1 江南大学机械工程学院, 江苏 无锡 214122
2 江苏省食品先进制造装备技术重点实验室, 江苏 无锡 214122
3 江南大学物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
针对基于传统特征点匹配的双目视觉测量方法误匹配率高和测量精度低的问题,提出了一种基于ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)特征与随机抽样一致性(RANSAC)的双目测距方法。首先,基于双目位置信息的极线约束与基于汉明距离的特征匹配方法删除误匹配点,得到初步筛选的正确匹配点对。然后,基于k维树的近邻点顺序一致性约束方法筛选出初始内点集合,并采用迭代预检验方法提高RANSAC的匹配速度。最后,为了提升测量精度,采用二次曲面拟合得到亚像素点视差并计算实际距离。实验结果表明,本方法可以有效提高特征的匹配速度及测量精度,满足实时测量的要求。
机器视觉 随机抽样一致性 极线约束 k维树 顺序一致性约束 亚像素点 激光与光电子学进展
2021, 58(22): 2215002
1 天津职业技术师范大学汽车与交通学院, 天津 300222
2 湖南财经工业职业技术学院汽车工程系, 湖南 衡阳421002
3 天津中德应用技术大学汽车与轨道交通学院, 天津 300350
圆孔是自动化制造装配过程中最重要的特征,准确估计孔位姿有利于实现高精度工艺。因此,提出了一种基于双目视觉极线约束的圆孔位姿检测方法。首先,为了提高轮廓提取的准确性,提出了一种基于形态学相加的轮廓提纯方法。然后,基于极线约束对孔的纵坐标进行补偿,并利用高斯拟合确定最优横坐标,实现精准匹配。最后,利用拟合的空间圆确定孔的位姿。实验结果表明,本方法提取的轮廓接近真实的孔轮廓,孔位与半径的测量精度为0.05 mm;相比没有补偿的情况,增加补偿后孔径与孔间距的测量精度分别提升了31.56%和34.07%。本方法提供了一种提升孔位姿测量精度的策略,且满足制造和装配的实际应用需求。
机器视觉 双目视觉 极线约束 偏差补偿 形态学 激光与光电子学进展
2021, 58(20): 2015009
1 中国科学院智能红外感知重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
4 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
针对在轨服务任务如何在近距离处获取空间非合作目标的相对位置和姿态的难题,提出一种三目立体视觉测量方法。首先利用三台呈等边三角形布置的大视场可见光相机获取图像;然后采用所提方法对特征点进行匹配;接着采用RANSAC方法解算被测目标在世界坐标系下的位姿参数;最后通过对非合作卫星模型的静止、位置移动和姿态转动进行实验。实验结果表明,静止状态下的相对位置精度优于2.2 mm,相对角度测量精度优于0.3°;当模型位置移动时,绝对位置精度优于3 mm;当模型姿态转动时,相对位置精度优于5.6 mm,相对角度测量精度优于1.7°,说明所提方法可以改善双目立体视觉技术在测量角度大的区域易出现测量盲区、特征点定位误匹配和测量视场有限的不足。
机器视觉 三目视觉 ORB 非合作目标 极线约束 随机抽样一致性
红外与激光工程
2020, 49(4): 0413001
针对工业现场的薄壁类零件圆孔轮廓的测量问题,构建一套基于双目视觉的测量系统。以双目摄像机作为视觉传感器,通过检测圆孔内部和零件表面灰度值,实现光源亮度的自动调节,使左右相机同时采集到最清晰的圆孔图像。通过圆孔轮廓识别和基于外极线约束的匹配,继而实现圆孔轮廓三维重建,从而获取圆孔的孔径信息和三维坐标。实验结果表明,系统具有较高的测量精度,其稳定性与精确性满足工业现场的应用。
测量 双目视觉 外极线约束 双目立体匹配 三维重建 中国激光
2019, 46(12): 1204004
海军工程大学兵器工程学院, 湖北武汉 430000
针对水下环境中传统算法对双目图像匹配时存在速度慢、误匹配较多等问题, 提出一种基于 ORB(的特征检测和曲线极线约束相结合的水下立体匹配方法。先检测图像的特征点, 生成描述子, 并进行特征匹配; 然后根据折射定律, 结合双目相机的内外参数, 推导出水下曲线极线; 最后结合水下曲线极线约束, 剔除误匹配点。实验结果表明, 相比传统的 SIFT算法与曲线约束, 论文提出的立体匹配方法在有效控制误匹配的情况下, 显著提高了运算速度, 对提升水下双目视觉系统的快速处理能力具有实践意义。
双目立体视觉 水下立体匹配 特征匹配 ORB特征 曲线极线约束 binocular stereo vision underwater stereo matching feature matching ORB algorithm curve restriction
陆军工程大学石家庄校区 电子与光学工程系, 石家庄 050003
针对传统可见光、红外小视场视觉定位系统易受光照条件影响、环境适应性差、视觉信息不足等缺陷, 提出了一种基于超大视场红外双目视觉的非线性极线约束与目标定位方法.利用全景相机畸变模型对超大视场红外相机成像过程的几何关系进行分析, 建立了一般结构的超大视场红外双目视觉系统成像模型, 完成了同名像点非线性极线约束方程的数理推导; 以此模型为基础, 研究了一种适用于超大视场红外双目视觉系统的目标三维空间定位解算方法.实验结果表明：不同环境照度场景中距离为1.75~8.05 m的8个目标点在极线方程约束下, 同名像点的匹配搜索由二维降为一维, 将匹配同名像点坐标带入三维空间定位解算方程, 距离误差在0.9%～7.0%之间, 较高的定位精度验证了所提方法的正确性, 以及超大视场红外双目视觉系统的空间定位能力与优势.
机器视觉 双目立体视觉 非线性极线约束 超大视场红外 空间定位 Machine vision Binocular and stereopsis Nonlinear epipolar constraint Ultra-wide field infrared Spatial positioning
1 天津大学 微光机电系统技术教育部重点实验室, 天津 300072
2 北华航天工业学院 电子与控制工程学院, 河北 廊坊 065000
野外远距离、大视场、双目视觉物体定位监测系统是基于双目立体视觉原理的三维坐标测量系统。存在随机出现的多个无特征目标的正确匹配率低, 导致目标定位精度降低的共性问题。正确判断首个目标出现, 对于同一目标在同侧图像序列连续出现, 形态特征由大到小变化或分裂的情况, 利用质心判断方法排除伪目标, 检测目标正确质心位置; 然后, 两段图像序列时间同步, 同一时刻多个目标基于极线约束进行稀疏匹配, 获得同一目标在两台相机中正确的对应关系。实验证明, 现场连续采集的9帧图像中包含8个目标, 利用上述方法完成目标检测及匹配, 提高了准确率。
双目视觉 稀疏匹配 目标检测 极线约束 binocular vision sparse matching target detection polar constraint 红外与激光工程
2018, 47(7): 0726001
1 哈尔滨工业大学土木工程学院, 黑龙江 哈尔滨 150090
2 哈尔滨工业大学结构工程灾变与控制教育部重点实验室, 黑龙江 哈尔滨 150090
3 哈尔滨工业大学土木工程智能防灾减灾工业与信息化部重点实验室, 黑龙江 哈尔滨 150090
为了提高立体视觉方法的测量精度, 提出一种极线约束修正数字图像相关(DIC)匹配的立体视觉测量方法。该方法通过DIC方法获得立体匹配的初值, 应用极线约束对匹配计算结果进行修正, 取位于右极线上距DIC匹配结果最近的点作为新的匹配点, 并将该种匹配修正方法推广到右图像时序匹配。在材料实验机上完成304不锈钢试件单向拉伸实验, 以引伸计的测量结果为真值, 对比极线约束修正前后的双目立体视觉的测量误差。实验结果表明, 极线约束修正以后, 双目立体视觉测量误差的最大值、平均值及均方值均减小, 说明极线约束修正后的匹配方法可以提高立体视觉方法的测量精度。
测量 极线约束 数字图像相关 修正 图像匹配
