多目视觉测量技研究文献综述

多目视觉测量技术开题报告

第一章绪论

1.1研究背景和意义

多目视觉测量技术是计算机视觉技术的一个较小的研究分支。随着计算机运算能力的提高和图像采集成本的下降，计算机视觉技术发展越来越成熟，应用日益广泛。多目视觉测量技术通俗来讲，就是通过处理从多个角度采集的图像，获得场景的深度信息，进而用于三维场景的重建，构建三维立体模型。其中，基于双目视觉的测量理论尤为成熟，理解了双目视觉，可推及多目视觉技术。本文也将重点放在双目视觉技术的研究上。

多目视觉测量技术相对于一般测量技术具有非接触，高进度，高效率，自动化程度高的特点，具有非常广阔的应用前景。随着机器人技术产业的爆发增长，机器人具有了非常灵活的运动控制系统，但机器人大多依赖于既有程序，对周围环境的感知能力几乎为零。机器人迫切需要像人类一样的双眼去感知外界环境，多目视觉技术正好填补了这项空缺。

首先，多目视觉测量技术在导航中应用广泛。如无人机，Google的无人驾驶汽车都是通过采集图像来获取大量的环境信息，进而用于机器的行为控制。这项技术已经很成熟了，如美国卡梅隆大学的Navlab智能车的RALPH视觉系统，德国联邦大学的VaMoRs的BVV视觉系统，百度的无人车研究团队的导航系统也是基于计算机视觉技术。

虚拟现实被认为是下一个朝阳产业，以3D眼睛为代表的一系列虚拟现实设备也融入了多目视觉技术，由此通过平面图像的处理，使人产生3D感觉。增强现实技术是虚拟现实技术的升级版，其中对于真实环境信息的获取，3D立体环境的重建都是多目视觉测量系统的具体应用。

当今很火的3D打印技术也不例外，只需用户提供从不同角度拍摄的照片，机器就能自动生成对应的三维模型并打印出来，当然，此项技术构建的三维模型不是很精确，对拍摄的照片有较高的质量要求。我们可以应用软件感受一下，比如Google的photoscan，smart3D，Autodesk 123D Catch等。

多目视觉技术的从原理上理解较为简单，可用三角测距的原理概况，难点在于每幅图像上有上亿的像素点，三维重建技术是基于若干幅图像上的像素基于匹配而得到相应的深度信息。所以图像匹配算法直接决定了三维重建能否成功，是多目视觉测量技术的关键一步。由此也发展出了很多匹配算法，如区域匹配（也叫稠密匹配），特征匹配（也加稀疏匹配），相位匹配，在后文我会做相应的介绍。

1.2双目立体视觉技术

立体视觉是计算机视觉中的一个重要分支，一直是计算机视觉研究的重点和热点之一，它直接模拟了人类视觉处理景物的方式，可以在多种条件下灵活地测量景物的立体信息，其作用是其他计算机视觉方法所不能取代，对它的研究，无论是从视觉机理角度还是在工程应用中都具有十分重要的意义。本文主要研究基于双目立体视觉的测量技术。

一个比较典型的双目立体视觉检测系统一般以计算机为中心，由光源系统，双目视觉传感器、高速图像采集系统以及图像处理系统、控制系统等组成。计算机

是整个双目立体视觉检测系统的核心，它除了控制整个系统的各个模块的正常运行外，还承担着视觉检测系统的最后结果运算和输出。由图像采集系统输出的数字图像可以直接传输到计算机，由计算机采用纯软件方式完成所有的图像处理和其它计算。如果纯软件处理不能满足视觉检测系统的要求，则需要专用硬件处理系统，如数字信号处理器(DSP)或者FPGA等设计的全硬件处理器，它可以实时高速完成各种低层次的图像处理算法，减轻计算机的负荷，提高整个系统的速度。因此一个实用的双目立体视觉检测系统的结构、性能、处理时间和价格等都必须根据具体应用而定。

视觉传感器是整个视觉系统信息的直接来源，它的主要功能是获取视觉系统要处理的两幅最原始图像。最为常用的图像传感器是面阵或线阵CCD摄像机，它们具有高分辨率、高灵敏度、可靠性好、几何畸变小、无图像滞后和图像漂移等优点，是在线测量应用中非常适宜的图像传感器。图像采集系统由专用视频解码器、图像缓冲器以及控制接口电路组成。它可以实时地将视觉传感器获取的模拟视频信号转换为数字图像信号，并将图像直接传输给计算机进行显示或处理，或者将数字图像传输给专用图像处理系统进行视觉信号的实时前端处理。随着专用视频解码芯片和FPGA的出现，现在的大多数高速图像采集系统由少数几个芯片就可以完成。图像采集系统与计算机的接口采用工业标准总线，如ISA总线，VME总线或者PCI总线等。使得图像采集系统到计算机的实时图像数据传输成为可能。

1.3国内外的研究现状

计算机视觉作为一个新的交叉学科的是近三四十年前的事，由于其重要性，其发展非常迅速。公认的第一个提出相对完善的视觉理论框架的是Marr教授。20世纪80年代，国外的计算机视觉理论框架基本形成，基础理论趋于完善。我国由于早期计算机设备和理论的欠缺，研究较少。进入90年代后，由于计算机的普及和国民应用的需求，国家对计算机视觉技术格外重视，投入了很多的财力物力，该领域产生了很多的研究成果。近十年，我国与美国，日本在该领域的差距显著缩小，产生了大量相关论文，但在算法及软件实现上还有很大差距。

视觉测量技术的基本流程大致为1）图像采集，2）图像先期处理，3）图像后期处理，4）信息及数据输出。其中，随着技术发展，相机的硬件成本越来越低，图像采集的精度越来越高，降级了视觉测量技术的研究门槛。相机传感器主要分为CCD和CMOS，CCD的成像质量很高，但CMOS具有较低的成本优势，质量也在逐步提高。图像先期处理主要为图像的增强与滤波，便于机器或人工对图像的观察，分析和后处理，可以应用MATLAB等。后期处理则主要基于一定的算法进行大量计算，常用openCV，openGL等。最后得到计算结果并输出。

从开始的图像识别，到单目视觉，再到多目视觉技术的发展历程看，采集的图像信息越来越多，处理的图像计算量越来越大、算法越来越复杂，得到的信息也越来越丰富。MIT的人工智能实验室的计算机世视觉技术研究始终走在世界前列，而国内的研究更加偏重于应用，如人脸识别，唇语识别，应用于机器人上的多目视觉测量技术更是研究热点。

上海交通大学的张秀彬和应俊豪教授及其团队在计算机视觉领域研究很深，发表了很多论文，并申请了一系列发明专利。我详细的阅读了张秀彬和应俊豪教授的很多专著和论文，虽然有一些理论和方法很难理解，但对于计算机视觉有了较好的理解。

国内外的研究重点在于基于图像的匹配算法。由于图像的分辨率，色彩等存在巨大差异，同一种匹配算法可能对于甲图像具有很好的匹配效果，对于乙图像则

出现匹配误差很大。故而发展出了很多适用于各种情况的算法，新算法也层出不穷。如何发现各个算法之间的规律，写出高效的算法成为研究人员的新课题。毫无疑问，视觉测量技术将继续朝着高精度，智能化，低成本的方向发展，深入到工农业生产的各个方面。同时，随着互联网技术的发展，实时在线的云端视觉测量技术将是新的趋势。

1.4主要研究内容与论文安排

本课题来源于研究生的研究课题的子课题，多目视觉技术包含的内容很多，尤其是关于图像处理有很多论文，研究人员提出了很多处理思想和技术。本人作为一个学习者，努力研习前人的结果，形成自己的理论体系。

本论文避免陈旧的说理和公式推导，着重于以下三个方面：

1）双目视觉测量的数学模型，

2）多目视觉的计算机算法概述，

3）基于多目视觉的三维重建软件的实验及结果，软件为VisualSFM。

[1] Miksik O，Mikolajczyk K．Evaluation of Local Detectors and Descriptors for Fast Feature Matching[C]．2012 21st International Conference on Pattern Recognition(ICPR)，2012：268I-2684．

[2] Boyoon Jung，Gaurav S．Sukhatme．Real—Time Motion Tracking from a Mobile Robot[J]．International Journal of Social RobotiCS，2010，2(1)：63—78．

[3] Ratheesh Kalarot，Georgy Gimel，John Mirris．3D Object Trackingwith

a High．Resolution GPU Based Real—Time Stereo[C]．Proceedings of the 27th Conference on Image and Vision Computing，201 2：394-399．

[4] Urs A．Muller,Lawrence D．Jackel，Yann LeCun，et a1．Real—Time AdaptiveOff-Road Vehicle Navigation and Terrain

Classification[C]．Proceedings ofUnmanned Systems Technology XV,20 1 3，874 1：347-369．

[5] Kaichang Di，Man Peng．Wide Baseline Mapping for Mars Rovers[J]．Photogrammetric Engineering and Remote Sensing，20 1 1，77(6)：609—6 1 8．

[6] 刘泽源．光栅投影三维人体测量系统标定方法与应用研究[D]．湖南师范大学硕士学位论文，2012，：21．49．

[7]李浩．基于双目立体视觉的三维测距与定位[D]．华南理工大学硕士学位论文，2012：11-16．

[8] 吴婷，徐科军，赵锐．空间机器人中相机标定方法探讨[J]．合肥工业大学学报(自然科学版)，2005，28(4)：35 1．356．

[9]刘小群．基于双目立体视觉的立体匹配算法研究[D]．中南大学硕士学位论文，2011：10．25．

[10]陈宇云．灰度图像的边缘检测研究[D]．电子科技大学硕士学位论文 2009：29．39．

[11] 曹茂永．数字图像处理[M]．北京：北京大学出版社，2007：72．98．

[12]李艳玲，黄春艳，赵娟．基于灰色关联度的图像自适应中值滤波算[J]．计算机仿真，2010，27(1)：35．42．

[熊显名，马蓓，张文韬．一种改进的去除灰度图像椒盐噪声方法的研究[J]．国

外电子测量技术，201 0，29(5)：32．35．

[13]阮秋琦．数字图像处理基础[M]．北京：清华大学出版社，2009130．144．

[14]毛本清，金小梅．自适应直方图均衡化算法在图像增强处理的应用[J]．河北北方学院学报，2010，26(5)：64．68．

[15] 白明，庄严，王伟．双目立体匹配算法的研究与进展[J]．控制与决策，2008，23(7)：72 1-729．

[16] 桑瑞娟，王妲，张华等．一种改进的区域双目立体匹配方法[J]．传感器与微系统，2012，3 1(8)：48．56．

[17]姚姗姗．基于双目立体视觉的三维重建[D]．哈尔滨工程大学硕士学位论文，2011：45．51．

[18] 王昕，马岩，杨剑等．区域立体匹配算法的实现与改进明．光学精密工程，2008，16(10)：2002—2008．

[19]吴若鸿．基于特征匹配的双目立体视觉技术研究[D]．武汉科技大学硕士学位论文，2010：19．30．

[20]于乃功，秦永钢，阮晓钢．立体匹配算法进展[J]．计算机测量与控制，2009，17(5)：817—819．

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：

基于计算机视觉的测距算法研究

电子科技大学 2012级本科毕业设计（论文）开题报告表

只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。 3、课题研究内容 将计算机视觉和图像处理技术应用到车辆驾驶辅助系统当中可以有效地为车辆行驶提供安全保障。而在计算机视觉中，利用视觉信息感知环境，由单幅二维投影图像确定目标与装载摄像机物体之间距离信息的研究，是目前智能交通系统(ITS)和智能车辆系统(IVS)的关键技术之一。本文主要研究针对ITS和IVS的单目视觉测距方法。基于单目视觉的测量技术是从计算机视觉领域中发展起来的新型非接触测量技术，它是一种结合图像处理技术，把图像当作检测和传递信息的手段或载体而加以利用的测量方法。本文利用投影几何原理和图像处理方法研究了单目测距算法，重点研究了摄像机标定技术、图像预处理方法、障碍物体检测及计算障碍物体距离的算法。本文首先采用了一种在照、摄像机内外部参数未知的条件下，利用图像平面中的平行线，以及它们形成的消隐点具有几何约束关系来实现摄像机标定的新方法。该方法与以前方法相比，计算复杂性不高，但相对而言，准确性和鲁棒性较高，且无须在使用前标定相机，更符合实际需要(因现今的照、摄像机都是变焦距的)，从而具有广泛的推广价值。其次，对多种图像预处理方法进行了分析、比较和选择，采用的方法兼顾了图像处理效果和实时性要求。最后，在分析道路特征的基础上建立了道路几何模型，并利用改进的Hough变换提取出道路边缘曲线模型。并在现有单一道路模型测距算法的基础上做了改进，提出了混合几何模型的单目测距算法。模拟试验结果表明该算法对视觉测距领域的研究有一定的借鉴意义。 4、关键问题及研究目标 本次研究目标主要是通过对已有基于计算机视觉的测距算法的实现和评估。关键问题在于如何用OpenCV实现这些算法并对其进行合适的评估。 5、研究特点 基于计算机视觉的距离测量主要是单目测距和多目测距，它们都有各自的优点，也

视觉测量系统技术及应用

视觉测量系统技术及应用 1 引言 基于计算机的视觉检测系统是指通过计算机视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，图像处理系统再根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，计算机图像系统对这些信号进行复杂运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制设备动作。它具有非接触、速度快等优点，是一种先进的检测手段，非常适合现代制造业。可用于视觉检测的试验原理很多，如纹理梯度法、莫尔条纹法、飞行时间法等，然而诸多测试原理中，尤其基于三角法的主动和被动视觉测量原理具有抗干扰能力强、效率高、精度合适等优点，非常适合在线非接触测量。本文主要从视觉测量系统在实际中应用出发，展示视觉检测技术在制造业中的广阔应用[1-4]。 2 视觉测量系统技术的应用 2.1 汽车车身视觉检测系统 在汽车制造过程中，车身上总有很多关键的三维尺寸进行测量，采用传统的三坐标测量机只能离线抽样检测，效率低，更不能满足现代汽车制造在线检测的需要，而视觉检测系统能很好的适应该需要，典型的汽车车身视觉检测系统如图1所示[5]。 图1 车身视觉检测系统 车身检测系统主要依靠的是数个视觉传感器，其中还包括传送机构、定位机构，计算机图像采集、网络控制部分。每个传感器对应一个被测区域，然后通过传输总线传至计算机，通过计算机对每个视觉传感器进行过程控制。 汽车车身检测系统的测量效率很高，精度式中，并且可以在完全自动情况下完成，这个包含几十个测点的系统都能再几分钟内测量完成，因此可以适应汽车制造的在线检测。而且传感器的布置可以根据不同车型来布置，增加了应用要求，

因此减少了车身视觉系统的维护费用。 2.2 拔丝模孔形视觉检测系统 使用计算机视觉检测技术开发出的拔丝模孔形检测系统由光学成像系统、工业用摄像机图像采集卡、计算机及监视器组成，可以解决生产实际中的模具孔形检测问题．工作原理如下：先采用注入硅胶方法获得反映待检拔丝模尺寸及形状的硅胶凸模，然后把硅胶凸模放在光学系统的载物台上．硅胶凸模经光学成像放大，成像于CCD像面上，然后用图像采集卡采集CCD图像信息，最后由计算机视觉检测软件完成对孔形尺寸的自动计算，此时图像采集时需要配置特殊的光照系统．系统实现了自动数据采集、处理，实现采样、进样、结果一条龙，形成检测的自动化． 2.3 无缝钢管直线度和截面在线视觉检测 无缝钢管是一类重要的工业产品，在反应无缝钢管质量中，钢管直线度及截面尺寸是主要的几何参数。现代工业已经可以实现无缝钢管的大批量大规模生产，并且并无成熟的直线度、截面尺寸高效率的检测系统，主要原因为：无缝钢管空间尺寸大，需要很大的测量空间，一般的检测手段很难实现如此大尺度的检测。然而视觉检测却非常适合无缝钢管及截面尺寸的测量，其测量原理图如图2所示。 多个传感器组成了视觉检测系统，传感器的结构光所投射的光平面与被测钢管相交，从而得到钢管的部分圆周，传感器测量圆周在传感器三维空间位置，每一个传感器实现一个截面圆周测测量，然后通过拟合得到截面的圆心和其空间位置，从而实现对无缝钢管截面和直径的测量。 图2 无缝钢管在线检测 2.4 视觉测量在逆向工程中的应用 逆向工程是针对现有的工件，利用3D数字化测量仪准确快速地测量出轮廓坐标值，并建构曲面，经过编辑、修改后，将图形存档形成一般的CAD/CAM系统，再由CAM所产生刀具的NC加工路径送至CNC加工机制所需模具，或者以快速成型将物品模型制作出来。视觉测量一般使用三种激光光源：点结构光、线结构光、面结构光，图3为使用线结构光测量物体表面轮廓的结构示意图[6]。

测量技术方案经典.doc

盐田国际行政办公大楼测量技术方案 一、工程概述 盐田国际行政办公大楼位于明珠立交道路系统南侧，东临进港大道，南为盐田三期码头检查场，西面为保税区货场，本工程地下两层，地上主楼25层，副楼5层，总用地面积24050.51平方米，其中，主楼建筑面积为33292.9平方米，副楼建筑面积为12747.88平方米的矩形框筒结构建筑。 二、现场情况 经现场实地踏勘，施工现场大型深基坑开挖形成，边坡进行了喷锚支护技术处理，现场四周通视良好，为施工方便，将平面及高程控制点布置在现场附近位置，并对控制点位每月定期进行观测，以防止位移影响测量精度。 三、编制依据 1．执行技术标准 a．《盐田国际行政办公大楼》施工图纸； b.业主提供的测量原始点位报告； c.《技术条件书》； d．《工程测量规范》（GB50026-93）； e.《建筑变形测量规范》（JGJ/8-9）。 2．施工测量流程

3．施工测量基本要求 施工测量的基本要求是按设计图纸的要求，把建筑物的平面和高程置放到施工场地上去，施工测量贯穿于整个施工过程，是质量控制和技术指导有效手段。 四、测量所采用的仪器设备 1．SET230R、SET2110、SET2110II型全站仪3台，标准精度为（2″）； 2．DSZ2、DS05型精密水准仪2台； 3．DZJ2型激光垂准仪1台，标准精度为（2″）。 五、工程坐标及高程应用 应业主要求，本工程平面坐标系统统一采用盐田港施工坐标和行政大楼相对标高盐田理论深度基准面高程系统。 1．深圳独立坐标系与盐田港施工坐标系的换算公式为： A=X*cosa+Y*sina-116971.665 B=X*sina+Y*cosa-69332.579 其中a=50.00084079 A、B坐标系为盐田港施工坐标系 2高程系统统一采用盐田理论深度基准面，与黄海高程的换算关系为： 盐田理论深度基准面高程=黄海高程+0.58M。

机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人检测跟踪讲解

机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人 实时检测识别研究文献综述 1机器视觉发展 国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：20世纪50年代提出机器视觉概念，20世纪70年代真正开始发展，20世纪80年代进入发展正轨，20世纪90年代发展趋于成熟，20世纪90年代后高速发展。在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。 国内机器视觉发展的大致历程：真正开始起步是20世纪80年代，20世纪90年代进入发展期，加速发展则是近几年的事情。中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。 未来机器视觉的发展将呈现下列趋势: （1）技术方面的趋势是数字化、实时化、智能化 图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。更多的数字摄像机，更宽的图像数据传输带宽，更高的图像处理速度，以及更先进的图像处理算法将会推出，将会得到更广泛的应用。这样的技术发展趋势将使机器视觉系统向着实时性更好和智能程度更高的方向不断发展。 （2）产品方面：智能摄像机将会占据市场主要地位 智能摄像机具有体积小、价格低、使用安装方便、用户二次开发周期短的优点，非常适合生产线安装使用，越来越受到用户的青睐，智能摄像机所采用的许多部件与技术都来自IT行业，其价格会不断降低，逐渐会为最终用户所接受。因此，

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3

目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像

5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 （多媒体介绍） 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附：教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。 人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

单目视觉图像深度测量方法研究

单目视觉图像深度测量方法研究 相机与其它传感器相比,具有能够直观反映客观世界、数据量大、信息丰富等特点,而且通常价格较低、配置方便,是自动化装置和机器人感知环境传感器中的优先选择之一。但由于普通相机在拍摄时获得的是被拍摄场景投影到成像平面上的二维图像,丢失了场景的深度信息,这使得机器无法通过图像直接得到场景中物体的远近、大小和运动速度等信息,因此需要从二维图像中恢复深度信息,即深度测量。深度测量在工业自动化、智能机器人、目标检测和跟踪、智能交通、三维建模和3D视频制作等领域都有广泛的应用。深度测量方法有很多种,其中基于单目视觉的图像深度测量方法具有设备简单、成本低廉、操作方便等特点而成为研究热点,并且单目相机体积小,重量轻,在一些有空间大小或载荷限制的特定场合以及手眼系统等应用中,需要或只能使用基于单目视觉的图像深度测量方法,而目前该测量方法还很不成熟,有必要对其计算原理、技术方法等方面进行研究。 因此本文对基于单目视觉的图像深度测量方法开展研究,主要工作和创新点如下:(1)提出一种基于熵和加权Hu氏不变矩的目标物体绝对深度的测量方法。该方法用普通单目相机拍摄同一场景的两幅图像,拍摄时保持相机的参数不变,将相机沿光轴方向移动,分别在物距间隔为d的前后两处各拍摄一幅图像,然后采用LBF模型的方法分割出图像中的物体,并求出各个目标物体像的面积,再将物体像的熵的相对变化率和加权Hu氏不变矩结合起来实现图像内物体的自动匹配,最后运用本文推导的公式计算出各个目标物体的绝对深度。文中采用真实场景图像对该方法进行了实验验证并与其他方法进行了对比,结果表明了该方法的有效性。(2)提出一种基于SIFT特征的目标物体绝对深度的测量方法,该方法同样需要按照上面的方法获取同一场景的两幅图像,然后分别对这两幅图像进行图像分割和SIFT特征点提取,并进行图像中的目标物体匹配,接着用凸包和几何形状约束从匹配物体中选出一对最佳直线段,最后根据光学成像原理利用直线段长度计算出场景中静态目标物体的绝对深度信息。 由于是通过被测量物体上的两个SIFT特征点所成的直线段长度来计算出物体的绝对深度信息的,所以该方法鲁棒性较好,不受场景中被测量目标物体部分遮挡或缺失的限制,对比实验表明该方法测量精度高于现有其他方法。(3)提出一种基于梯度信息和小波分析的单幅图像相对深度测量方法。该方法首先利用图像

时间间隔测量技术综述

高精度时间间隔测量方法综述 孙 杰 潘继飞 （解放军电子工程学院，安徽合肥，230037） 摘要：时间间隔测量技术在众多领域已经获得了应用，如何提高其测量精度是一个迫切需要解决的问题。在分析电子计数法测量原理与误差的基础上，重点介绍了国内外高精度时间间隔测量方法，这些方法都是对电子计数法的原理误差进行测量，并且取得了非常好的效果。文章的最后给出了高精度时间间隔测量方法的发展方向及应用前景。 关键词：时间间隔；原理误差；内插；时间数字转换；时间幅度转换 Methods of High Precision Time-Interval Measurement SUN Jie , PAN Ji-fei （Electronic Engineering Institute of PLA, HeFei 230037, China ） Abstract: Technology of time-interval measurement has been applied in many fields. How to improve its precision is an emergent question. On the bases of analyzing electronic counter ’s principle and error, this paper puts emphasis upon introducing high precision time-interval measurements all over the world. All these methods aim at electronic counter ’s principle error, and obtain special effect. Lastly, the progress direction and application foreground of high precision time-interval measurement methods are predicted. Key Words: time interval; principle error; interpolating; time-to-digital conversion; time-to-amplitude conversion 0引言 时间有两种含义，一种是指时间坐标系中的某一刻；另一种是指时间间隔，即在时间坐标系中两个时刻之间的持续时间，因此，时间间隔测量属于时间测量的范畴。 时间间隔测量技术在通信、雷达、卫星及导航定位等领域都有着非常重要的作用，因此，如何高精度测量出时间间隔是测量领域一直关注的问题。本文详细分析了目前国内外所采用的高精度时间间隔测量方法，指出其发展趋势，为研究新的测量方法指明了方向。 1 电子计数法 1.1 测量原理与误差分析 在测量精度要求不高的前提下，电子计数法是一种非常好的时间间隔测量方法，已经在许多领域获得了实际应用，其测量原理如图1 量化时钟频率为 0f ，对应的周期001f T =，在待测脉冲上升沿计数器输出计数脉冲个数N M ,，1T ，2T 为待测脉 冲上升沿与下一个量化时钟脉冲上升沿之间的时间间隔，则待测脉冲时间间隔x T 为： ()210T T T M N T x -+?-= （1） 然而，电子计数法得到的是计数脉冲个数N M ,，因此其测量的脉冲时间间隔为： ()0' T M N T x ?-= （2） 比较表达式（1）（2）可得电子计数法的测量误差为21T T -=?，其最大值为一个量化时钟周期0T ，产生的原因是待 测脉冲上升沿与量化时钟上升沿的不一致，该误差称为电子计数法的原理误差。 除了原理误差之外，电子计数法还存在时标误差，分析表达式（2）得到： ()()00'..T M N T M N T x ?-+-?=? （3） 比较表达式（3）（2）： ()()00 ''T T M N M N T T x x ?+--?=? （4） 根据电子计数法原理，()1±=-? M N ，0'T T M N x =-，因此： 00'0'T T T T T x x ??+±=? （5） 00'T T T x ??即为时标误差，其产生的原因是量化时钟的稳定度00T T ?，可以看出待测脉冲间隔x T 越大，量化时钟的稳 定度导致的时标误差越大。 作者简介：孙杰： （1975—），男（汉族），安徽合肥人，解放军电子工程学院讲师 潘继飞：（1978—），男（汉族），安徽凤阳人，解放军电子工程学院信号与信息处理专业博士生

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，

基于单目视觉的车辆测距系统研究

基于单目视觉的车辆测距系统研究 【摘要】本文，针对智能汽车单目视觉提出了通过镜头跟随汽车移动导致图像放大倍数的改变，然后根据图像大小的变化和移动距离来计算车辆与前方障碍物之间距离的方法，有效提高了车距测量的精确度。 【关键词】单目视觉;汽车测距系统 随着现代汽车智能化程度不断提高，利用机器视觉获取路况环境信息，进而对汽车实时控制是实现汽车智能化的重要方法之一，而通过单目视觉系统来监测本车与前方障碍物的距离是为汽车智能化纵向控制提供输入参数最常用的方法。 单目视觉系统通常使用对应点标定法来获取相关的参数，但由于汽车行驶过程中摄像机位置经常发生变化，进而引起系统参数发生变化，使得本方法的精确度经常发生变化。本文提出通过镜头跟随汽车移动导致图像放大倍数的改变，然后根据图像大小的变化和移动距离来计算车辆与前方障碍物之间的距离。 一、障碍物距离计算方法 本测量方法的理论依据是物体成像关系，汽车带动摄像头移动，摄像头对前方障碍物进行拍摄，拍摄图片由图像处理机处理，计算出障碍物距离。 假设汽车行驶在相对平整的路面上，我们采用计算机视觉中常用的透视投影，路况的光线均通过透镜的中心。经过透镜的中心且垂直于图像平面的直线可称之为光轴。下面我们分平行和垂直于光轴移动两种情况计算障碍物的移动。 1.障碍物平行于光轴移动的计算 图1 障碍物向镜头移动成像图 障碍物在AB位置时成像为CD;随着障碍物与摄像头距离变化后，障碍物在A’B’位置成像为C’D’;C’D’/CD=k;k为障碍物的图像放大率。假设障碍物在AB位置时的物距为U，像距为V，障碍物在A’B’位置时的物距为U’，像距仍然为V，则有式①和式②。 ①② ②式除以①式得： ③ 因为AB=A’B’，由③式得：

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录 第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式

2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像

第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

3 第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等 数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定

基于机器视觉的产品检测技术研究文献综述

基于机器视觉的产品识别检测技术研究 摘要：机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标特征，如面积、数量、位置，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、个数、合格/不合格、标识有无等，实现自动识别功能。机器视觉的研究是从20世纪60年代中期开始70年代已形成几个重要研究分支：目标制导的图像处理、图像处理和分析的并行运算、序列图像分析和运动参量求值、视觉知识的表示、视觉系统的知识库等。 关键词：机器视觉；CCD相机；图像处理；产品检测。

引言 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，它是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感技术、模拟与数字视频技术等，机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶略的环境，要有通用的工业接口。电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能，它作为早期人工智能的一部分，由于技术条件的限制进展缓慢。后来在随着计算机技术的快速发展，机器视觉的研究得到了迅速发展在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，机器视觉系统在产品检测方面已经得到了广泛的应用。在中国机器视觉技术应用开始与90年代，目前国内机器视觉大多为外国品牌，不过随着机器视觉的应用，国内公司技术上已经逐渐成熟。与此同时，随着配套基础设施建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现。国内高校校、研究所和企业在这个领域进行了积极探索和大胆尝试，这都将促进工业检测自动化技术向智能化发展。

超声波测距技术综述

文献综述 题目超声波测距技术综述学生姓名 专业班级 学号 院（系）电气信息工程学院指导教师 完成时间2014 年06月01日

超声波测距技术综述 摘要 我们把频率高于20000赫兹的声波称为“超声波”。超声波具有指向性强，能量消耗缓慢，在介质中传播的距离较远等特点，同时它是一种非接触式的检测方式，不受光线、被测对象颜色等影响，因此经常被用于距离的测量。超声测距技术在工业现场、车辆导航、水声工程等领域都具有广泛的应用价值，目前已应用于物位测量、机器人自动导航以及空气中与水下的目标探测、识别、定位等场合。因此，深入研究超声波测距的理论和方法具有重要的实践意义。 关键词超声波超声波测距车辆导航物位测量

1 引言 1.1 超声波简介 一般认为，关于超声的研究最初起始于1876年F1Galton的气哨实验。当时Galton 在空气中产生的频率达300K Hz,这是人类首次有效产生的高频声。而科学技术的发展往往与一些偶然的历史事件相联系。对超声的研究起到极大推动作用的是,1912年豪华客轮Titanic号在首航中碰撞冰山后的沉没，这个当时震惊世界的悲剧促使科学家们提出用声学方法来预测冰山，在随后的第一次世界大战中，对超声的研究得以进一步的促进。 近些年来，随着超声技术研究的不断深入，我们把频率高于20000赫兹的声波称为“超声波”。再加上其具有的高精度、无损、非接触等优点，超声的应用变得越来越普及。目前已经广泛的应用在机械制造、电子冶金、航海、航空、宇航、石油化工、交通等工业领域。此外在材料科学、医学、生物科学等领域中也占据重要地位。 而我国，关于超声波的大规模研究始于1956年。迄今，在超声的各个领域都开展了研究和应用，其中有少数项目已接近或达到了国际水平。 1.2 超声波测距简介 超声测距指的是利用超声波的反射特性进行距离测量，是一种非接触式的检测方式。与其它方法相比，如电磁的或光学的方法，它不受光线、被测对象颜色等影响。对于被测物处于黑暗、有灰尘、烟雾、电磁干扰、有毒等恶劣的环境下有一定的适应能力。特别是应用于空气测距，由于空气中波速较慢，其回波信号中包含的沿传播方向上的结构信息很容易检测出来，具有很高的分辨力，因而其准确度也较其它方法为高。超声波测距仪，可以应用于汽车倒车、建筑施工工地以及一些工业现场的位置监控和移动机器人的研制上，也可在潮湿高温，多尘等恶劣环境下工作。例如：液位、厚度、管道长度等场合。 超声波测距作为一种典型的非接触测量方法，在很多场合，诸如工业自动控制，建筑工程测量，机器人视觉识别，倒车防撞雷达，海洋测量，物体识别等方面得到广泛的应用。超声波具有指向性强、能量消耗缓慢且在介质中传播的距离较远的优点。与激光测距、红外线测距相比,超声波对外界光线、色彩和电磁场不敏感,更适于黑暗、

文献综述

文献综述 随着社会经济的发展，企业所面临的外部经营环境发生了明显的变化。战略管理和项目管理作为应对变化的有效手段被越来越多的企业所采用，同时，随着企业规模的扩大，项目的数量和规模急剧扩增，企业中的项目越来越多，企业在面临众多项目而资源有限的情况下，如何组织好、协调好多个项目，同时又要使其与企业战略目标一致成为亟待解决的问题。项目组合管理架起了战略管理与项目管理的桥梁，它是帮助实现项目与企业战略相结合的有效理论和工具。 1 项目组合管理理论 项目组合管理要对每一个项目进行商业价值和利益的评判，集合成项目组合的战略价值，去实现一定的组织目标和利益,项目组合不再是简单的进行多个项目的管理[1]。 项目组合管理是将一系列项目纳入到同一个组合当中,这个组合有独立的项目组合评审报告记录了各个项目的目标、成本、时限、专业技术水平、资源、风险和其他的关键因素。然后项目执行主管便能从整体上把握该组合，恰当地配置资源和调整项目，以使部门的利益回报最大化[2]。 项目组合管理是将单个项目、活动和所需资源与公司战略相联系的过程，从而确保投入的有限资源具有最高的价值和最低的风险。此外，这个过程允许贯穿整个组织的战略沟通，进而更好的选择和执行那些支持公司战略的项目和活动，同时剔除那些劣质项目[3]。 项目组合管理是对项目集进行选择、评价、策划、实施、管理的有效过程[4]。 PMI对组合管理的定义为[5]: 项目组合管理不是简单地管理多个项目,每个项目组合都需要根据自身的商业价值和公司战略来评价,并且要实现一定的商业目标或商业利益。 PMBOK2004这样定义项目组合 组织依据其具体的目标来管理项目组合。项目组合管理的目标之一

【CN110031829A】一种基于单目视觉的目标精准测距方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910311557.X (22)申请日 2019.04.18 (71)申请人 北京联合大学 地址 100101 北京市朝阳区北四环东路97 号 (72)发明人 刘宏哲　王永森　 (74)专利代理机构 北京思海天达知识产权代理 有限公司 11203 代理人 刘萍 (51)Int.Cl. G01S 11/12(2006.01) (54)发明名称 一种基于单目视觉的目标精准测距方法 (57)摘要 一种基于单目视觉的目标精准测距方法属 于计算机视觉计算领域，主要应用于智能驾驶场 景感知中前方车辆目标测距技术中。该方法主要 分为相机标定、目标测距关键点选取、目标测距、 误差修正四大部分。通过选取合适的测距关键 点，结合多种测距算法以及对测距误差进行修 正，最终得到目标的精准距离。该方法可以应用 在基于视觉计算的很多行业中，如应用于无人驾 驶汽车前方车辆目标测距，城市交通车辆检测与 行为意图分析，智能机器人目标测距等应用中。 本方法较其他视觉测距方法精度更高。权利要求书2页 说明书4页 附图6页CN 110031829 A 2019.07.19 C N 110031829 A

1.一种基于单目视觉的目标精准测距方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：相机标定； 步骤1-1：打印一张用于相机标定的黑白相间的棋盘格，把它贴在一个平面上，作为标定物； 步骤1-2：使用需要标定的相机捕获棋盘格图像，要求整张棋盘格在图像内，每个棋盘格边长不能少于10个像素，并且捕获从不同角度拍摄的N张图像； 步骤1-3：打开MATLAB软件中相机标定模块，点击“add images ”，然后输入模板的方格大小d mm，选中步骤1-2中获取到的N张图像； 步骤1-4：添加完N张图像之后，选择“calibrate ”命令，出现标定结果统计图，点击保存calibration.mat文件，相机标定完成； 步骤1-5：从calibration. mat中取出内参矩阵其中，f x 、f y 分别是相机水平方向和垂直方向相对单位像素的焦距，(u 0,v 0)是光学中心坐标， 外参矩阵其中，分别是世界坐标到相机坐标的旋转 矩阵、平移矩阵； 步骤2：目标测距关键点选取； 步骤2-1：由已知的目标检测结果得到待测目标的矩形框位置(u v w h)，其中(u v)表示矩形框在图像中左上角顶点的坐标值，(w h)表示矩形框的宽度和高度像素值； 步骤2-2： 计算目标测距关键点C的像素坐标 步骤2-3：校验测距关键点坐标合法性，需要满足条件C＝{(x ,y)|0＜x＜W ,0＜y＜H}，其中W是图像总的像素宽度，H是图像总的像素高度； 步骤3：目标测距； 步骤3-1：选取世界坐标系，世界坐标系的坐标原点在相机正下方的水平路面上，x轴方向为正前方，y轴方向为正左方，z轴方向为正上方，符合右手定则； 步骤3-2：从步骤1中得到相机参数的内参矩阵K和外参矩阵P，从步骤2中得到待测目标的测距关键点C的像素坐标(u 1,v 1)， 其中令测距关键点C的世界坐标为(X w ，Y w ，Z w )，由于所计算的关键点C的世界坐标点位于水平地面上，所以Z w ＝0，最后通 过矩阵变换公式计算得到关键点C的相关性未知尺度因子s； 步骤3-3：根据步骤3-2所求的相关性未知尺度因子s ，关键点C 的像素坐标 权　利　要　求　书1/2页2CN 110031829 A

机器视觉文献综述

文献综述 河北科技师范学院 文献综述 题目：基于计算机视觉测量技术 姓名：张力坤 一．国内外现状 机器视觉自起步发展到现在，已有将近20年的发展历史。应该说机器视觉作为一种应用系统，其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。 目前全球整个视觉市场总量大概在70~80亿美元，是按照每年8.8%的增长速度增长的。而在中国，这个数字目前看来似乎有些庞大，但是随着加工制造业的发展，中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。 何谓机器视觉？ 简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在中国，这种应用也在逐渐被认知，且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。 机器视觉在国内外的应用现状在国外，机器视觉的应用普及

机器视觉在焊接熔池实时检测与参数测定中应用【文献综述】

毕业设计开题报告 电气工程及其自动化 机器视觉在焊接熔池实时检测与参数测定中应用 1前言部分 机械制造业作为我国国民经济的支柱产业，决定了我国的工业生产能力和水平，焊接作为制造业中总要的加工方法之一，更是有着举足轻重的作用。随着科技水平的进步，人们对焊接质量的要求也越来越高。而人工焊接时，由于受到技术水平、疲劳程度、责任心、生理极限等客观和主观因素的应影响，难以较长时间保持焊接工作的稳定性和一致性。而且，由于焊接恶劣的工作条件，愿意从事手工焊接的人在减少，熟练的技术工人更有短缺的趋势。另一方面，电子技术、计算机技术、数控及机器人技术的发展为焊接过程的自动化提供了有利的条件，并已渗透到焊接的各个领域。 以往焊接质量主要是通过两种手段来保障。焊前根据工件、材料、性能要求等制订合理的焊接工艺，但是焊接过程存在的时变性使得质量无法得到严格保证。焊后可以进行质量检验，对不合格的焊缝，返修或者清理之后再重新焊接来保证焊缝质量，但这种检验方法费时又费力，况且某些焊接产品，如船舶、桥梁、大型压力容器、航天器材等一些重要的焊接件，是不允许出现焊接质量问题的。因此焊接过程中的在线实时质量控制就显得尤为重要。 但是焊接这一技术领域长期以来采用的是传统焊接方法，尽管近些年来各类气保护焊也得到了广泛应用，但焊接变形、咬边、气孔、裂纹、应力集中、未焊合和夹渣等在缺陷问题仍然较严重。同样，采用传统焊接方法进行生产，焊接接头的外观成形质量和一致性也无法得到保证，而且手工焊接也如先前所提的原因无法普遍适用。很显然这些都成了制约焊接质量提高的根源，因此采用自动化、智能化焊接时焊接技术革新的根本出路。 随着焊接自动化智能化研究的深入，人们越来越注重对焊接质量的控制，其中熔透与成形直接反映了焊接质量，因此检测出反映焊缝熔透和成形质量信息对于质量控制是非常关键的。目前国内外普遍使用各类传感装置对焊接熔池信息进