双目视觉技术在目标测量中的应用
双目视觉成像原理
双目视觉成像原理 1.引言 双目立体视觉(BiｎoculａｒStereo Viｓｉoｎ)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别,使我们可以获得明显的深度感,建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Dｉｓpａrity)图。 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点,非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体(包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的,因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一,获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。 2.双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图一所示，图中分别以下标L和r标注左、右摄像机的相应参数。世界空间中一点Ａ（X,Y,Z)在左右摄像机的成像面ＣL和CＲ上的像点分别为ａl(ｕl,vl)和ａr(ur,vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心Ol和Oｒ的连线，即投影线ａlOl和arＯr,它们的交点即为世界空间中的对象点A(X,Y,Z)。这就是立体视觉的基本原理。 图1:立体视觉系统 ３.双目立体视觉相关基本理论说明 3．1双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量是基于视差原理,图2所示为简单的平视双目立体成像原理图,两摄像机的投影中心的连线的距离,即基线距为b。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处,坐标系如图２所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后,图２中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处,这个虚拟的图像平面坐标系O1uｖ的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和ｙ轴方向一致,这样可以简化计算过程。左右图像坐标系的原
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]。
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
视觉检测系统报告
视觉检测系统报告 年春季学期研究生课程考核（阅读报告、研究报告）考核科目:视觉测量系统学所在院（系）:电气工程及自动化学院学生所在学科:仪器科学与技术学生姓名:***学 号:10S001***学生类别:工学硕士考核结果: 阅卷人: 视觉测量系统课程报告第一部分视觉测量系统发展现状综述机器视觉自起步发展到现在，已有15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60～70亿美元，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。 一、机器视觉的定义及特点简言之，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。 二、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主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%～50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元
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hancon双目立体视觉焊缝检测
基于halcon的双目立体视觉焊缝检测
基于halcon的双目立体视觉焊缝检测 1 前言 现代焊接生产中，对焊接技术和质量的要求愈来愈高。自动化和智能化在焊接生产上的应用日趋广泛。 近年来图像处理技术和机器视觉技术得到空前的发展，如果把机器视觉技术用在焊缝成形质量评判中，可以提高评判效率，为焊接质量评判的智能化打下基础。机器视觉是运用计算机来模拟人的视觉，从不同事物的图像中获取信息，进行相应处理并加以分析、理解，最终应用于实际的检测与测量等。机器视觉检测和测量方法不但可以有效提高生产效率与自动化程度，且易于实现信息的集成，从而满足数字化自动化生产的要求。 机器视觉中的立体视觉技术把二维景物的分析推广到了三维景物，该项技术可方便实现从图像获取到三维景物表面重建的完整体系，对于整个机器视觉的发展具有重要意义。双目立体视觉是立体视觉中的一个重要的分支，它直接模拟人视觉处理景物的方式，可以在各种条件下灵活地测量景的立体信息。
2 双目视觉检测 2.1 基本理论 如图1 所示，设点P为空间焊缝某一特征点，该点在两相机平面O1和O2的投影点依次为P1和P2。 图1 双目视觉原理 根据空间解析几何理论，很显然，式( 3) 中的4个方程均具有平面解析式的形式，前2 方程代表2平面相交，得到的是直线O1P1P 的方程，同理直线O2P2P 的方程由后2 个方程得出。两直线方程相交，即可求出P 点的空间三维坐标。 可见，若采用单相机模型，则理论上仅能解出一条直线的空间方程，无法得出空间点的准确三维坐标，而双目视觉理论则能够克服这个缺陷，从而使焊缝的精确测量有了可能。 2.2图像处理 为实现准确测量的目的，必须对采集到的图像进行数字化处理。首先，经过相机采集到的焊缝图像不可避免地存在一些污染痕迹，这
视觉检测原理介绍
技术细节 本项目应用了嵌入式中央控制及工业级图像高速传输控制技术，基于CCD/CMOS与DSP/FPGA的图像识别与处理技术，成功建立了光电检测系统。应用模糊控制的精选参数自整定技术，使系统具有对精确检测的自适应调整,实现产品的自动分选功能。 图1 控制系统流程图 光电检测系统主要通过检测被检物的一些特征参数(灰度分布,RGB分值等)，从而将缺陷信息从物体中准确地识别出来，通过后续的系统进行下一步操作，主要分为以下几部分 CCD/CMOS图像采集部分 系统图像数据采集处理板中光信号检测元件CCD/CMOS采用进口的适合于高精度检测的动态分析单路输出型、保证实际数据输出速率为320MB/s的面阵CCD/CMOS。像素分别为4000*3000和1600*1200，帧率达到10FPS。使用CCD/CMOS 作为输入图像传感器，从而实现了图像信息从空间域到时间域的变换。为了保证所需的检测精度，需要确定合理的分辨率。根据被检测产品的大小,初步确定系统设计分辨率为像素为0.2mm。将CCD/CMOS接收的光强信号转换成电压幅值，再经过A/D转换后由DSP/ FPGA芯片进行信号采集，即视频信号的量化处理过程，图像采集处理过程如图所示：
图2 图像采集处理过程 数据处理部分 在自动检测中，是利用基于分割的图像匹配算法来进行图像的配对为基础的。图像分割的任务是将图像分解成互不相交的一些区域，每一个区域都满足特定区域的一致性，且是连通的，不同的区域有某种显著的差异性。分割后根据每个区域的特征来进行图像匹配，基于特征的匹配方法一般分为四个步骤：特征检测、建立特征描述、特征匹配、利用匹配的“特征对”求取图像配准模型参数。 算法基本步骤如下: 1)利用图像的色彩、灰度、边缘、纹理等信息对异源图像分别进行分割，提取区域特征； 2)进行搜索匹配，在每一匹配位置将实时图与基准图的分割结果进行融合，得到综合分割结果； 3)利用分割相似度描述或最小新增边缘准则找出正确匹配位置。 设实时图像分割为m个区域，用符号{A1，A2，… Am}表示，其异源基准图像分割为n个区域，用符号{B1，B2，…Bn}表示。分割结果融合方法如下: 在每一个匹配位置，即假设的图像点对应关系成立时，图像点既位于实时图中，又位于其异源基准图像中，则融合后区域点的标识记为：（A1B1，A1B2，…，A2B1，A2B2，…）。标识AiBj表示该点在实时图中位于区域i，在基准图中位于区域j。算法匹配过程如下图所示：
基于OpenCV的双目立体视觉测距
基于OpenCV的双目立体视觉测距 基于OpenCV的双目立体视觉测距 论文导读:: 双目立体视觉模型。摄像机标定。立体匹配采用OpenCV库中的块匹配立体算法。目前的测距方法主要有主动测距和被动测距两种方法。论文 关键词: 双目立体视觉，摄像机标定，立体匹配，测距 (一)引言基于计算机视觉理论的视觉测距技术是今后发展的一个重要方向，它在机器人壁障系统、汽车导航防撞系统等领域有着广泛的应用前景。目前的测距方法主要有主动测距和被动测距两种方法。论文采用的是被动测距法。被动测距法是在自然光照条件下，根据被测物体本身发出的信号来测量距离，主要包括立体视觉测距法、单目测距法、测角被动测距法等。立体视觉测距法是仿照人类利用双目感知距离信息的一种测距方法，直接模拟人的双眼处理景物，简便可靠，但该方法的难点是选择合理的匹配特征和匹配准则。双目立体视觉系统采用两台摄像机同时从两个不同视点获取同一景物的多幅图像，即立体图像对，通过测量景物在立体图像对中的视差，再利用双目视觉成像原理就可以计算出目标到摄像机的距离。立体匹配采用OpenCV库中的块匹配立体算法，在得到摄像机参数和匹配点后再利用最小二乘法即可算出三维信息。 (二)双目立体视觉模型首先介绍双目视觉所涉及到三个坐标系: 世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系。世界坐标系中的点坐标记为，摄像机坐标系用表示。图像坐标为摄像机所拍摄到的图像的二维坐标，一般有两种表示方法:
是以像素为单位的图像坐标，是以毫米为单位的图像坐标。建立以毫米为单位的图像坐标是因为坐标只表示了像素在数字图像中的行数和列数，并没有表示出该像素在数字图像中的物理位置论文范文。图1为平行双目视觉模型，即参数相同的两个摄像机平行放置，两光 轴互相平行且都平行于z 轴，x 轴共线摄像机标定，两摄像机光心的距离为 B(即基线距)。图中O 1、O2为左右两摄像机的焦点，I1 、I2为左右摄像机的像平面，P1 、P2 分 别是空间点P在左右像平面上的成像点，f是摄像机的焦距。若视差d 定义为?P1- P2?,则点P到立体视觉系统的距离为: 图1 平行双目视觉模型 (三)摄像机标定摄像机标定是为了建立三维世界坐标与二维图像坐标之间的 一种对应关系。系统采用两个摄像机进行图像采集，设定好两个摄像机之间的距离(即基线距)，用摄像机同时采集放在摄像机前的标定物。摄像机标定采用的是张正友的标定方法，棋盘格大小为30mm30mm，角点数为117。标定板的规格如图2所示。图2 平面标定板规格张正友的标定方法需要摄像机从不同角度拍摄标定板 的多幅图像。由于两个摄像机是向前平行放置的，且基线距固定，所以只需摆放标定板的位置变化即可。摄像机为针孔成像模型，则空间点与图像点之间的映射关系为: 为方便计算，使标定板所在平面的Z坐标均为0，即Z=0的平面，则上式可变为: 其中，A为摄像机的内参矩阵，为摄像机外参矩阵，s为尺度因子。令,,则上 式可写为: 其中，为透视投影矩阵，它是标定板上的点和其像点之间的映射。在已知空 间点和其对应像点后，可根据最小二乘方程，采用Levenberg-Marquardt算法求解
双目视觉原理
Bumblebee 双目测量基本原理 一．双目视觉原理： 双目立体视觉三维测量是基于视差原理。 图 双目立体成像原理 其中基线距B=两摄像机的投影中心连线的距离；相机焦距为f 。 设两摄像机在同一时刻观看空间物体的同一特征点(,,)c c c P x y z ，分别在“左眼”和“右眼”上获取了点P 的图像，它们的图像坐标分别为(,)left left left p X Y =，(,)right right right p X Y =。 现两摄像机的图像在同一个平面上，则特征点P 的图像坐标Y 坐标相同，即 left right Y Y Y ==，则由三角几何关系得到： () c left c c rig h t c c c x X f z x B X f z y Y f z ?=???-=???=? ? (1-1) 则视差为：left right D isparity X X =-。由此可计算出特征点P 在相机坐标系下的三维坐标为： left c c c B X x D isp a rity B Y y D isp a rity B f z D isp a rity ? =???= ?? ?= ?? (1-2) 因此，左相机像面上的任意一点只要能在右相机像面上找到对应的匹配点，就可以确定出该点的三维坐标。这种方法是完全的点对点运算，像面上所有点只要存在相应的匹配点，
就可以参与上述运算，从而获取其对应的三维坐标。 二．立体视觉测量过程 1．图像获取 (1) 单台相机移动获取 (2) 双台相机获取：可有不同位置关系（一直线上、一平面上、立体分布） 2．相机标定：确定空间坐标系中物体点同它在图像平面上像点之间的对应关系。 (1)内部参数：相机内部几何、光学参数 (2)外部参数：相机坐标系与世界坐标系的转换 3．图像预处理和特征提取 预处理：主要包括图像对比度的增强、随机噪声的去除、滤波和图像的增强、伪彩色处理等； 特征提取：常用的匹配特征主要有点状特征、线状特征和区域特征等 4．立体匹配：根据对所选特征的计算，建立特征之间的对应关系，将同一个空间物理点在不同图像中的映像点对应起来。 立体匹配有三个基本的步骤组成：1)从立体图像对中的一幅图像如左图上选择与实际物理结构相应的图像特征；2)在另一幅图像如右图中确定出同一物理结构的对应图像特征；3)确定这两个特征之间的相对位置，得到视差。其中的步骤2是实现匹配的关键。 5．深度确定 通过立体匹配得到视差图像之后，便可以确定深度图像，并恢复场景3－D信息。 三．Triclops库中的数据流程 Triclops库中的数据流程如下图所示。系统首先从相机模型中获得raw格式的图像，最终将其处理成深度图像。在系统中有两个主要的处理模块。第一个处理模块是一个应用了低通滤波、图像校正和边缘检测的预处理模块。第二个处理模块用来做立体匹配、结果确认和亚像素插值。最后的处理结果就是一幅深度图像。 1．预处理（Pre-processing）
机器视觉检测分解
研究背景： 产品表面质量是产品质量的重要组成部分，也是产品商业价值的重要保障。产品表面缺陷检测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以CCD 和数字图像处理技术为代表的计算机视觉检测技术，大致经历了三个阶段，分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机视觉检测技术阶段。[] 传统检测技术 （1）人工目视检测法 （2）频闪检测法 无损检测技术 （1）涡流检测法 （2）红外检测法 （3）漏磁检测法 计算机视觉检测技术 （1）激光扫描检测法 （2）CCD 检测法 采用荧光管等照明设备，以一定方向照射到物体表面上，使用CCD摄像机来扫描物体表面，并将获得的图像信号输入计算机，通过图像预处理、缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二值化等图像处理后，提取图像中的表面缺陷的相关特征参数，再进行缺陷图像识别，从而判断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。 优点：实时性好，精确度高，灵活性好，用途易于扩充，非接触式无损检测。 基于机器视觉的缺陷检测系统优点： 集成化生产缩短产品进入市场时间改进生产流程100%质量保证实时过程监控提高产量精确检测100%检测 由于经济和技术原因国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主，没有或者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备，对视觉技术的开发应用停留在比较低端的小系统集成上，对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例，但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高，对在线检测设备的需求也就更大具有巨大的市场潜力。 机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术 铸件常见缺陷：砂眼气孔缩孔披缝粘砂冷隔掉砂毛刺浇不足缺陷变形 问题的提出： 1.水渍、污迹等不属于铸件缺陷，但由于其外观形貌与缺陷非常类似, 因此易被检测系统误识为缺陷。从目前发表的文献来看，对于伪缺陷的识别率较低。 2.不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性，造成缺陷误判。 国外研究发展现状： 20 世纪90 年代后，基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提高。 1990 年芬兰Rautaruukki New Technology公司研制了Smartivis表面检测系统[]，该系统具有自学习分类功能，应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。 1996 年美国Cognex公司研发了一套iLearn自学习分类器软件系统并应用于其研制了iS-2000 自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接，极大地提高了检测系统实时的运算速度，有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处[]。 2004 年Parsytec公司发布了新一代表面质量检测产品Parsytec5i，该系统运用了自学习神经
双目视觉传感器系统
双目视觉传感器系统 视觉检测广泛地应用于工件的完整性、表面平整度的测量:微电子器件(IC芯片、PC板、BGA)等的自动检测;软质、易脆零部件的检测;各种模具三维形状的检测;机器人的视觉导引等。最具有吸引力的是由视觉传感器阵列组成的大型物体(如白车身)空间三维尺寸多传感器视觉检测系统。 双目视觉传感器由两台性能相同的面阵CCD摄像机组成,基于立体视差的原理,可完成视场内的所有特征点的三维测量,尤其是其它类型的视觉传感器所不能完成的测量任务,如圆孔的中心、三棱顶点位置的测量等。因此,双目视觉传感器是多传感器视觉检测系统的主要传感器之一。要实现双目视觉传感器直接测量大型物体关键点的三维测量,就必须知道传感器的内部参数(摄像机的参数)、结构参数(两摄像机间的位置关系)及传感器坐标系与检测系统的整体坐标系的关系(即全局标定)。因此,在实际测量之前,先要对摄像机进行参数标定。一般方法是,传感器被提供给整个系统使用前,就离线完成传感器的内部参数及结构参数的标定,采用一标准二维精密靶标及一维精密导轨,通过移动导轨来确定坐标系的一个坐标,通过摄像机的像面坐标及三个世界坐标的对应关系求得这些参数。 这种方法的缺点是:标定过程中,需要精确调整靶标与导轨的垂直关系,而且需多次准确移动导轨;同时标定过程的环境与实际测量的情形有差异;传感器在安装的过程中,易引起部分参数的变化,需多次的拆卸;摄像机还需进行全局标定。由此可知标定的劳动强度大,精度难以保证。本文提出了一种现场双目传感器的标定方法,只需先确定摄像机的部分不易变化的参数,其它参数在摄像机安装到整个系统后进行标定。该方法大大地减少了上述因素的影响,能得到满意的标定精度。 双目视觉测量探头由2个CCD摄像机和1个半导体激光器组成，如下图所示。
双目立体视觉技术简介
双目立体视觉技术简介 1. 什么是视觉 视觉是一个古老的研究课题，同时又是人类观察世界、认知世界的重要功能和手段。人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统，用机器模拟人类的视觉功能是人们多年的梦想。视觉神经生理学，视觉心里学，特别是计算机技术、数字图像处理、计算机图形学、人工智能等学科的发展，为利用计算机实现模拟人类的视觉成为可能。在现代工业自动化生产过程中，计算机视觉正成为一种提高生产效率和检验产品质量的关键技术之一，如机器零件的自动检测、智能机器人控制、生产线的自动监控等;在国防和航天等领域，计算机视觉也具有较重要的意义，如运动目标的自动跟踪与识别、自主车导航及空间机器人的视觉控制等。人类视觉过程可以看作是一个从感觉到知觉的复杂过程，从狭义上来说视觉的最终目的是要对场景作出对观察者有意义的解释和描述；从广义上说，是根据周围的环境和观察者的意愿，在解释和描述的基础上做出行为规划或行为决策。计算机视觉研究的目的使计算机具有通过二维图像信息来认知三维环境信息的能力，这种能力不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息(如形状、位置、姿态运动等)，而且能进一步对它们进行描述、存储、识别与理解，计算机视觉己经发展起一套独立的计算理论与算法。 2. 什么是计算机双目立体视觉 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像，如图一。 图一、视差（Disparity）图像 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。 双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。 双目立体视觉的开创性工作始于上世纪的60年代中期。美国MIT的Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构，并对物体的形状和空间关系
基于机器视觉的产品检测技术研究
基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，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、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状 机器视觉研究出现于60年代初期，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研究的一部分，由于技术条件的限制，进展缓慢。80年代初，在D·Marr提出的计算视觉理论指导下，机器视觉研究得到了迅速发展，成为
基于双目立体视觉的动态体积测量系统.
基于双目立体视觉的动态体积测量系统 王畅1，赵彩霞2，韩毅1 1. 长安大学汽车学院，陕西西安（710064） 2. 长安大学电控学院，陕西西安（710064） E-mail ：wangchang0905@https://www.wendangku.net/doc/bb13373030.html, 摘要：以双目立体视觉为基础，设计了一种动态体积测量系统。系统主要应用于粉末状药物的流散性分析。系统中采用三台数字式CCD 摄像机对被测物进行图像采集，利用Visual C++.net以及OpenGL 对测量过程中所得到图像进行三维重构，还原物体的三维形状，同时得到在每个测量时刻药堆的体积, 实现了对药堆的连续非接触式测量。 关键词：双目立体视觉；非接触式测量；三维重构 中图分类号：TP29 文献标识码：A 1. 引言 药品生产过程中，药物的流散性直接影响到药品自动压装的生产工艺。本文设计了一种用于动态测量粉末状药物体积的非接触式测量系统，通过药堆体积随时间增长的关系曲线来判断药物的流散性能。系统模拟药品的填装过程，采用一个玻璃漏斗，下面安装一个透明量杯。药品从漏斗下落时，安装在量杯周围的摄像机对量杯底部的药堆进行实时图像采集，通过图像处理及三维重构得到采集过程被测对象的形状和体积。 2. 系统构成
系统的主要测量对象是粉末状药物或者其他粉末状物质，在药物下落过程中，药堆的体积不断增长。系统中的三台数字摄像机从三个不同角度对药堆进行图像采集，对采集到的图像进行三维重构后得到特定时刻序列上的三维形状及体积。图1是系统的组成图。 图1：系统组成图 2.1计算机 系统中采用两台计算机分工协作，一台用于控制系统的工作，另外一台用于图像处理及
三维重构。三维重构对计算机的性能有很高的要求，特别是对CPU 的运算速度和内存大小有很高要求。对三幅图像进行三维重构时运算量非常大，普通计算机运算起来耗时长，以Pentium 4，2.6G 的CPU ，512MB 内存进行运算时需要5分钟左右，同时容易造成死机。为了提高处理速度以及稳定性, 图像处理计算机采用了Intel Corel Q6600四核处理器，主频为 2.4G ，内存大小为4G 。用该计算机对一帧图像进行重构只需5秒左右。 2.2摄像机系统 与普遍应用的图像采集系统不同，本系统中没有采用图像采集卡采集图像。系统中所选用的摄像机是数字式的，三台数字式摄像机输出数字图像，经千兆以太网交换机与计算机的千兆网卡相连。系统中采用德国BASLER scA1000-30gm数字式黑白摄像机。该摄像机采用3/1〞SONY CCD芯片，分辨率为1034×779，采集频率为30帧每秒。摄像机内置了千兆以太网输出端口，使用六类网线进行数据传输时，传输速率能够达到320MB/s，在采集速度为30帧每秒的情况下能够很好的满足系统要求。摄像机镜头采用computar M1214-MP 2/3〞镜头，焦距为12mm ，手动调节光圈。 系统中的三台摄像机在空间以120°对称安装，摄像机俯拍角度为18.4°，镜头离地高度为175mm 。图2是单个摄像机的安装示意图。 图2：摄像机安装示意图
基于机器视觉的非接触尺寸测量技术研究
基于机器视觉的非接触尺寸测量技术研究 摘要 伴随着科学的快速腾飞，以机器视觉为基础的非接触性尺寸测量发法在工业领域里实现了十分普遍的运用用，该方法非接触、时效性强、效率高、受外界影响小，并且精确性特别好。机械零件的尺寸测量在工业生产的过程里属于十分重要的部分，测定结果的迅速程度和可信度直接关系到产品的效果以及工作的进度。但是先前的测量技术早就无法达到工业生产中对产品规格检测的迅速程度和可信度的规定，因此作者提出了以机器视觉为基础的非接触尺寸测定的方法，从而达到产品规格的快速及准确的测定。 首先，通过研究各个硬件的性能参数，选择了合适的硬件，并搭建了测量系统的硬件平台。这个测定系统的基础设施一般包括图像收集设备、实验操作区、CCD摄影仪、镜头、和电脑等部件。 然后，灰度转变、图像滤波、二值化、边缘测定等预先处理方法也被用于这种测定技术。图片的预先处理部分，对比剖析了多种多样的滤波方法，总结出以小波转变为基础的模极大值去噪方式，同时还一一描述介绍了多种的图片边缘测定方法，总结出以小波转变为基础的多尺度边缘测定方式。此外，作者还详细描述和剖析Hough方式，同时还给出了自己的优化建议。作者通过Matlab里所带有的GUIDE界面编辑功能，以GUI 为基础构造出该检测系统的软件设施，使其具备了处理图片所用到的多个计算方式以及规格鉴定的能力。 之后，作者通过对该系统的多次实践检验，研究了具体的调查数据，剖析了测定结果的误差原因，进而总结出尽量消除误差的策略。研究结果显示，以机器视觉为依据的非接触尺寸测的方法完全达到了理想的效果，在工业领域可以做到对产品规格测定的高效性和可信度的规定。 关键词：机器视觉，非接触测定，尺寸测定，图像处理
双目视觉测量系统的参数选择和误差分析(精)
双目视觉测量系统结构参数设计及误差分析 摘要：通过对双目视觉测量系统的研究，建立了双目视觉测量系统的误差模型，并分析了系统结构参数对测量结果的影响。在理论上对系统结构参数(两光轴夹角、基线距离等参数与测量精度之间的关系进行了系统、详尽的分析，得出了测量系统的位置误差对距离方向上的精度影响较大；光轴夹角的变化对测量误差影响不大，而距离方向的误差随着基线距离的增加而减小的结沦。本文建立的误差模型对具体的双目视觉测量系统的设计具有指导作用。 关键词：光学测量；双目视觉；误差分析；结构参数。 0 引言 近来，由于传统的测量方法低速低效，不能满足发展迅速的先进工艺制造的需求。因此，高效、智能、高精度的视觉测量方法的研究越来越受到关注。根据国内外研究，视觉测量技术将会在未来军用民用领域得到广泛应用。但是，目前视觉测量技术仍不能避免一些干扰因素，诸如视线噪声、相机性能、透镜畸变、特征提取和计算机视觉结构的影响，测量精度难以满足工业要求。因此，如何提高测量精度是工业视觉测量方法面临的最大问题。 由于图像一点的三维坐标不能反应一个相机拍摄图片的所有信息，而两个相机拍摄一点图片不能用三角函数的方法进行三维计算。因此，常常在视觉系统中加入镜面或结构光来实现双目视觉的功能。双目视觉系统具有柔性结构，易于安装并且价格低廉，被广泛应用。但是，当视觉系统选择不同的结构参数，测量精度会受到很大影响。目前，大多数视觉结构根据仿真实验确定，很少有理论依据。而且大多数视觉系统强调物体识别而不是测量精度。为了提高测量精度和扩展应用范围，对于结构参数的综合分析十分必要。 本文确立了双目测量系统结构参数的数学模型，通过分析结构参数和测量点的特征关系，明确结构参数的误差分布曲线。根据matlab的仿真结果，确定了在误差最小的范围内的最有价值的结构参数分布。 1 双目视觉系统的数学模型 1.1双目视觉系统的三维结构模型 双目视觉系统的结构参数主要包括扩：两个相机的光轴与基线形成的夹角 (α1, α2，基线是两台照相机物镜光学中心的连线（用B表示）；两台照相机的焦点(f1 ,f 2和物距。这些参数中一个变化就会引起其他几个参数的变化。
机器视觉检测技术简介及其特点
机器视觉检测技术简介及其特点 中国纸板商城https://www.wendangku.net/doc/bb13373030.html,2012年3月2日机器视觉印刷质量检测是一种模拟人工检测方法和判断逻辑，但同时又具有更高检测精度和更好一致性的自动化检测方法。 一、机器视觉检测的特点 1、机器视觉检测技术简介 机器视觉，简而言之就是利用机器代替人工进行目标识别、判断与测量。它是现代光学、电子学、软件工程、信号处理与系统控制技术等多学科的交叉与融合。 光学采集设备：由工业摄像机、光源及配套图像采集卡等硬件组成。主要作用是获取通过采集位置的标签的数字图像，为后续的分析与处理提供素材，相当于人工检测的眼睛。 判断识别：由工业控制计算机及植入的图像处理与分析软件、控制软件构成。是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。 自动控制：最终将检测系统的结果变换成具体操作的硬件，比如常见的声光报警器、废品剔除装置或作标记的装置(如喷墨机、贴标机等)。 除此之外，印刷检测设备还必须有一套稳定的机械传输控制平台，对于安装在印刷机上的在线检测系统而言，传输平台就是印刷机;而对于离线检测系统，则需要单独配置传输平台，如复卷机、单张传输平台等。 2、印刷缺陷检测原理 印刷缺陷检测主要依靠图像比对的方法进行。如图2所示，上部图像是通过相机采集到的实时图像，而下部图像为事先采集并存储下来的标准图像。检测时，首先将两幅图像通过定位等方法使其重合，然后进行逐点(逐像素)对比颜色(或亮度差异)。当他们之间的差异超出事先设定的范围时即判为缺陷。 3、机器视觉检测特点 一套高品质的机器视觉检测系统，必须具备以下几个必备条件： 1)高品质的成像系统 成像系统被称为视觉检测设备的“眼睛”，因此“眼睛”识别能力的好坏是评价成像系统的最关键指标。通常，成像系统的评价指标主要体现在三个方面： 能否发现存在的缺陷 基于图像方法进行的检测，所能够依据的最原始也是唯一的资料即是所采到的图像上的颜色(或者亮度)变化，除此之外，没有其他资料可供参考。所以，一个高品质的成像系统首先应该是一个能充分表现被检