相机和结构光投射器来获取物体表面的三维形状和深度信息的技术。
在双目结构光三维重建系统中，一个相机被用作主摄像机，另一个相机则被用作辅助摄像机。
结构光投射器通常被用来投射一系列结构化光纹到被测物体上。
这些光纹在物体表面上产生明暗变化，形成一种纹理图案。
双目摄像机系统通过同时拍摄两个视点下的纹理图案，并测量纹理的位移和形变来计算物体表面上的三维深度和形状信息。
当纹理图案投射到物体表面上时，由于物体的几何形状不同，纹理会在不同位置产生位移和形变。
通过分析不同视点下的位移和形变情况，可以计算出物体表面上每个像素的深度信息。
通过重建每个像素的深度信息，可以获取整个物体表面的三维形状。
在双目结构光三维重建中，需要进行相机的标定和纹理位移的计算。
相机标定用于确定相机内外参数，以及相机间的几何关系。
纹理位移的计算则通过比较两个视点下纹理图案的位移来计算出物体表面的深度信息。
总的来说，双目结构光三维重建利用纹理的位移和形变来计算物体表面的深度信息，从而实现对物体三维形状的重建。
该技术在许多领域中有广泛的应用，如计算机视觉、机器人技术和虚拟现实等。
基于结构光和双目视觉的三维重构(150510)PPT课件
双目测距原理
各坐标系关系示意图
三角法测量模型
xl
f
xc zc
xr
f
(xc B ) zc
yl
yr
f
yc zc
xc
B xl d
yc
B h d
zc
B f d
相机标定
定义 分类
相机标定：主要是获得相机几何 参数和光学参数（内部参数）以及相 机相对于世界坐标系的空间位置、方 向关系（外部参数）的过程。相机标 定结果的精度直接影响着计算机视觉 的精度
1) 除了端点，任意三角形的任意一条边不包含点云中的任何点。 2) 任意两条边若相交，只在公共端点相交。 3) 网格内的任意一个面都是三角面，且所有三角面的合集是点云集合的凸包。
贪婪三角剖分
它从一个随机的点开始，将越来越多的邻点包含进三角化网格，使网格逐渐增长。 在建网的过程中，每个点有可能被赋予这四种状态：FREE，FRINGE，BOUNDARY， COMPLETED。
视差一致性约束：在左右视差图中，若左图像的某一点的视差和以此视差对应 的右图像目标像素的视差相同,则满足视差一致性约束。
挑战性问题： 遮挡、弱纹理、深度不连续、光照影响、光学透射
立体匹配
立体匹配
点云重构
定义 方法
把点云重构成三维立体图形
三角剖分
贪婪三角剖分 Delaunay剖分
三角剖分
当得到被扫描物体的点云后，将进行三角剖分。三角剖分将点云组建成 一个由许多三角形组成的网格。通过三角剖分建立起来的网格应该满足以下 三个条件：
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End 演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法，在计算机视觉和图像处理领域有广泛应用。
本文将探讨双目线结构光三维重建的基本原理和关键技术。
一、基本原理双目线结构光的三维重建基于以下原理：通过投射具有特定空间编码的光线，利用摄像机捕捉图像，并对图像进行处理和分析，可以推断出场景中物体的三维形状和深度信息。
二、关键技术1. 双目成像双目成像是双目线结构光重建的基础。
通过使用两个物理上分开的相机，可以获取场景的不同视角，从而获得更多的信息，提高重建的精度和稳定性。
2. 线结构光投影线结构光投影是双目线结构光重建的核心技术。
通过投射特定编码的结构光，可以在场景中形成一系列光条或光带，从而在摄像机中产生对应的图像。
这样，可以通过分析图像中结构光的失真或形状变化，来推断物体表面的深度信息。
3. 结构光编码结构光编码是双目线结构光重建的重要组成部分。
通过在结构光中引入编码，可以增加光条或光带的区分度，从而提高重建的精度。
常见的编码方法包括灰度编码、正弦编码、校正编码等。
4. 影像获取与处理双目线结构光重建需要获取并处理图像数据。
影像获取涉及到摄像机的标定、同步和触发等技术，以确保双目系统的准确性和稳定性。
影像处理包括去噪、校准、纹理映射等步骤，以提取出有效的结构光信息，并进行后续的三维重建处理。
5. 三维重建算法三维重建算法是双目线结构光重建的核心内容。
常见的算法包括三角测量、立体匹配、点云拼接等。
这些算法通过分析不同视角的结构光图像，通过匹配和计算来推断物体的三维形状和深度信息。
6. 点云处理与可视化三维重建通常最终呈现为点云模型。
点云处理涉及到点云滤波、配准、分割等技术，以去除噪声、合并重叠点云、提取物体表面等。
点云可视化则将点云数据以直观的形式呈现，便于人们观察和理解。
综上所述，基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法。
它利用投射特定编码的结构光，结合双目成像和影像处理技术，通过分析图像中的结构光信息，推断物体的三维形状和深度信息。
深度相机原理
深度相机原理
深度相机是一种能够获取场景深度信息的摄像设备，它能够实现对物体的三维
立体感知，为虚拟现实、增强现实、手势识别等领域的应用提供了重要的支持。
深度相机的原理是通过结构光、飞行时间、双目立体视觉等技术来获取场景深度信息，下面我们将分别介绍这几种原理。
结构光原理是深度相机中常用的一种技术，它通过投射一种结构化光源（如光栅、条纹等）到场景中，然后利用相机捕捉被投射光源照射后的场景图像，通过对光源在场景中的形变进行分析，从而计算出场景中各个点的深度信息。
结构光原理的优点是测量精度高，但受到光照条件和材质的限制。
飞行时间原理是利用激光或红外光源发射脉冲光束到场景中，然后测量光束从
发射到接收所经历的时间，通过光速和时间的关系计算出场景中的深度信息。
飞行时间原理的优点是测量范围广，但受到环境光和材质的影响。
双目立体视觉原理是利用两个摄像头模拟人类双眼的视觉效果，通过计算两个
摄像头之间的视差来获取场景深度信息。
双目立体视觉原理的优点是适用范围广，但对摄像头的标定和同步要求较高。
除了以上几种原理外，深度相机还可以通过结合多种原理来提高深度信息的获
取精度和稳定性。
例如，结构光和飞行时间相结合可以克服各自的局限性，提高深度相机的性能。
总的来说，深度相机的原理是通过各种光学、计算机视觉技术来获取场景的深
度信息，不同的原理有各自的优缺点，可以根据具体的应用场景来选择合适的深度相机方案。
随着深度学习、人工智能等技术的发展，深度相机将在更多领域得到应用，为人们带来更加丰富的视觉体验和智能交互。
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究双目线结构光是一种常用的三维重建技术，通过光束在物体表面的投影和双目相机的视觉信息，可以实现对物体的三维形态重建。
本文将探讨基于双目线结构光的三维重建技术及其关键技术研究。
一、双目线结构光的原理双目线结构光是一种结合了双目立体视觉和结构光的技术，其原理是通过一个激光器或投影仪在物体表面产生光栅，再由两个相机分别从不同的角度拍摄物体表面的光栅图像。
通过分析两个相机拍摄的图像，可以确定物体表面上每个点的三维坐标，从而实现对物体的三维重建。
二、双目线结构光的关键技术1. 激光器或投影仪的选择激光器或投影仪是双目线结构光的核心设备，不同的激光器或投影仪对于三维重建的效果有着重要影响。
一般来说，选择较高功率、较高分辨率的激光器或投影仪可以得到更好的效果。
2. 相机的校准相机校准是保证双目线结构光技术成功的重要环节，主要包括相机的内参、外参、畸变等参数的标定。
只有准确标定了相机的参数，才能保证双目线结构光的精度和稳定性。
3. 光栅的设计与投影光栅的设计与投影是双目线结构光的关键步骤，它直接影响到三维重建的精度和稳定性。
通常采用的光栅有正弦光栅、三角光栅、格雷码光栅等，不同的光栅对于不同的场景和物体有着不同的适用性。
4. 三维重建算法双目线结构光的三维重建算法是实现三维重建的关键，主要包括立体匹配算法、相位解算算法、三角剖分算法等。
三维重建算法的选择需要结合具体的应用场景和物体特征，以保证重建精度和效率。
三、双目线结构光的应用双目线结构光技术在工业、医疗、文化遗产保护等领域有着广泛应用。
例如，在工业领域中，可以利用双目线结构光对复杂零部件进行三维重建和检测，以提高生产效率和质量。
在医疗领域中，可以通过对患者身体进行三维重建，为医生提供更精准的治疗方案。
在文化遗产保护领域中，可以利用双目线结构光对文物进行三维重建和保护，以保护和传承文化遗产。
综上所述，双目线结构光技术是一种重要的三维重建技术，其关键技术包括激光器或投影仪的选择、相机的校准、光栅的设计与投影、三维重建算法等。
基于结构光的3D摄像头介绍与测试分析
基于结构光的3D摄像头介绍与测试分析摘要：随着计算机技术和空间光调制技术的迅速发展，利用光学方法实现的图像识别技术也逐渐由传统的纯光学元件组成的系统向光学与计算机软硬件相结合的系统转变，得到越来越多的应用。
传统的光学图像识别方法是以二维图像相关为基础的，面对三维物体的识别仍然存在困难。
因此3D信息采集逐渐成为了计算机视觉领域的热点问题。
目前市面上常有的 3D 摄像头方案有结构光（Structured-light）、光飞行时间（TOF）和双目视觉（Stereo）这3种。
其中结构光具有主动测距且测距范围较远、测量精度高、不受光照变化及物体纹理影响、分辨率高、软件复杂度中等和功耗中等多方面的特性，同时在技术上也更为成熟，因而应用广泛。
关键字：3D；结构光；解析度；色彩还原一、3D结构光摄像头介绍3D结构光摄像头原理。
3D摄像头又叫深度摄像头，顾名思义，通过摄像头可检测出拍摄空间的景深距离，这是与普通摄像头的最大区别。
3D结构光摄像头原理（图1）：通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。
这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。
简单来说就是，通过光学手段获取被拍摄物体的三维结构，再将获取到的信息进行更深入的应用。
3D结构光成像技术组成：1）不可见光红外线(IR)发射模组：用于发射经过特殊调制的不可见红外光至拍摄物体。
2）不可见光红外线(IR)接收模组：接收由被拍摄物体反射回来的不可见红外光，通过计算获取被拍摄物体的空间信息。
3）镜头模组：采用普通镜头模组，用于2D彩色图片拍摄。
4）图像处理芯片：将普通镜头模组拍摄的2D彩色图片和IR接收模组获取的3D信息集合，经算法处理得当具备3D信息的彩色图片结构光介绍。
结构光，英文叫做 Structured light，通常采用特定波长的不可见的红外激光作为光源，它发射出来的光经过一定的编码投影在物体上，通过一定算法来计算返回的编码图案的畸变来得到物体的位置和深度信息。
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。
ToF技术与结构光技术、双目立体视觉技术
ToF技术与结构光技术、双目立体视觉技术有什么区别？ToF技术到底是什么？和现在大热的结构光技术、双目立体视觉技术到底有什么区别？分别都有哪些特性？作为SLAM（定位与地图构建）应用的支撑，深度相机小型化必然带动SLAM技术普及。
其中受益最大的当属手机和AR眼镜。
对于AR眼镜来说，SLAM是一项必备的底层技术。
支撑这项技术的关键，就是用深度相机解决定位和建图。
为什么这么说？因为一个实用便携的AR眼镜，必定是经常佩戴的，而且要满足在各种场合无论室内还是室外，都能有高精度、快响应的稳定性能。
目前在各种深度相机方案当中，符合这些性能，小型化，适合在AR眼镜上使用的就是ToF技术。
ToF技术到底是什么？和现在大热的结构光技术、双目立体视觉技术到底有什么区别？分别都有哪些特性？一、ToFToF（Time of Flight）飞行时间字面理解就是通过光的飞行时间来计算距离ToF的基本原理是通过红外发射器发射调制过的光脉冲，遇到物体反射后，用接收器接收反射回来的光脉冲，并根据光脉冲的往返时间计算与物体之间的距离。
这种调制方式对发射器和接收器的要求较高，光速那么快，对于时间的测量有极高的精度要求。
在实际应用中，通常调制成脉冲波（一般是正弦波），当遇到障碍物发生漫反射，再通过特制的CMOS传感器接收反射的正弦波，这时波形已经产生了相位偏移，通过相位偏移可以计算物体到深度相机的距离。
原理不复杂，但要实现较高的测量精度，并将发射接收模块小型化并不容易。
由于测量光的飞行时间需要非常高的频率和精度，早期的ToF设备在体积上一直存在问题，成本也高，所以多只用于工业领域。
ToF的小型化极大依赖于近年来集成电路与传感器技术上的突破，使得在CMOS芯片上对光脉冲相位的测量逐渐变得可行。
有芯片上的解决方案，才有小型化和低成本的产品出现。
据说目前最小的ToF模块IRSZ238XC，整个模块（包括传感器，镜头IR发射器及电路）尺寸为12mm×8mm。
基于散斑结构光与双目视觉的盾构出渣量实时检测方法
基于散斑结构光与双目视觉的盾构出渣量实时检测方法西安中铁工程装备有限公司陕西西安710200摘要：针对盾构施工过程中出渣量难以实时检测的难题，提出一种基于散斑结构光与双目视觉的盾构出渣量实时检测方法。
首先将散斑结构光投影至渣土表面以增加特征信息，再采用半全局立体匹配算法快速获取渣土表面点云数据。
然后提出一种基于层次B样条的渣土表面三维点云插值算法，解决了渣土表面点云数据缺失的问题。
最后利用采集到的点云数据对渣土表面轮廓进行了三维重构和渣土体积计算。
该检测方法应用于西安市某地铁盾构区间的工程现场试验，结果表明：测得的渣土体积与实际渣土体积之间的最大相对误差为4.6%，满足实际施工的精度要求。
关键词：双目视觉；三维重构；渣土体积计算；工程现场试验中图分类号：TP391.4 文献标识码：AReal-time detection method of shield slag discharge based on speckle structured light binocular visionZHANG Xin, WEI Mingle（Xi’an China Railway Engineering Equipment Co., Ltd, Xi’an 710200, China）Abstract: Aiming at the problem of real-time detection of slag discharge in shield construction, a real-time detection method of slag discharge of shield based on speckle structured light binocular vision is proposed. Firstly, speckle structured light is projected onto the surface of the muck to increase the feature information, and then the semi-global stereo matching algorithm is used to quickly obtain the point cloud data of the muck surface. Then, a 3D point cloud interpolation algorithm based on hierarchical B-spline is proposed to solve the problem of missing point cloud data on the surface of muck.Finally, the 3D reconstruction of the surface contour of muck and the calculation of muck volume are carried out by using the collected point cloud data. This detection method is applied to the field test of a subway shield section in Xi 'an, and the test results show that the maximum relative error between the muck volume measured and the actual muck volume is 4.6%, which meets the accuracy requirements of actual construction.Key words: speckle structured light; binocular vision; 3D reconstruction; calculation of muck volume; engineering field test0 引言在土压平衡盾构施工过程中，出渣量的检测对提高施工精细化程度和施工安全预警有着重要的作用。
基于双线结构光双目视觉的干排渣机排渣流量检测方法研究
第41卷,总第238期2023年3月,第2期《节能技术》ENERGY CONSERVATION TECHNOLOGY Vol.41,Sum.No.238Mar.2023,No.2基于双线结构光双目视觉的干排渣机排渣流量检测方法研究林悦楠1,范永胜2,李 健1,张 彪1,许传龙1(东南大学大型发电装备安全运行与智能测控国家工程研究中心,能源与环境学院,江苏南京210096;国家能源集团江苏电力有限公司,江苏南京210036)摘 要:实现电站锅炉干排渣机传送钢带上渣量的实时检测,对提高锅炉运行的经济性和可靠性具有重要意义。
针对锅炉底部无纹理炉渣在线检测,本文提出了耦合双线结构光和双目视觉的干排渣机流量在线检测方法,在双线结构光照射下,双目相机采集连续2帧带有红蓝颜色激光线图像,通过对图像RGB 通道分离、图像处理和亮点匹配,计算激光线处炉渣厚度;进一步利用互相关算法获得物料移动速度,进而结合炉渣横截面积和速度,计算获得炉渣无纹理对象的体积流量。
构建了双线结构光双目视觉测量系统,并开展了系统标定与实验评价研究。
结果表明:双目相机标定重投影平均误差为0.07个像素,具有较高精度;横截面积测算误差均小于2.1%,时均速度测算误差均小于2.1%,体积流量测算误差均小于2.6%。
结合炉渣经验堆积密度,本文方法可满足燃煤电站锅炉底部排渣量在线测量工业现场应用要求,为炉渣冷却风调整提供渣量数据支持。
关键词:双目视觉;双线结构光;无纹理;排渣流量;互相关中图分类号:TK313 文献标识码:A 文章编号:1002-6339(2023)02-0105-08收稿日期 2023-01-19 修订稿日期 2023-02-05基金项目:江苏省重点研发计划(社会发展)资助项目(BE2020691);国家能源投资集团有限责任公司科技创新项目(SD -JSFW -2021-47)作者简介:林悦楠(1996~),男,硕士研究生,主要研究方向为基于主动视觉的双目立体视觉测量系统研究。
tof 3d相机原理
tof 3d相机原理
3D相机原理是通过同时采集两个或以上的图像来测量距离和深度信息。
以下是一种常见的3D相机原理：
1. 双目立体视觉：使用两个摄像头或相机来模拟人类的双眼观察。
这两个摄像头被放置在一定的距离上，捕捉到的图像稍有差异。
通过比较这些图像的差异，相机可以计算出距离和深度信息。
2. 结构光：使用一个发射器发射结构光（通常是红外线）到场景中。
结构光通常以特定的模式投射，例如网格或条纹。
一个摄像头捕捉到这些被结构光反射或变形的图像，并通过分析图像的形变来计算出距离和深度信息。
3. 时间飞行：使用一个发射器发射脉冲激光到场景中。
激光束会与场景中的物体相互作用，并返回到相机中。
通过测量激光返回到相机的时间，相机可以计算出物体与相机之间的距离。
不同的3D相机原理适用于不同的应用领域和场景。
双目立体视觉常用于近距离的物体重建和移动机器人导航。
结构光和时间飞行常用于需要更大深度范围和更高测量精度的场景，如三维扫描、建筑测量和机器人视觉导航。
人造立体视觉原理
人造立体视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，旨在让计算机能够理解和分析三维场景，从而获取深度信息，以便更好地理解和与环境互动。
其原理基于多种方法和技术，以下是一些主要原理：
视差原理：人工立体视觉的基础原理之一是视差。
当一个对象在两只眼睛的视野中呈现不同的位置时，产生了视差。
通过测量这种视差，计算机可以估计物体的深度信息。
双目立体视觉：这是一种通过模拟人类双眼视觉来获取深度信息的方法。
通过两个摄像头或传感器模拟左眼和右眼的视角，然后计算视差以确定物体的深度。
结构光：这是一种使用激光或光投影仪发射结构化光的技术。
通过观察物体表面上的光线变化，计算机可以推断出物体的形状和深度。
时间飞行（Time-of-Flight）：时间飞行摄像机使用光的速度来测量物体到摄像机的距离。
它发射光脉冲，然后测量光脉冲返回摄像机所需的时间，以确定深度信息。
立体匹配算法：这些算法用于在左右摄像头图像之间找到对应的特征点，然后计算它们之间的视差。
常见的算法包括块匹配、SIFT（尺度不变特征变换）和极线几何等。
深度传感器：一些摄像机和传感器具有内置的深度传感器，如微软的Kinect和Intel的RealSense。
这些传感器可以直接提供深度信息，而无需额外的计算。
机器学习：深度学习技术在人造立体视觉中也得到广泛应用。
神经网络可以通过大量的标记数据进行训练，以改善深度估计的准确性。
这些原理和技术的组合使计算机能够模拟人类的立体视觉，从而获得物体的深度信息，这对于许多应用，如机器人导航、虚拟现实、增强现实、三维建模和自动驾驶等都具有重要意义。
MATLAB中常见的立体视觉技术介绍
MATLAB中常见的立体视觉技术介绍立体视觉技术是计算机视觉领域中的一项重要研究内容。
通过使用不同角度或位置的摄像机来获取场景的多个视点图像，然后通过对这些图像进行分析和处理，可以实现三维场景的重建和深度信息的获取。
MATLAB作为一款强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以用于立体视觉技术的研究和应用。
本文将介绍几种在MATLAB中常见的立体视觉技术，包括双目视觉、结构光、时间飞行三维成像以及基于深度学习的立体视觉等。
一、双目视觉双目视觉是指通过两个摄像机同时拍摄同一个场景，然后通过计算两个视点之间的视差来恢复场景的三维形状和深度信息。
MATLAB提供了一系列函数和工具箱，用于处理双目视觉相关的问题。
在使用双目视觉进行深度估计时，可以利用MATLAB中的图像配准和视差计算函数，例如'imregcorr'和'disparity'。
图像配准可用于将两个视点的图像对齐，然后计算视差图，通过视差图可以获取场景中的深度信息。
二、结构光结构光技术是一种通过投射光线或纹理来获取场景深度信息的方法。
MATLAB 提供了处理结构光图像的函数和工具。
例如，可以使用MATLAB中的计算机视觉工具箱中的函数'phaseunwrap'来处理结构光图像中的相位信息，从而获取场景的深度。
此外，MATLAB还提供了用于分析和可视化结构光图像的函数，例如'imshow'和'surf'等。
三、时间飞行三维成像时间飞行三维成像是一种通过测量光的飞行时间来获取场景深度信息的方法。
MATLAB可以用于处理时间飞行三维成像数据，提取深度信息并进行可视化。
例如，可以使用MATLAB中的图像处理函数和矩阵运算函数来处理时间飞行三维成像数据，例如'filter2'和'imshow'等。
通过这些函数的组合使用，可以实现对时间飞行三维成像数据的处理和分析。
d435原理
d435原理
D435相机是英特尔公司推出的一款深度相机，它采用了结构光原理进行成像。
结构光原理是一种常见的3D视觉测量方法，通过计算物体表面上的纹理信息和光线的投影变化，来获取物体的深度信息。
D435相机内部集成了一台红外摄像头和一台RGB彩色摄像头。
红外摄像头通过发射结构光，即一系列特定频率的红外线光束，照射在物体表面上。
这些红外线光束会在物体表面上形成一系列纹理，形成一种类似条纹的投影。
而RGB彩色摄像头则负责捕捉这些投影图像。
当红外线光束照射在物体表面上时，会发生折射、反射和散射等现象。
这些现象使得纹理的形状和位置发生变化，从而可以通过计算这些变化来确定物体表面上每个点的深度信息。
通过计算机视觉算法，D435相机可以将红外摄像头和彩色摄像头捕捉到的图像进行配准和处理，最终生成一个带有深度信息的三维模型。
D435相机的成像原理基于三角测量原理。
三角测量原理是一种常用的测量方法，它利用三角形的几何关系来确定物体的位置和形状。
在D435相机中，红外摄像头和RGB彩色摄像头之间的距离已经事先标定好，因此可以利用这个已知距离和红外光投影的变化来计算出物体表面上每个点的深度。
除了结构光原理，D435相机还采用了双目视觉原理。
双目视觉
是一种模仿人眼的成像原理，通过两个相机同时拍摄同一物体的不同视角，再通过计算机算法将两个视角的图像进行配准和处理，可以获得更加精确的深度信息。
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图像校正 (Rectified Images)
在校正图像中所有极线都平行
关键点
A.图像获取
B.相机标定
C.特征提取 D.立体匹配
E.三维重建
图像获取
在进行图像处理之前，先要用摄像机获取三维物
体的二维图像。光照条件、相机的几何特性等对 后续的图像处理造成很大的影响。
相机标定
为什么需要两个眼睛？
物体的深度信息可
以通过双眼的观察 得到。
亚像素(Sub-pixel)
在某些对精度要求较高的场合，需要对视差进一步
精细化 (Refinement)，亚像素是其中的一种方法。
立体视觉（Stereo Vision）
由两幅或多幅从不同视点拍摄的图像恢复场景三
维信息的技术 两个主要的子问题
值，秩为2。
Fundamental 矩阵
当内部参数未知（非标定的摄像机）：
ql Mpl qr Mpr
公式可表示为：
pl M ql 1 pr M qr
(qr )T Fql 0
1
M为内参矩阵 ql, qr为图像坐标 Fundamental矩阵秩同样为2。
F M T EM 1
特征点提取算法可以总结为：基于方向导数的方
法，基于图像亮度对比关系的方法，基于数学形 态学的方法三种。
立体匹配
立体匹配
三维重建
有了比较精确的匹配结果，结合摄像机标定的内
外参数，就可以恢复出三维场景信息。由于三维 重建精度受匹配精度，摄像机的内外参数误差等 因素的影响，因此首先需要做好前面几个步骤的 工作，使得各个环节的精度高，误差小，这样才 能设计出一个比较精确的立体视觉系统。
Fundamental矩阵是摄像机非标定的情况用的。
Reference: 《Learning OpenCV》
图像校正 (Rectified Images)
目的：规范化极线
约束中的极线分布， 使得匹配效率得到 进一步的提高。
校正后的图像不需
要求极线方程，因 为相对应的匹配点 在图像相对应的扫 描线(Scan-line)上。
通过摄像机标定来建立有效的成像模型，求解出
摄像机的内外参数，这样就可以结合图像的匹配 结果得到空间中的三维点坐标，从而达到进行三 维重建的目的。
特征提取
特征主要包括特征点、特征线和区域。大多数情
况下都是以特征点为匹配基元，特征点以何种形 式提取与用何种匹配策略紧密联系。因此在进行 特征点的提取时需要先确定用哪种匹配方法。
匹配问题 -> 视差图(Disparity Space Image) 相似而不是相同 遮挡问题: 场景的某些部分只在一幅图像中可见
重建问题 -> 3D
重建所பைடு நூலகம்要的摄像机参数 立体摄像机标定
极线几何 (Epipolar Geometry)
动机:在哪寻找匹配点? 极平面 极线 极点 极线约束 匹配点必须在极线上
2D 和 3D 的关系
现实存在的问题 一般的物体(Objects)都是三维的； 图像(Images)却是有关灰度，颜色等信息的阵列； 3D的深度(Depth)信息在一幅图像上不能明显的显示出 来。
2D的分析需要3D的信息 物体表面是连续，平滑(Smooth)的； 物体都有特定的形状和边界。 3D的信息可以通过2D的图像计算出来 视差(Disparity)，深度(Depth)信息等等。
P
Pl
极平面
Pr
极线
p l
p
r
Ol
el 极点
er
Or
极线几何 (Epipolar Geometry)
基线：左右两像机
P Pl 极平面 Pr
光心的连线；
极平面：空间点，
两像机光心决定的 平面；
极点：基线与两摄
极线
p l p r
像机图像平面的交 点；
极线：极平面与图
Ol el 极点 er 基线
Or
像平面的交线。
Essential 矩阵
左右两幅图像相对应的点之间的关系可以通过Essential
矩阵或是Fundamental 矩阵来表明。 Essential 矩阵是摄像机标定情况下用的。 公式： ( p )T Ep 0
r l
pr和pl分别是齐次摄像机坐标向量。 公式描述了点pr位于与向量Epl相关的外极线上。 Essential 矩阵是奇异矩阵，并有两个相等的非零奇异