摄像机定位深度误差修正方法
光线法求解相机误差
光线法是一种测量方法，可以用于确定目标点的位置。
在摄影领域，它可以被用来解决相机误差的问题。
一般来说，相机在拍摄时会产生一些误差，例如镜头畸变、光线干扰等。
这些误差可能会导致拍摄出的图像与实际场景存在偏差，从而影响图像的质量和精度。
而光线法可以通过对拍摄图像中的光线轨迹进行分析，推断出目标点的位置，从而对相机误差进行修正。
具体来说，光线法可以通过对拍摄图像中的光线路径进行建模和分析，得出目标点的空间坐标。
然后，利用这些坐标信息，可以对相机的内参和外参进行标定和校准，从而消除相机误差，提高拍摄的精度和质量。
在实际应用中，光线法可以通过专业的相机标定工具来实现。
这些工具可以通过拍摄不同角度和距离的标定板或其它标定物体，获取足够的数据来建立光线路径的模型，并计算出相机的内外参数。
通过这些参数的调整，可以使得拍摄出的图像更加清晰、准确。
总之，光线法是一种有效的摄影测量方法，可以用于解决相机误差问题。
通过这种方法，可以使得拍摄出的图像更加接近实际场景，提高图像的质量和精度。
测绘技术中的摄影测量数据校正方法
测绘技术中的摄影测量数据校正方法摄影测量是一种利用摄影测量仪器进行测量和测绘的技术方法。
摄影测量数据在测绘工作中扮演着重要的角色，然而由于各种误差的存在，摄影测量数据常常需要进行校正。
本文将介绍摄影测量数据校正的几种常见方法。
首先，我们来介绍摄影测量数据中的几种常见误差。
摄影测量数据中的误差主要分为内部误差和外部误差两类。
内部误差是指摄影测量的仪器和器材本身引入的误差，比如镜头畸变、焦距误差等。
外部误差则是指摄影测量过程中外界环境因素引起的误差，如大气折射、地面高差等。
为了减小误差对摄影测量结果的影响，我们需要对摄影测量数据进行校正。
常见的校正方法有：内部校正、辐射校正和几何校正。
内部校正是指对摄影测量仪器的内部误差进行修正的方法。
其中最常用的是相对定向和绝对定向。
相对定向通过针对一幅影像选择控制点，利用这些控制点来修正影像中的定位误差。
而绝对定向则是将影像与大地坐标系相建立联系，通过GPS测量等方法对影像进行绝对定位，以消除影像中的位置、姿态误差。
辐射校正是指校正影像的亮度和色彩的方法。
在摄影测量过程中，由于大气折射和地面反射等因素的影响，影像的亮度和色彩会发生变化。
为了保证测量结果的准确性，我们需要对影像进行辐射校正。
常用的辐射校正方法有定标系数法和直方图匹配法。
定标系数法是通过测量不同亮度的参考板，建立影像的辐射校正模型，然后根据模型对影像进行校正。
而直方图匹配法则是通过对影像和参考影像的亮度分布进行比较，采用直方图变换的方法来进行校正。
几何校正是指校正影像几何特征的方法。
在摄影测量过程中，地面上的特征物体在影像上往往出现形变。
为了消除这种形变，我们需要对影像进行几何校正。
常见的几何校正方法有仿射校正和栅格校正。
仿射校正是通过对影像进行仿射变换，使得影像中的特征与实际地面上的特征相对应。
栅格校正则是通过提取地面上的特征点和影像上的特征点，建立栅格化模型，然后对影像进行校正。
综上所述，摄影测量数据校正是提高摄影测量结果准确性的重要环节。
相机校准的操作方法
相机校准的操作方法
相机校准是指通过对相机内外参数进行精确测量和计算，以消除相机镜头畸变、改善图像的几何质量，从而提高图像的准确性和可靠性。
一般来说，相机校准的操作方法包括以下几个步骤：
1. 收集标定板图像：使用已知尺寸的标定板，拍摄一组不同角度和位置的图像。
2. 提取角点：通过图像处理算法自动或手动提取标定板图像中的角点坐标。
3. 计算内外参数：使用角点坐标和标定板的已知尺寸，利用相机标定算法计算相机的内参数（如焦距、主点位置、畸变系数等）和外参数（如旋转矩阵、平移向量等）。
4. 畸变矫正：根据计算得到的内外参数，对相机图像进行畸变矫正，消除图像中的镜头畸变。
5. 验证校准结果：使用未参与标定的图像进行校准结果的验证，检查畸变矫正效果和图像几何质量的改善程度。
需要注意的是，相机校准的操作方法可能因不同的标定板、相机模型和标定算法而有所不同。
因此，在具体操作时，需要根据实际情况进行调整和优化。
tof相机 深度 相位 偏差 对齐
tof相机深度相位偏差对齐TOF（Time of Flight，飞行时间）相机是一种深度传感器，通过测量光脉冲从相机到物体往返的时间来计算物体的距离。
它在智能手机、机器视觉等领域有广泛应用。
TOF相机获取深度信息的主要原理是主动光探测，通过照射单元向目标物体发送光脉冲，然后用光学传感器接收反射回来的光信号。
在TOF相机中，深度信息的准确性取决于相位的测量精度。
相位是光信号往返过程中的一个关键参数，它反映了光信号往返的时间差。
相位测量偏差会导致深度信息的误差。
因此，为了提高TOF相机的性能，需要对相位进行精确的校准。
校准过程主要包括以下几个方面：1. 镜头校准：由于相机组装等误差，相机成像时物体的中心可能会发生偏移，需要进行镜头校准来确保成像准确。
2. 温度校准：温度变化会影响光速，从而导致测量到的深度信息出现偏差。
通过温度校准，可以找到温度变化与深度信息之间的线性关系系数。
3. 非线性校准：相机系统可能存在非线性因素，如光强衰减、光速变化等。
非线性校准有助于提高深度信息的准确性。
4. 共偏校准：校正由于光源、光学系统等因素导致的图像偏移。
5. 逐像素校准：针对每个像素进行校准，以提高深度信息的准确性。
在校准过程中，需要确保各个校准步骤的顺序和精度。
例如，镜头校准是基础，需要优先进行。
非线性校准和共偏校准可以合并进行，以提高效率。
温度校准对其他校准没有影响，可以随时进行。
如果修改了TOF相机的光源调制频率，那么除了镜头校准外，其他校准流程都需要重新实施。
通过严格的校准过程，可以降低TOF相机深度信息的误差，提高其在实际应用中的性能。
ccd定位补偿算法
CCD定位补偿算法介绍CCD（Charge-Coupled Device）定位补偿算法是一种用于消除CCD摄像机在成像过程中出现的定位误差的算法。
CCD摄像机是一种常用的数字图像采集设备，它使用光电传感器阵列将光信号转换为电信号，并通过后续处理生成数字图像。
然而，由于制造工艺和环境因素的影响，CCD摄像机在成像过程中可能出现一些定位误差，从而导致图像模糊或失真。
CCD定位补偿算法通过对采集到的图像进行分析和处理，可以根据定位误差的特点进行相应的补偿，从而提高图像的质量和准确性。
本文将详细介绍CCD定位补偿算法的原理、应用场景以及实现方法。
原理CCD定位补偿算法的原理基于对定位误差的分析和建模。
在CCD摄像机的成像过程中，由于光学元件、机械结构和电子元件的不完美性，图像位置可能存在微小的偏移。
这些偏移可能是由于镜头畸变、机械振动或电子噪声等因素引起的。
CCD定位补偿算法首先需要对采集到的图像进行定位误差的检测和分析。
常用的方法包括基于特征点匹配的图像对齐算法和基于光学流的运动估计算法。
这些方法可以通过比较图像中的特征点位置或像素值的变化来确定定位误差的大小和方向。
在得到定位误差的信息后，CCD定位补偿算法会根据误差的特点进行相应的补偿。
常用的补偿方法包括平移补偿、旋转补偿和缩放补偿。
平移补偿通过将图像中的像素沿着水平和垂直方向进行微小的平移来消除定位误差。
旋转补偿则通过对图像进行旋转来纠正图像的旋转误差。
缩放补偿则通过对图像进行缩放来修正图像的尺度误差。
应用场景CCD定位补偿算法在许多领域都有广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：1. 工业检测在工业生产过程中，CCD摄像机常常被用于对产品进行检测和质量控制。
然而，由于制造工艺的不完美性，产品的位置和尺寸可能存在微小的偏差。
CCD定位补偿算法可以对采集到的图像进行处理，消除这些偏差，从而提高检测的准确性和一致性。
2. 机器视觉机器视觉是一种利用计算机视觉技术对图像进行分析和处理的领域。
多相机视觉系统在轨道定位误差校正
多相机视觉系统在轨道定位误差校正多相机视觉系统在轨道定位误差校正文章标题：基于多相机视觉系统的轨道定位误差校正方法引言：轨道定位是现代交通运输系统中非常重要的一项技术。
多相机视觉系统作为一种高精度的测量工具，可以用于实时监测车辆在轨道上的位置，并对定位误差进行校正。
本文将详细介绍基于多相机视觉系统的轨道定位误差校正方法。
第一步：建立多相机视觉系统首先，需要在轨道上合适的位置安装多个相机，以覆盖整个轨道区域。
这些相机可以通过网络连接到一个主控制单元，用于接收和处理相机传输的图像数据。
第二步：图像采集与处理在运行过程中，相机将连续采集车辆在轨道上的图像。
这些图像将传输到主控制单元，进行图像处理和特征提取。
利用计算机视觉算法，可以提取出车辆在图像中的位置和姿态信息。
第三步：定位误差计算根据车辆在图像中的位置和姿态信息，可以计算出车辆在轨道上的实际位置。
然后，将实际位置与期望位置进行比较，得到定位误差。
这个过程可以重复进行，以获取连续的定位误差数据。
第四步：误差分析与建模通过对定位误差数据的分析，可以发现误差的来源和规律。
根据误差分析结果，可以建立数学模型来描述定位误差与各种因素（如光照条件、相机标定误差等）之间的关系。
第五步：误差校正算法设计基于建立的数学模型，可以设计相应的误差校正算法。
校正算法可以根据实时的定位误差数据，自动地调整相机参数或者采用其他控制策略，以提高定位精度。
第六步：实验验证与调优为了验证误差校正算法的效果，可以进行一系列的实验。
实验可以在实际的轨道环境中进行，通过对比校正前后的定位误差数据，评估算法的校正效果。
如果有必要，可以对算法进行进一步的调优。
结论：多相机视觉系统在轨道定位误差校正中具有重要的应用价值。
通过建立多相机视觉系统，采集和处理车辆在轨道上的图像数据，可以有效地校正定位误差，提高轨道定位的精度和可靠性。
未来，可以进一步研究和优化多相机视觉系统的算法和技术，以满足不同交通运输系统的需求。
MicrosoftWord-有关监控装置距离误差车位键调整的方法
MicrosoftWord-有关监控装置距离误差车位键调整的方法有关监控装置距离误差车位键调整的方法为杜绝因监控装置发生信号距离与地面信号距离误差引发安全问题，保证监控数据与地面信号设备一致，防止因监控距离与地面距离不一致引发安全问题，确保安全稳定有序可控，特对监控装置发生距离误差时的调整方法指导如下：一、监控装置显示器显示信号机距离与地面实际信号机距离不一致时，必须及时对监控装置进行功能键操作，修正误差距离，确保数据准确，保障监控装置能正确控制列车运行及杜绝监控装置因距离误差丧失去对列车的安全控制。
列车运行中，作业者必须加强对监控装置数据显示的检查确认，及时对发生误差的数据进行修正，确保监控数据与地面设备相符。
二、几个名词解释1、地面距离。
指机车与地面信号机之间的实际距离。
2、监控距离。
指监控器根据机车运行计算机车当前与监控器内预设前方信号机的距离（即监控器信号机显示距离）。
3、距离超前。
指机车监控器距离提前于地面信号机距离，在机车还未到地面信号机处，而监控器显示距离已走完。
如机车距离地面信号机距离有800米，监控器显示距离为600米，为超前200米，其针对监控器数据而言的。
4、距离滞后。
指机车监控器距离落后于地面信号机距离，在机车已到地面信号机处时，而监控器显示距离仍未走完。
如机车距离地机信号距离有600米，监控器显示距离为800米，为滞后200米；或机车已到地面信号机处，监控器仍有200米未走完，为滞后200米。
距离滞后也是针对监控器数据而言的。
三、距离发生误差时的调整1、距离滞后时的调整A．当距离滞后误差不大于50米，监控装置可自动根据过信号机情况进行校正；在设备自动校正出现故障时，可在机车对齐地面信号机时手动按压用[自动校正/8]键一次进行校正。
B．当距离滞后误差大于50米时，须在机车对齐地面信号机时手动按压用[车位/3]+[向前/1]键一次进行校正。
2、距离超前时的调整A．当距离超前误差不大于50米，监控装置可自动根据过信号机情况进行校正；在设备自动校正出现故障时，可在机车对齐地面信号机时手动按压用[自动校正/8]键一次进行校正。
视觉识别轨迹偏差问题解决方法
视觉识别轨迹偏差问题解决方法
视觉识别轨迹偏差问题是指在视觉识别任务中，由于环境光照变化、摄像头位置变动或目标物体运动等因素导致识别结果与真实轨迹存在较大偏差的情况。
为解决这一问题，可以采取以下方法：
1. 改进算法：通过优化视觉识别算法来提高其对光照变化、摄像头位置变动等条件的适应能力。
可以考虑使用更加鲁棒的特征提取算法、分类器或目标跟踪器，如使用深度学习方法进行特征提取和分类，或使用卡尔曼滤波等跟踪算法来减小目标位置变动对识别结果的影响。
2. 多传感器融合：结合不同的传感器信息进行识别，提高识别的鲁棒性。
例如，可以结合视觉和红外传感器来提高目标检测和跟踪的准确性，通过融合两种传感器的信息来增加对于目标位置的估计准确性。
3. 动态调整参数：根据环境变化，动态调整算法的参数，使得算法更能适应环境变化。
例如，可以根据光照变化调整图像亮度、对比度等参数，或根据目标运动速度动态调整目标跟踪算法的参数。
4. 数据增强与模型迁移学习：通过对训练数据进行增强操作，如旋转、缩放、加入噪声等，增加算法对于不确定性的适应能力。
另外，可以使用模型迁移学习的方法，将在其他数据集上训练得到的模型迁移到本任务中，从而提升算法的性能。
5. 引入反馈机制：在识别过程中，引入反馈机制来对算法进行监督和调整。
例如，可以通过人工干预来纠正识别结果，或使用强化学习的方法，通过反馈指导算法的学习过程。
总的来说，解决视觉识别轨迹偏差问题需要从改进算法、融合传感器、动态调整参数、数据增强与模型迁移学习以及引入反馈等多个方面综合考虑，结合具体应用场景采取相应的措施。
一种摄像头光学定位快速校正方法及其光轴校正方法
一种摄像头光学定位快速校正方法及其光轴校正方法专利名称：一种摄像头光学定位快速校正方法及其光轴校正方法技术领域：本发明涉及光学触控技术领域，特别是涉及一种摄像头光学定位快速校正方法及其光轴校正方法。
背景技术：触摸定位技术作为计算机人机交互领域的一种便捷、直观的技术方案，越来越被大众所认可。
摄像头光学定位作为一种触摸定位技术，以其优良的性能以及实惠的价格而收到市场的青睐。
专利号CN200910193302. 4的文档叙述了一种摄像头光学触摸定位装置以及镜头畸变校正的方法。
虽然采用上述方法能精确地实现触摸定位，但其校正步骤繁琐，耗时过长。
在实际使用过程中，由于设备震动等原因，将引起定位摄像头发生位移，从而出现定位不准。
由于摄像头定位是根据光学远离定位，所以定位摄像头位置发生较小变化，也会造成较大的定位偏差。
通过对问题设备的观察，在实际使用过程中，绝大部分情况是摄像头发生在屏幕平面方向发生位置偏转或移动，若重复按照该专利方法进行校正，将会给使用的客户以及工程服务人员带来很大困难。
发明内容为了克服现有技术的不足，本发明第一个技术目的是提供一种效率高、处理速度快和准确的光学定位系统的摄像头光轴快速校正方法。
为了克服现有技术的不足，本发明第二个技术目的是提供一种效率高、处理速度快和准确的摄像头光学定位快速校正方法。
为实现上述第一个技术目的，本发明采用的技术方案如下一种光学定位系统的摄像头光轴快速校正方法，包括以下步骤在屏幕上显示预设的用于对比的校正点；获取摄像头镜头的光轴初始偏转角度、校正点在屏幕上的像素位置；获取通过触摸校正点产生的触摸点光斑的像素位置；通过校正点的像素位置与光斑的像素位置做差，获取像素位置差；根据像素位置差、触摸屏单像素角度值和光轴初始偏转角度计算出镜头的光轴校正偏转角度。
优选地，所述光轴校正偏转角度为通过将像素位置差与单像素角度作积，得到一个偏转角度差，将偏转角度差与光轴初始偏转角度求和得出光轴校正偏转角度。
摄像头校准步骤
光为绿色新能源股份有限公司
报告人：李小宾
Lightway New Green Energy Co., Ltd
摄像头校准操作步骤
1.准备工具
1.网板框 2.校准板 3.4号内六角
摄像头校准的操作步骤
2.将网板框与校准板固定并装 在印刷机上 3.加载摄像头校准文件
摄像头校准的操作步骤
4.打开5-2选择Cameras Calibration选项 5.选择Motsrs选项修改z.x.y的坐标值 后点击Move to position
摄像头校t,得出分数值
摄像头校准的操作步骤
14打开5-2选择Run calibration
15.选择Camera01摄像头
摄像头校准的操作步骤
16.点击Start calibration选择OK， 开始校准
17.校准完成，点击OK，并保存
谢谢
摄像头校准的操作步骤
6.检查校准孔是否在正中间 7.通过移动X.Y的坐标使校准孔位置 移动到正中间，然后修改X轴和Y轴 的DP值
摄像头校准的操作步骤
8.点击Vision menu选项
9.点击Properties选项
摄像头校准的操作步骤
10.点击Acquire选项
11.选择Build ideal选项点击 Train
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ｃ ｓ ｒｔ ｅ ｅ ｏ ｅ ｔ ａ ｔｆ ｈ ｒ ｒｄ ｐ ｈ，ｉ ｒ ｉｇ ｔ ｅｃ ｍｐ ｎ ａｉ ｎ ｅ ｆ ｃ ｆｎｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｏ ｍｐ ｏｖｎ ｏ ｅ ｓ ｔｏ ｆｅ ｔｏ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ．Ｇｅ ｅｉ ｌｏｒｔ ｈ ｎ ｔ ａｇ ｉ ｃ ｈｍ ａ ｃｎ
ｒ ｄ ｃ ｅ ｒ ｈ ｒ ｎ ｅ ｑ ｉｋｌ ｗｈｉ ｈ ｒｉ ｃ ａ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｌ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｃ ｒ ｃ ｅ ｓｉ ｆ ｅ ｕ ｅ ｓ ａ ｃ ａ ｇ ｕ ｃ ｙ， ｌ ｔ ｅ ａ ｔｆ ｉｌｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ ａｇｏ ｈ ｈ ｓ ｔ ｈａ ａ ｔｒ ｔｃ ｏ ｅ ｉ ｉ ｈ ｉ ｈ ｇ ｆ ｃｅ ｃ ｏ ａ ｅ ｃ ｉ ｈ ｅ ｉ ｎ ｙ ｌ ｃ ｌｓ ａ ｈ， ｐ ｔｉｇ ｔ ｅ ｔ ｏ ｅｈ ｒｃ ｎ ｉ ｃ ｅ ｓ ｅ ｃ ｍ ｐ ｎ ａｉ ｎ ｅ ｆ ｃ ｆｔ ｅ Ｏ ｉ ｒ ｕ ｔ ｈ ｗｏ ｔ ｇ ｔ ｅ ａ ｎ ｒ ａ ｅ ｔ ｏ ｎ ｈ ｅ ｓ ｔｏ ｆｅ ｔｏ ｈ —
理和 遗传 算法 改进神 经 网络 的两种误差 补偿 方法 ， 并分别 对摄像 机定 位深度 方 向进行误 差修 正． 实验 结果表 明， 当使用 模糊 控制进 行误 差修 正后 ， 差 补偿 结 果得 到 了很 大 的改进 ； 用 遗传 算 误 采 法 改进人 工神 经 网络 ， 大地 提 高 了网络 学 习性 能 ， 有较 强 的拟合 能 力 ， 极 具 能对 深度 误 差 作 出精
轴与 检测平 面不 垂直 时 ， 会引入 透视 误差 ． 将 ２ ）软件 的误差
图 １ 定 标 模 板
第４ ２卷 增刊 （ ） Ｉ
２１ ０ ２年 ９ 月
东 南 大 学 学 报 （自然科 学版 ）
Ｊ Ｕ ＡＬＯＦＳ Ｔ Ｅ ＴＵＮ Ｖ Ｒ ＩＹ （ ｔｒｌ ｃｅｃ ｄｔ ｎ Ｏ ＲＮ ＯＵ Ｈ ＡＳ Ｉ Ｅ ＳＴ Ｎａ ａ Ｓ ｉ ｅＥ ｉｏ ） ｕ ｎ ｉ
ＶＯ１４ Ｓ ｐ Ｉ ．２ ｕ （） Ｓ ｐ ．２ ２ ｅ ｔ ０１
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ ０ ０ ．０ ２ Ｓ ．０ ｏ：０ ３ ６ ／． ｓ ．０ １— ５ ５ ２ １ ． １０ ８ ｓ
摄 像 机 定 位 深 度 误 差 修 正 方 法
卢 韶 芳 费 斌 张 超 陈玄真
（ 吉林大学通信工程学院 ， 长春 １０ ２ ） ３０ ５
摘要 ：为 了提 高机器 人辅助 外科 中手 术 导航 系统 的定 位精 度 ， 先通 过 多方 面 的视 觉定 位误 差 首 产 生 的原 因和 实验研 究获取 的误 差统计 结果 的分 析 ， 到 了空 间误 差分布 图． 得 然后研 究 了模 糊推
ｖ ｒ ｌ ｐ ｒｏ ａ ｃ ． ｅ ａｌ ｅｆ ｒ ｎ ｅ ｍ Ｋ ｅ ｒ ｓ：ｅ ｏ ｏ ｅ ｔｏ ｆ ｚ ｙ ｃ ｎｔｏ ； ｅ ｅｉ ｌ ｏ ｔ ｍ ｙ ｗｏ ｄ ｒ ｒｃ ｒ ｃｉ ｎ；ｕ ｚ ｏ ｒ ｌ ｇ ｎ ｔ ａ ｇ ｒ ｈ ｃ ｉ
立 体视 觉 的定 位 已成 为 这 些年 来 视 觉 导航 定 位系统 的研 究热 点 之 一 ， 寻求 定 位 的 同时 ， 定 在 对 位 的精 度要 求也 不 断 提 高 ， 某 种 程度 上 说 ， 位 从 定 精度 已成 为视觉 导航 定位 系统 的关 键 ， 定位 的精确
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｍ ｐ ｏ ｅ ｔ ｏ ｉｉ ｉ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｏ ｔａ ｘ ｌａ ｙ ｓ ｒ ｉ ａ ｐ ｒ ｔｏ ａ ｉ ａ ｓ ｒ ｃ ：Ｉ ｒ ｅ ｏ ｉ ｒ ｖ ｈｅ ｐ ｓｔ ｏｎｎｇ ａ ｃ ｒ ｃ ｆｒ ｂｏ ｕ ｉｉｒ ｕ ｇ ｃ ｌｏ ｅ ａｉ ｎ ｎ ｖ ｇ — ｔ ｎ ｓ ｓｅ ，ｔ ｅ ｃ ｕｓ ｓ ｏ ｈ ｓ ａ ｏ ｉ ｏ ｒｏ ｎ ｒｏ ｔｔｓｉａ ｅ ｕ ｔ ｒ ｍ ｘ ｒｍ ｅ ｔ ｒ ｉ ｙ ｔｍ ｏ ｈ ａ ｅ ｆｔ ｅ ｖｉｕ ｌｐ ｓｔ ｎ ｅｒ ｒ ａ ｄ ｅ ｒ ｒ ｓａｉｔｃ ｌｒ ｓ ｌｓ ｆｏ ｅ ｐｅ ｉ ｉ ｎｓａｅ ａ ｎｌｚ ｄ． Ｔｈ ｎ ｔ ｅ ｐ ｔａ ｒｏ ｉｔｉ ｔ ｎ ｍ ａ ｓ ａ ｅ ｏ ｔ ｉ ｅ ｎ ｙｅ ｅ ｈ ｓ ａ ｉｌｅ ｒ ｄ ｓｒｂｕ ｉ ｏ ｐ ｂ ａ ｎ ｄ． Ｔｗ ｏ ｋ ｎｄ ｆ ｅ ｏ ｏ ｐ ｎ ａｉ ｎ ｒ ｉ ｓ ｏ ｒ ｒ ｃ ｍ ｅ ｓ ｔｏ ｃ ｒｅ ｔｏ ｔ ｏ ｓ，ｆ ｚ ｙ ｉ ｅ ｅ ｃ ｎｄ ｇ ｎ ｔｃ ａｇ ｒｔ ｍ ｓｔ ａ ｍ ｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｎ ｕ ａ ｅｗ ｏ ｋ ａ ｅ ｓｕ ｏ ｃｉ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ｕ ｚ ｎｆｒ ｎ ｅ ａ ｅ ｅｉ ｌ ｏ ｈ ｔｉ ｒ ｖ ｈ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｔ ｄ— ｉ ｈ ｒ ｉｄ． Ｔｈｅ ｈ ｅ ｔ ｒ ｃ ｉｎ ｏ ａ ｅ ａ ｐ ｓｔｏ ｉ ｇ ｂ ｈ ｗｏ ｍ ｅｈ ｄｓｉ ｏ ｅ ｔｄ． Ｔｈ ｘ ｒ— ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｐ ｈ ｄｉｅ ｔ ｆｔ ｃ ｍ ｒ ｏ ｉｉ ｎ ｎ ｙ ｔ ｅ ｔ ｔ ｏ ｓｃ ｒ ｃ ｅ ｏ ｈｅ ｅ ｅ ｐｅ ｉ ｍ ｅ ｔ ｌｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ａ ，ｗｈｉ ｉ ｇ ｔ ｅ ｆ ｚ ｏ ｔｏｌｆ ｒｔ ｒｏ ｏ ｅ ｔｏ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｌ ｕｓｎ ｈ ｕｚ ｙ ｃ ｎ ｒ ｏ ｈｅ ｅｒ ｒｃ ｒ ｃｉ ｎ，ｔ ｅ ｅ ｒ ｏ ｐ ｎ ａ ｅ ｈ ｒｏｒｃ ｍ ｅ ｓ — ｔ ｎ ｉ ｍ ｐ ｏ ｅ ｒ ａ ｌ ｉ ｓｉ ｒ ｖ ｄ ｇ ｅ ｔ ｏ ｙ；ｗ ｈｌ ｉ ｅ ｇ ｎ ｔ ｌ ｏ ｔ ｍ ｏ ｉ ｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ａｔｆｃ ａ ｅ ｒ ｌｎｅｗｏ ｋ， ｉ ｕｓｎｇ ｔ ｅ ｅ ｉ ａｇ ｒ ｈ ｔ ｍ ｒ ｖ ｈ ｒｉ ｉｌｎ ｕ ａ ｔ ｒ ｅ ｈ ｃ ｉ ｉ ｔ ｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｒ ｉ ｇ ｐ ｒｏｒ ａ ｃ ｓｉ ｐ ｏ ｅ ｒ ａｌ ｈ ｅ ｗｏ ｋ ｌａ ｎ ｎ ｅ ｆ ｍ ｎ ｅ ｉ ｍ ｒ ｖ ｄ ｇ ｅ ｔｙ，ｗ ｉ ｔｏ ｇ ａ ｌ ｙ ｏ ｔｉ ｇ，ａ ｒ ｃ ｓ ｏ ｅ ｔ ｓｒ ｎ ｂｉ ｔ ｆｆ ｔｎ ｈ ｉ ｉ ｎｄ ｐ ｅ ｉｅ ｆ ｒ —
增刊 （ ） Ｉ
卢韶 芳 ， ： 等 摄像机 定位 深度 误 差遗 传算 法 改进 神经 网络 方法 ¨ 对误差进行预 测 ， 果 表 明模 糊 推理 和遗 传 算法 误 结
差补偿技术精 度较高 ， 具有较 强的拟合能力 ．
且能 达到 很好 的精度 ； 而对 于深 度方 向的误 差应 用
确 的预测 ， 一步提高 了神 经 网络 的补偿 效果 ． 进 遗传 算 法 能快 速减 小 搜 索 范 围， 人工 神 经 网络 而 算 法则具 有局部 搜 索效率 高 的特 点 ， 两者结 合起 来可 以提高 补偿 效果 的整 体 性能． 将 关键 词 ： 差修 正 ； 误 模糊 控制 ； 遗传 算法
共 是 ８× ２＝１ ６个点 ． ２ ７
● ● ● ● ● ● ● ●
１ 误 差 分析
１ １ 误差 产生 ．
１ ）硬件 的误差 硬件 引起 的误差 对 于定位 精度 的影 响非 常大 ． 考 虑实验 的条 件 ， 分 为定 标 工 具误 差 、 又 摄像 机 镜
头 畸变误 差 和透视误 差 ．
与否 将关 系到整 个 工 作 的成 败 ． 以 ， 究 能够 有 所 研
对 于机 器 人 辅 助 外 科 （ｏｏ ｓｉｅ ｕｇｒ， ｒｂ ｔ ｓｔｄｓｒｅｙ ａ ｓ
Ｒ ） 说， ＡＳ 来 立体 视觉 定 位 系 统是 机 器 人 辅 助微 创
手 术 系统 的子 系统 ， 是手 术导航 系 统 的重 要组 成部
引文格式 ：卢韶芳 ， 费斌 ， 张超 ， 摄像机定位深度误差修正方法［ ］ 东南大学学报 ： 等． Ｊ． 自然科 学版 ，０ ２ ４ （ １ ：６—４ ．［ ｏ：０ ３６ ／ ２ １ ，２ Ｓ ） ３ ０ ｄ ｉ１．９ ９ ｊ
ｉ ｎ １０１ ５ ５ ２ １ ． １０ ８ ｓ ．０ —００ ．０ ２ ｓ ．０ ］ ｓ
●
●
● ●
● ●
●
●
●
●
● ●
● ●
●
●
・・ ・ ● ・ ● ・ ・
● ● ● ● ● ● ● ●
对 于定标 工 具 误 差 ， 于 “ 步 法 ” 定 是 利 由 两 标 用 打 印的标 准模板 ， 使用 已知 尺寸 工具建 立 坐标系
・・ ・ ● ・ ・ ・ ・
Ｌｕ Ｓ ｏ ａ ｇ Ｆｅ ｎ Ｚｈ ｎ ａ Ｃｈ ｎ Ｘｕａ ｚ ｅ ｈａ ｆ ｎ ｉＢｉ ａ ｇ Ｃｈ ｏ ｅ ｎｈｎ
（ ｏｌ ｅｏ ｏ Ｃ ｌｇ ｆ ｍｍｕ ｉ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉｇ ｉｎＵ ｉｅｓｙ ， ｈｎ ｃｕ ３ ２ Ｃｈｎ ） ｅ Ｃ ｎｃ ｉ ｎ ｉｅｒ ，Ｊｉ ｎｖｒｉ Ｃ ａｇｈ ｎ１￣ ５， ｉａ ａｏ ｎ ｌ ｔ
中图分类 号 ： Ｈ １ ． Ｔ ６６４ 文献标 志码 ： Ａ 文章 编号 ： ０ １ ０ ０ （ ０ ２ Ｓ －０ ６０ １ ０ — ５ ５ ２ １ ） １０ ３ －５
Ｒｅ ｉｉ ｇ ｅ ｒ ｒ ｏ ａ ｅ ａ ｐ ｓｔｏ ｅ ｔ ｖ ｓｎ ｒ ｏ ｆ ｃ ｍ ｒ ｏ ｉｉ ｎ ｄ ｐ ｈ
传统 的方 法进 行修 正后 的误差还 比较 大 ， 以本 文 所
主要 研究 Ｚ 向的误 差补偿 方 法． 验 的定 标模 板 方 实 如 图 １ 示． 中小 圆直 径 ２１ｎ ， 所 图 Ｉ 中心处 ３个 大 圆 Ｔｌ 直径 ３ｎ ｉ， 邻 圆 中 心点 间距 ４ ｍｎ ， ， 向总 ｌ 相 ｉ ｌ ｌｘ Ｙ方
● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
而 实现 的 ， 因此标 准 模 板 、 具 尺寸 的误 差 直接 影 工
响着最 终 的结 果 ． 于 镜 头 畸变 误 差 而 言 ， 对 根据 几
何 光学 成像 理论 ， 轴 区 的成 像 被认 为 是 理 想 成 近 像 ， 实 际光 学 系统 的成 像 和近轴 区 的成像 是有差 而 异的， 它们 之间 的差异 即为像 差 ． 常 而言 ， 通 当视场 发生改 变 ， 畸变值 随之 改变 ， 越接 近视 场 的边 缘 ， 其 畸变值 越 大． 于透 视 误 差 ， 理 想 的摄 像 机 安装 对 在 情况下 ， 摄像 机光 轴 与检 测平 面垂 直 ． 当摄 像 机 光