VS220双目立体视觉测量系统平台

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双目测量系统简介课件

智能化发展
结合机器学习、深度学习等技术，实现双目测量系统的智能化发展，提高自动化和自适应性。
降低成本
通过技术创新和规模化生产，降低双目测量系统的成本，使其更广泛地应用于工业生产和日常生活中。
05
双目量系的用例
工业检测领域应用
工业零件尺寸检测
装配线定位与引导
双目测量系统通过立体视觉技术，能够快速准确地获取工业零件的三维几何尺寸，提高检测精度和效率。
03
三维重建
通过双目立体视觉技术，将获取的二维图像信息转换为三维空间中的点
云数据，进而进行三维重建，得到物体的三维模型。
应用领域
工业检测
双目测量系统可用于工业生产中的产品质量检测，如零件尺
寸、表面缺陷等检测。
逆向工程
通过双目测量系统获取物体三维数据，进行逆向工程设计，实现产品复制或优化。
机器人视觉
数据处理量大
双目测量系统需要处理大量的图像数据，对计算资源和数据处理能力要求较高。
成本较高
双目测量系统的设备成本较高，尤其是高精度型号，限制了其广泛应用。
未来发展方向
提高测量精度和稳定性
进一步优化算法和硬件配置，提高双目测量系统的精度和稳定性，降低环境因素对测量的影响。
拓展应用领域
将双目测量系统应用于更多领域，如生物医学、安全监控、虚拟现实等，满足不同行业的测量需求。
目标识别与定位
双目测量系统可以快速准确地识别和定位目标物体，为机器人提供精确的目标位置和姿态信息，实现机器人的自动化操作和控制。
场景重建与虚拟现实
双目测量系统可以获取场景的三维信息，用于场景重建和虚拟现实技术，为用户提供更加真实和沉浸式的体验。

双目立体视觉测量系统的标定

双目立体视觉测量系统的标定杨景豪;刘巍;刘阳;王福吉;贾振元【期刊名称】《光学精密工程》【年(卷),期】2016(024)002【摘要】考虑传统的自标定方法虽然无需场景信息即可实现摄像机标定,但是标定精度较低,故本文提出了一种新的大视场双目视觉测量系统自标定方法.该方法无需高精度标定板或者标定物,仅需利用空间中常见的平行线和垂直线建立摄像机参数与特征线间的约束方程,即可实现摄像机的内参数与旋转矩阵标定;同时利用空间中距离已知的3个空间点即可线性标定两摄像机间的平移向量.通过标定实验对本文提出的方法进行了验证.结果表明:该方法标定精度能够达到0.51％,可以较高精度地标定双目测量系统.由于避免了大视场测量系统标定中大型标定物制造困难,以及摄像机自标定过程中算法冗杂,标定精度不高等问题,该方法操作简便,精度较好,适用于大视场双目测量系统的在线标定.【总页数】9页(P300-308)【作者】杨景豪;刘巍;刘阳;王福吉;贾振元【作者单位】大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024;大连理工大学教育部精密特种加工实验室,辽宁大连116024【正文语种】中文【中图分类】TP391;TB92【相关文献】1.基于双目立体视觉的大范围光笔测量系统研究 [J], 肖伟红;王彬;郑光辉;漆振华2.稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法 [J], 马俊;3.稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法 [J], 何万涛;梁永波;李景贺4.基于双目立体视觉的小型工件测量系统 [J], 赵琛; 江卫华5.双目立体视觉测量系统的精度分析 [J], 杨洪涛;何海双;李莉;张荣荣;张宇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

机器人平面工具TCP的双目视觉标定方法

机器人平面工具TCP的双目视觉标定方法WANG Cai-dong;LI Zhi-hang;WANG Xin-jie;WANG Hui【摘要】工业机器人末端工具中心点(TCP)是机器人实际的运动轨迹,TCP的标定效率和精度直接影响机器人的作业质量.针对机器人平面式作业工具TCP的快速、准确标定需求,提出一种基于双目视觉的标定方法.通过改变机器人末端工具位置,结合双目视觉系统对靶标点进行测量,并进行坐标转换计算,从而求解出TCP.搭建机器人TCP标定实验平台,通过对比实验,验证了方法的正确性和有效性,满足实际机器人平面式末端工具的TCP标定要求,避免了传统接触式标定方法存在的碰撞风险.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2019(000)001【总页数】6页(P239-244)【关键词】平面式末端工具;TCP标定;双目视觉;非接触测量【作者】WANG Cai-dong;LI Zhi-hang;WANG Xin-jie;WANG Hui【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TH161 引言随着工业4.0的提出与实施，以及企业人工成本的增加，工业机器人的应用也越来越广泛。

在实际应用中，机器人通过安装在末端法兰盘的工具来完成各种作业任务，而工具中心点（TCP）相对于末端位置的偏移量大多是未知的，或者是不准确的，因此需要进行机器人末端工具TCP标定。

因为机器人的TCP为其实际运动轨迹，所以其标定精度直接影响机器人的定位精度以及作业质量。

目前工业机器人的运动轨迹编程分为示教式和离线式。

前者操作简单但灵活性差，并且当机器人的末端执行器发生改变和磨损时，则需要重新进行编程。

尤其当程序较复杂时，会带来很大的不便性，严重降低了作业效率。

而离线编程是通过计算机对机器人TCP的轨迹确定，只需更改TCP的运动坐标，就能完成程序的更改，大大提高了机器人的编程效率。

因此机器人TCP的精确标定十分重要。

TCP的标定虽然可以依靠外部基准系统进行高精度标定，但其造价昂贵，且依赖性强，增加用户的使用成本。

基于双目视觉的UVW定位平台关键技术研究

基于双目视觉的UVW定位平台关键技术研究随着科技的快速发展，双目视觉技术在机器人领域中得到了广泛应用。

基于双目视觉的UVW定位平台是一种能够实现高精度定位的平台，具有广阔的应用前景。

本文将重点研究该平台的关键技术。

首先，双目视觉系统的构建是实现UVW定位平台的基础。

该系统由两个摄像头组成，这两个摄像头安装在不同的位置，并能够同时获取目标物体的图像信息。

通过摄像头之间的基线距离和焦距等参数，可以计算出目标物体在三维空间中的位置信息。

其次，双目视觉的图像处理是实现UVW定位平台的关键技术之一。

在获取到目标物体的图像信息后，需要对图像进行处理，提取出目标物体的特征点。

通过特征点的匹配和跟踪，可以得到目标物体在图像中的位置信息。

另外，双目视觉的立体匹配算法也是UVW定位平台中的关键技术之一。

立体匹配算法可以通过对左右两个图像的像素进行对比，得到目标物体在图像中的深度信息。

通过深度信息的计算，可以得到目标物体在三维空间中的坐标信息。

此外，为了提高UVW定位平台的精度，还需要考虑系统误差的校正。

由于摄像头的安装误差、镜头畸变等因素，可能会导致定位结果的偏差。

因此，需要进行系统误差的校正，以提高定位的准确性。

最后，需要进行系统的集成与优化。

在实际应用中，UVW 定位平台需要与其他系统进行集成，以实现更加复杂的任务。

为了提高系统的性能，还需要进行系统的优化，以提高定位的速度和精度。

综上所述，基于双目视觉的UVW定位平台是一种能够实现高精度定位的平台，其关键技术包括双目视觉系统的构建、图像处理、立体匹配算法、系统误差校正以及系统的集成与优化。

通过对这些关键技术的研究，可以进一步提高UVW定位平台的性能，拓展其应用领域。

双目立体视觉测量系统的研究与实现

点的坐标测量是双目立体视觉的最基本内容．维空间点成像模型如图１所示，于空间对
收稿臼期：０１０２１】一】４
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乎失去了物体所有的深度信息，而物体的ｊ维然
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重构场景的蔓维空间，获取其三维信息．的视以人觉系统具有将获取的图像信息转换为立体视图的功能，现对客观世界三维场景的感知、识和理实认解．日立体视觉测量系统正是根据此原理，拟双模人类视觉处理景物的方式，求从二维图像中恢探
１２Ｏ
武汉工程大学学报
第３３卷
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双目立体视觉测量系统的设计与实现

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（．ｏｕｅａ，ＢｔｕｅＮｕｓｇＯｆｃｅｏｌｇ，Ｓｉａｈａｇ００８）１ＣｍｐｔｒｂｅｈｎｒｉｆｉＣｌｅｈｊｚｕｎ５０１Ｉｎｉｒｅｉ（．ｔｓａｄＥｅｔｃＥｎｉｅｒｇＤｐｒｍｅｔ２Ｏｐｉｎｌｃｒｇｎｅｉｅａｔｎ，ＯｒｎｎｅＥｇｎｅｉｇＣｌｇ。Ｓｉａｈａｇ０００）ｃｉｎｄａｃｎｉｅｒｏｌｅｈｊｚｕｎ５０３ｎｅｉ
ｒｌｖｎａｄｒｑｉｍｅｔｘｅｉｎｓｉｄｃｔｈｔｔｉｍｅｓｒｍｅｔｓｓｅｃｎｍｅｓｒｈｅ－ｉｎｉｎｌｏｅｏｖｎｂｅｔｉｅｅａｔｒｗａｅｅｕｐｎ．Ｅｐｒｈｍｅｔｎｉｅｔａｈｓａｕｅｎｙｔｍａａｕｅｔｒｅｄｍｅｓａｐｓｆａｏｍｏｉｇｏｊｃｎ
ｈｉｒｃｓｏ．ｇｈｐｅｉｉｎ
ＫｅｏｒｂｎｃａｔｒｏｖｓｏｙＷｄｓｉｏｕｌｒｓｅｅｉｉｎ，ｔｒｅｄｍｅｓｏａａｕｅｅｔａｒａｉｒｔｎ，ｉｇｒｃｓｉｇｈｅｉｎｉｎｌｍｅｓｒｍｎ，ｃｍｅａｃｌｂａｉｏｍａｅｐｏｅｓｎ
个重要分支，计算机视觉研究的重点和热点问题。双是
目立体视觉进行三维测量利用视差原理，对不同视角下获取的同一场景的两幅图像进行处理，从而恢复出空间物体的三维坐标信息。在双目立体视觉测量系统中，像机标摄定＿、３图像特征点提取和立体匹配技术ｌ是关键技术，］］＿５］

双目立体视觉测量原理

双目立体视觉测量原理双目立体视觉测量原理是基于人类双眼视觉的原理而设计的。

人类的双眼视觉是由于两只眼睛看到同一场景时，每只眼睛所看到的视角略微不同而产生的。

这种视角上的不同被称为视差，视差可以告诉我们观察的物体离我们有多远。

例如，当我们在街上看到一辆汽车时，我们的左眼和右眼所看到的视角略微不同，这种差异创造了视差，从而让我们知道汽车有多远。

基于这个原理，双目立体视觉测量系统利用两个相机模拟人眼的视觉，并借助计算机技术，解决了单眼视觉无法解决的某些问题。

通过对两只眼睛的视差图像进行处理，我们可以提取出三维信息，这样就可以进行测量。

在双目立体视觉测量系统中，主要有以下四个步骤：图像获取、校正、匹配、重建。

其中，图像获取是指通过两个相机获取同一物体的两幅图像；校正是指将两幅图像进行校正，使它们具有相同的视角和图像质量，从而进行匹配；匹配是指通过匹配两个图像中的像素点，得到它们之间的视差；最后，重建是指根据得到的视差图像，通过计算得到三维坐标。

图像获取是双目立体视觉测量中非常重要的一步，因为它决定了最终的测量精度。

在实际应用中，通常需要选择相机的参数、设置相机的位置和角度等，以便获得高质量的图像。

接下来的校正步骤是为了消除由两个相机拍摄角度不同和位置不同引起的视角畸变，这是为了方便生成精确的深度图像和三维坐标。

匹配是指计算两幅图像中像素的关联程度，以便测量像素之间的距离。

匹配通常采用区域匹配和特征匹配两种方法。

区域匹配是指在同一区域内找到最佳匹配的像素，而特征匹配是根据像素的特征来匹配像素。

匹配的结果是生成两个视差图像，它们显示了每个像素在水平方向上的距离。

最后，重建步骤是根据两个视差图像和相机的参数计算出每个像素的三维坐标。

这样就可以获得整个物体的三维形状和尺寸。

双目立体视觉测量系统在众多领域有广泛的应用，例如医疗、机器人、制造业、安防等。

在医疗方面，它可以帮助医生进行手术操作，提高手术精度。

在机器人领域，双目立体视觉测量系统可以帮助机器人精确测量物体的位置和形状。

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。

机器视觉之工业相机传统标定与自标定

机器视觉之工业相机传统标定与自标定机器视觉之工业相机传统标定与自标定机器视觉的基本任务之一是从摄像机获取图像信息并计算三维空间中物体的几何信息，以此重建和识别物体。

而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。

在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机标定。

总的来说，工业相机的标定可以分为传统标定方法和自标定方法两大类。

传统工业相机标定的基本方法是在一定的相机模型下，通过对特定标定参照物进行图像处理，并利用一系列数学变换公式计算及优化，来求取相机模型内部参数和外部参数。

传统的工业标定方法按照标定参照物与算法思路可以分成若干类，如基于3D立体靶标的相机标定、基于2D平面靶标的相机标定、以及基于径向约束的相机标定等。

然而，该方法在场景未知和摄像机任意运动的一般情况下，其标定很难实现。

20世纪90年代初，Faugeras，Luong，Maybank等人首次提出了摄像机自标定方法。

这种自标定法利用摄像机本身参数之间的约束关系来标定，而与场景和摄像机的运动无关，不依赖于标定参照物，仅利用相机在运动过程中周围环境图像与图像之间的对应关系来对相机进行标定。

目前已有的自标定技术大致可以分为基于主动视觉的摄像机自标定技术、直接求解Kruppa 方程的摄像机自标定方法、分层逐步标定法、基于二次曲面的自标定方法等几种。

相机自标定相对于传统方法有更好的灵活性和实用性，通过十多年的不懈努力，理论上的问题已基本解决，目前研究的重点是如何提高标定算法的鲁棒性以及如何很好地用这些理论来解决实际视觉问题。

维视图像VS220双目立体视觉测量系统平台采用双相机或多相机对空间自由运动体的三维位置坐标及姿态进行高精度测量，高精度的标定模板、完善的摄像机标定数学模型对标靶特征点进行子像素检测，保证系统的标定精度，为系统的高精度测量提供保证。

基于双目立体视觉的手持式光笔三坐标测量系统

ｔｖｒｅｓｉｅＴａｇｔ
物体点三坐标钡量技术在现代工业生产中有着重４要的基础作用，量方式一般分为接触式与非接触式测两种。传统的接触式三坐标测量机测量精度很高，但
价格昂贵，且对实验室环境要求高，能实现工业现场不测量。非接触式如结构光测量系统Ｊ能够快速获取，
Ａｂｔａｔ：Ａｏｅｓｒｃｎｖｌ３Ｄ－ｃｏｄｎｔｅｓｒｍｅｔｓｓｅｕｓｎｇｌｈ－ｎｂｓｄＯｉｏｕａｔｒｏｖｓｏｙｔｍｓｏｒｉａｅｍａｕｅｎｙｔｍｉｉｔｐｅａｅｎｂｎｃｌｒｓｅｅｉｉｎｓｓｅｗａｇ
的结构分布没有特殊要求。实验结果表明，系统实现了对物体的接触式测量，该系统精度稳定可靠。
关键词：持式光笔相机标定双目立体视觉光束法平差回光反射标志点手中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ｂ
ｐｒｓｎｅｎｔｓｐｐｒｅｅｔｄｉｈｉａｅ．Ｔｈｙｔｃｎｌｇｆｔｓｓｓｅｃｎａｎａｒａｉａｉｎ，ｒｔｏｅｅｔｖｅｋｅｅｈｏｏｙｏｈｉｙｔｍｏｔｉｓｃｍｅａｃｌｂｒｔｏｅｒ —ｒｆｃｉｅｌｔｒｅｓｓｉｋｅｎｌｇ－ｐｅａｉｒｔｏｎｍｅｓｒｎｅｄｏｉｈ —ｐｅｅｆａｉｒｔｏｅｈｌｇ．ａｇｔｔｃｄｏｉｈｔｎｃｌｂａｉｎａｄａｕｉｇｈａｆｌｇｔｎｓｌ —ｃｌｂａｉｎｔｃｎｏｏｙＴｈｔｕｔｅｏａｄｏｄｐｎｉｅｙｓｍｐｌｅｓｒｃｕｒｆｈｎｈｌｅｓｖｒｉｅ，ａｄｔｅｅａｅｎｐｅｉｌｒｑｉｅｎｓｆｒｔｅｄｓｒｂｔｏｎｈｒｒｏｓｃａｅｕｒｍｅｔｏｈｉｔｉｕｉｎｏｈｅｒｅｅｔｖａｇｔｎａｕｉａｆｌｇｔｅｆｔｅｒｔｏ－ｒｆｃｉｅｔｒｅｓａｄｍｅｓｒｎｇｈｅｄｏｉｈ－ｐｎ．Ｔｈｅｔｒｓｌｓｓｏｔａｈｓｓｓｅｒ — ｌｅｔｓｅｕｔｈｗｈｔｔｉｙｔｍｅ

双目立体视觉动态角度测量方法

双目立体视觉动态角度测量方法郭继平;李阿蒙;于冀平;宋涛;伍沛刚【摘要】为实现对大幅度动态摆角及运动过程中物体空间姿态角的在线测量,提出一种基于双目立体视觉技术的动态角度测量方法.通过标定好的双目系统实时跟踪采集被测物体的特征点图像,重建特征点的空间三维坐标,进而计算出待测物的动态摆角或空间姿态角.实验结果表明:该系统在测量摆角时示值误差为±0.02°,测量空间姿态角时示值误差为±0.12°,同时具有非接触的优点,适用于动态摆角的在线测量及运动物体的空间姿态跟踪.【期刊名称】《中国测试》【年(卷),期】2015(041)007【总页数】4页(P21-23,36)【关键词】动态角度测量;几何量计量;双目立体视觉;在线测量【作者】郭继平;李阿蒙;于冀平;宋涛;伍沛刚【作者单位】深圳市计量质量检测研究院,广东深圳518109;深圳大学光电工程学院,教育部光电子器件与系统重点实验室,广东深圳518060;深圳市计量质量检测研究院,广东深圳518109;深圳市计量质量检测研究院,广东深圳518109;深圳市计量质量检测研究院,广东深圳518109;深圳市计量质量检测研究院,广东深圳518109【正文语种】中文随着科技的进步，动态角测量需求越来越多，其中大空间范围内的动态角在线测量问题成为近年来的研究热点[1]，如弯折试验机动态弯折角度测量、运动物体的空间姿态角定位跟踪等。

动态角度的大小随时间变化，因此要求其测量方法能够实时记录被测角在各个时间状态下的角度信息。

综观国内外报道，有多种方法可用于探测动态角度[2]。

其中，激光干涉测角方法测量准确度高，通常用于二维微小角度的精密测量[3]。

基于莫尔条纹技术的测角方法系统结构相对简单、分辨率高，但需借助特定的光路才能实现，应用受到一定限制[4]。

基于图像处理技术的测角方法便于进行实时测量，但其测量准确度有待提高，只能探测二维角度的变化[5-8]。

双目测量平台基础

双目测量系统平台培训教程双目测量系统平台培训教程•1.引言•2.摄像机标定•3.系统使用说明•4.动态库说明•5.硬件配置选择•6.技术支持1.引言•（1）双目立体视觉测量的功能•（2）为什么采用双目测量？•（3）如何进行双目测量？1.引言•（1）双目立体视觉测量的功能•（2）为什么采用双目测量？•（3）如何进行双目测量？1.1双目立体视觉测量的功能•双目立体视觉测量是基于计算机视觉的三维空间立体视觉测量的一个典型应用。

•三维空间立体视觉测量是指从图像出发恢复空间点三维坐标的过程。

1.引言•（1）双目立体视觉测量的功能•（2）为什么采用双目测量？•（3）如何进行双目测量？1.2为什么采用双目测量•图1摄像机小孔成像模型1.2为什么采用双目测量•图2双目视觉测量原理1.引言•（1）双目立体视觉测量的功能•（2）为什么采用双目测量？•（3）如何进行双目测量？1.3如何进行双目测量？•建立双目测量模型所需要的参数：•（1）图像中心点坐标（Cx,Cy);•（2）焦距f;•（3）像元尺寸dpx,dpy;•（4）左右相机的位置关系R,T;•（1）什么是摄像机标定?•（2）要标定摄像机的那些参数？•（3）如何进行摄像机的标定？•（4）影响摄像机标定的主要因素。

•（1）什么是摄像机标定?•（2）要标定摄像机的那些参数？•（3）如何进行摄像机的标定？•（4）影响摄像机标定的主要因素。

2.1什么是摄像机标定由图像坐标和世界坐标求解成像数学模型的过程就是摄像机标定；由图像坐标和成像数学模型求解世界坐标的过程称为视觉测量；2.摄像机标定•（1）什么是摄像机标定?•（2）要标定摄像机的那些参数？•（3）如何进行摄像机的标定？•（4）影响摄像机标定的主要因素。

2.2要标定摄像机的那些参数？2.2要标定摄像机的那些参数？M1 ——内参数矩阵，摄像机坐标系与图像坐标系的变换。

是摄像机固有参数；M2 ——外参数矩阵，世界坐标系与摄像机坐标系的变换。

基于双目视觉的空间非合作目标姿态测量技术研究

基于双目视觉的空间非合作目标姿态测量技术研究随着人类对外太空的深入探索与开发,各国对空间技术提出了更高的要求,诸如航天器之间的交会对接、故障卫星的在轨捕获与维修、空间碎片的清除等已成为航天领域发展亟待解决的重要问题,而非合作目标的交会对接与抓取是解决这些问题的关键技术。

为了实现这一目标,必须解决非合作目标之间的相对位姿测量问题。

目前针对非合作目标的测量方法主要有基于单目或双目的位姿测量方法、基于扫描式激光雷达的位姿测量方法、基于无扫描三维成像的位姿测量方法以及基于多种传感器结合的位姿测量方法等。

由两个同样的相机组成的双目系统能够模拟人眼的成像过程,并且该系统利用了三角测量方法,能够比较容易地获得目标的三维信息,因此,双目系统也常来进行非合作目标的位姿测量。

双目系统会涉及到双目立体视觉技术,而该技术是计算机视觉技术的一个分支,其原理是从不同的角度拍摄目标物体的两幅或者多幅图像,并利用几何成像原理计算图像像素间的位置偏差(即视差)来获得目标的三维信息,进而还原出目标对应的真实三维场景图。

因此,本课题利用双目视觉的方式对空间非合作目标进行测量,并在此过程中对课题的关键技术展开了研究,其主要工作如下:首先,本文介绍了视觉测量所涉及到的坐标系及相机成像模型,再通过理论分析了双目立体系统配置参数对测量对象姿态测量精度的影响,并得到一些相关结论,这些结论对采用双目视觉的方式进行非合作目标姿态测量的相机结构配置具有理论意义和参考价值,然后还通过数值仿真分析了相机标定误差和立体匹配误差对位姿测量结果的影响。

其次,本文深入研究了相机标定方法。

目前存在的张正友标定法存在一些不足,主要的一点是非线性迭代优化参数众多,耦合了畸变中心和畸变系数会使得迭代优化以后的结果不稳定,一方面可能会将正确计算出的畸变中心和畸变系数平差到相机的内部参数中;另一方面计算效率也会受到影响。

本文提出解耦畸变系数和内参数的相机标定方法,并且该方法还精确计算了畸变中心。

机器视觉教学平台与各大高校结缘

机器视觉教学平台与各大高校结缘近年来，随着机器视觉行业的不断发展，业内对行业人才的需求也在不断加大，人才的亟需在不断的迫使高校尽快的完成专业的建立和教学的开展。

各大高校为适应社会的需要，不断完善实验教学体系，以创新能力的培养为目标，强调基本实验技能的训练和创新研究型实验设计，注重实验设计的自主性、系统性和先进性。

因此，高校越来越多的采用先进的实验手段，引入自动化技术的新理论、新方法和新工具。

为更好的配合机器视觉教学研究，维视图像公司开发出了一系列机器视觉教学研究开发平台，努力为学校的创新实验教学工作和科研建设提供强有力的技术支撑与设备保障。

不仅可以帮助各大高校快速的完成专业的设立，同时配套了完整的使用说明手册、详细的实验指导书以及专业的机器视觉教材，可使学生快速的接受到专业的视觉知识教学和指导，从中完成对视觉系统平台的熟练掌握，并可在后期进行举一反三的专业练习，不断拓展自我的视觉系统认知，为走出社会，走向行业奠定坚实的基础。

因这一系列机器视觉教学平台，维视图像与全国各大高校纷纷结缘，先后配合哈尔滨工业大学、沈阳工业大学、防灾科技学院、北京林业大学、天津科技大学、天津工业大学、山西农业大学、上海理工大学、西安交通大学、重庆邮电大学、中国矿业大学等数十所高校建立自己的科学实验站或机器视觉实验室。

下面，我们为大家介绍几款最为典型也最受客户追捧的教学系统设备，让客户做一个简单的了解。

一、MV-VS220双目立体视觉系统开发平台此平台是根据我公司多年来在双目测量项目研发基础上，对双目测量相关算法不断的进行改进完成，开发而成的双目测量算法动态库。

它由一系列的C/C++函数构成，能实现图像的采集、处理、匹配、测量等功能。

此平台应用广泛，长期以来受各大高校甚至各企事业单位的青睐，它不仅可以为客户搭建自己的三维系统提供基础，也可直接应用于各种角点的三维测量。

其自带的SDK包含丰富的API函数动态库以及各函数的使用例程，便于用户进行二次开发，大大提高了系统开发效率。

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算法研究
算法开发流程
●标定算法研究系统在建立标定数学模型的基础上进行相机标定，充分考虑焦距在x、y方向的差异性、一阶和二阶的径向畸变、芯片中心点的偏移以及芯片的倾斜因子等因素建立完整的标定数学模型，建立正确的物点与像点的数学模型，实现物体的高精度测量。 ●特征圆的亚像素检测系统开发了特征圆的高精度检测方法，达到国际先进水平的亚像素检测精度，大大提高了测量精度。 ●编码特征点的自动识别定位编码特征点分布在运动体的六个表面，系统准确识别出各个面的方向，建立了正确的像点与物点的对应关系，实现了高精度的摄像机标定及运动体位置姿态的三维测量。 ●运动体位置的识别定位。系统运用模板匹配算法，排除外界环境的干扰，在图像视场范围内快速实现运动体定位，，大大提高系统的检测速度，实现运动体的快速准确定位。 ●立体匹配立体匹配建立各相机中对应同一个物体坐标点的像点匹配关系，实现多相机对物体坐标点的高精度测量。运动体三维重建，系统根据对运动体表面信息的测量，实时对运动体进行三维重建，并根据当前的位置，实时模拟运动体的运动状态。
双目标靶
标靶采用高精度铝合金基板，底板表面经过特殊处理具有吸光效果，增加与特征圆的对比度。每块标靶都经过二次测量，保证标靶的精度。特征圆圆心相对坐标精度达到 0.01mm。可根据用户的视场范围大小为用户提供合适型号的标靶。
系统硬件
系统配置高分辨率数字相机、百万像素工业镜头、高精度刻度标尺、360度视觉数字云台、视觉专用三脚架等硬件，为保证标定算法和测量精度打下坚实基础。
机器视觉双目立体成像实验研发平台
VS220双目立体视觉测量系统平台
平台简介
三维测量系统采用双相机或多相机对空间自由运动体的三维位置坐标及姿态进行高精度测量，高精度的标定模板、完善的摄像机标定数学模型对标靶特征点进行子像素检测保证系统的标定精度，为系统的高精度测量提供保证。系统能够对视场范围内的标靶进行自动识别定位，可在复杂的背景环境下实现系统的现场标定，操作方便快捷。系统对运动物体上特征点进行实时检测，通过左右图像中特征点图像坐标和双目测量原理实现特征点的三维空间坐标的测量。通过对运动体上特征点的识别、定位并对数据进行分析进一步获取运动体的位置三维坐标、姿态、特征点之间的相对距离。Fra bibliotek三维运动体
三维运动体表面布置特征圆的多个标志点，系统通过三维运动目标上本身固有特征点或安装特征点的检测，测量获取特征点的三维数据，再对特征点的三维数据进行分析计算即可获取测量目标的三维测量值。
机器视觉双目立体成像实验研发平台测量模型
将目标运动体，放置在双目测量系统左右相机公共视场范围内。通过对目标运动体上的特征点坐标的三维测量获取特征点的相对距离、姿态及三维空间位置坐标值。