作者单位
摘要
1 航天工程大学宇航科学与技术系, 北京 101416
2 航天工程大学基础部, 北京 101416
当前,较为常用的光场复振幅调制方法主要是通过衍射效应来实现的,这造成了能量利用效率普遍较低,为此基于纯相位空间光调制器(SLM)和棋盘相格法在衍射零级实现了高阶贝塞尔涡旋光束的制备。首先,介绍了奈奎斯特光栅和棋盘相格法的基本原理,推导了在衍射零级制备贝塞尔涡旋光束的复振幅调制方法并编码了相应的全息图,分别模拟了通过该方法生成的低阶和高阶贝塞尔涡旋光束的光场分布。其次,基于纯相位SLM搭建了相应的实验光路,分别制备了低阶和高阶贝塞尔涡旋光束。最后,讨论了本文方法的优点和不足。实验结果表明,本文方法制备的高阶贝塞尔涡旋光束的模式纯度虽然不及衍射一级,但却可以将衍射效率提升约4.5倍。
衍射 纯相位空间光调制器 棋盘相格法 贝塞尔涡旋光束 全息图 大拓扑荷数 
光学学报
2022, 42(10): 1005001
作者单位
摘要
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室, 湖南 长沙 410082
随着视觉测量技术在工程中的推广,越来越多的视觉标定和测量需在车间现场由非专业人员执行,这会造成拍摄的棋盘格图像中包含较多的噪声。为了实现噪声下棋盘格角点稳健、精确的亚像素细化,提出一种基于边缘方向投影的棋盘格角点亚像素细化方法。首先基于非极大值抑制算法计算初始边缘方向,然后基于最小加权二乘拟合法细化边缘方向,最后基于边缘方向最大投影细化棋盘格角点的亚像素坐标。结果表明:在高质量的棋盘格图像中,所提方法的棋盘格边长测量偏差的最大值均小于0.021 mm,棋盘格边长测量偏差的均值均小于0.006 mm;在高斯噪声和角点污染的棋盘格图像中,所提方法的棋盘格边长测量偏差的最大值均小于0.05 mm,棋盘格边长测量偏差的均值均小于0.02 mm。
机器视觉 标定 亚像素细化 棋盘格角点 角点定位 边缘方向投影 
光学学报
2022, 42(8): 0815001
作者单位
摘要
1 中国辐射防护研究院 核与辐射前沿技术研究中心,山西 太原 030006
2 清华大学 粒子技术与辐射成像教育部重点实验室,北京 100084
放疗中基于闪烁体光场成像的3D剂量测量方法是,利用光场相机对射线在闪烁体沉积能量所产生的闪烁光进行拍照,给出每一个聚焦层的光分布后进行三维重建,进而得出剂量的三维分布。光场相机所获取图像的重聚焦位置影响闪烁光三维重建的准确性,作者提出利用棋盘格标定板进行重聚焦位置标定的方法。使用Lytro Illum光场相机拍摄置于已知位置的棋盘格标定板,经光场数据处理得到焦点堆栈序列,利用刃边法得到所有重聚焦像的高斯离焦参数σ,经比较后获得最小σ对应的重聚焦参数α,最终给出若干α和重聚焦位置的对应关系,最终完成重聚焦位置标定。与常用的刻度尺标定方法相比,高斯离焦参数减小2%~10%,有利于放疗3D剂量测量精度的提高。
光场成像 重聚焦位置标定 棋盘格 刻度尺标定 light field imaging refocusing position calibration checkerboard scale calibration 
应用光学
2020, 41(4): 822
伍明 1,2,3伍俊龙 1,2,3马帅 1,2,3杨康建 1,2杨平 1,2,*
作者单位
摘要
1 中国科学院自适应光学重点实验室, 四川 成都 610209
2 中国科学院光电技术研究所, 四川 成都 610209
3 中国科学院大学, 北京 100049
在摄像机标定过程中,较差的光照条件和镜头畸变会造成棋盘格角点漏检和角点冗余。分析了角点的灰度分布特性,提出一种基于角点灰度分布特征的棋盘格角点检测算法。为确保在较差光照条件和镜头畸变下,棋盘格图像角点不漏检,算法首先利用角点的灰度分布特性提取候选角点;然后通过迭代的方式提高候选角点的精度并再次结合棋盘格角点的灰度分布特性剔除候选角点中非角点处的伪角点,避免棋盘格角点冗余;最后通过角点处的邻近点合并获得最终的棋盘格角点坐标。实验结果证明,在较差的光照条件和镜头畸变条件下,本算法角点无漏检和冗余。将该算法提取的棋盘格角点应用于摄像机标定,结果显示重投影误差的均方差在0.1 pixel范围以内,优于其他算法。
测量 棋盘格 角点检测 灰度分布 摄像机标定 
激光与光电子学进展
2020, 57(1): 011204
作者单位
摘要
陆军工程大学石家庄校区 电子与光学工程系, 石家庄 050003
为了准确标定超广角红外相机, 从超广角红外相机的泰勒多项式标定模型出发, 提出了一种基于主动红外辐射标定板的标定方法。该标定板克服了以往超广角相机标定板制作困难的问题, 可用于标定超广角红外相机。实验结果显示, 角点平均重投影误差(MRE)和角点重投影方均根(RMS)分别为0.30和0.34像素。
计算机视觉 相机标定 主动红外辐射 标定板 computer vision camera calibration active infrared radiation calibration checkerboard 
半导体光电
2019, 40(5): 700
作者单位
摘要
1 陆军工程大学石家庄校区 电子与光学工程系, 石家庄 050003
2 南京军代局驻扬州地区军代室, 江苏 扬州 225009
为精确标定可见光和红外双波段相机系统, 减少标定板数量并增加对相机响应波段的适应性, 设计了一种基于帕尔贴效应的双波段自适应标定板, 以解决以往大尺寸标定板制造困难的问题.通过控制电路中的电流产生不同强度的红外辐射, 实现对相机系统响应波段的自适应.从双目超大视场长波红外相机拍摄的图像中可以看出, 该标定板标定角点数量多, 能够满足超大视场需求; 标定角点清晰, 对比度高; 红外辐射均匀性、稳定性好.性能测试结果表明, 标定角点重投影误差达到亚像素级别, 标定参数误差均在1%以内, 畸变校正效果好.
计算机视觉 相机标定 帕尔贴效应 标定板 双波段 Computer vision Camera calibration Peltier effect Calibration checkerboard Dual band 
光子学报
2019, 48(9): 0912002
作者单位
摘要
华南师范大学物理与电信工程学院, 广东 广州 510006
构建了棋盘复式晶格介质环型光子晶体结构,采用平面波展开法对该结构的完全带隙宽度及结构参量进行了优化。研究结果表明,在优化参数下,完全带隙宽度的最大值为0.160,带隙率可达30.59%。该结构的大完全带隙具有很好的稳定性。
材料 介质环型光子晶体 平面波展开法 完全带隙 复式晶格 棋盘晶格 
激光与光电子学进展
2018, 55(1): 011601
作者单位
摘要
武汉大学电子信息学院, 湖北 武汉 430072
针对重载车车头、车尾相对位置微小变化量高精度高效率的检测,提出一组由CMOS相机、正透镜、多点靶标组成的相对位置微小形变量检测系统,并且针对该系统中的多目标光斑中心提取,提出并使用棋盘算法、以及特征点算法实时提取多目标点中心,实现了多目标高精度高效率的提取,且经过大量实验验证了棋盘算法及特征点算法结果的准确性、高效性、稳定性,在复杂背景的外场条件下,棋盘法的稳定性优于特征点法,而在单一背景条件下,特征点法的提取效率远远优于棋盘法,其中棋盘算法已应用于实际测量中,并取得了良好效果。
多目标光斑 棋盘法 特征点 高精度 高效率 multi-target spot checkerboard method feature point high precision high efficiency 
光学与光电技术
2018, 16(3): 74
作者单位
摘要
1 军械工程学院无人机工程系, 河北 石家庄 050003
2 军械工程学院电子与光学工程系, 河北 石家庄 050003
针对平面目标姿态测量问题,提出了一种基于棋盘靶标的单目视觉测量方法,设计安装简单,在保证测量精度的同时简化了测量过程。首先,基于棋盘靶标对摄像机进行标定;然后,利用单应性条件得到外参矩阵,并利用Givens矩阵对外参矩阵进行分解,求得姿态角;最后,在靶标任意安装的情况下,基于旋转矩阵约束条件研究了安装偏差的自标定方法。实验结果表明:距离3 m时,在静态测量时垂直光轴方向姿态角的测量精度可达0.02°,其他两个姿态角的测量精度可达0.05°;动态测量时垂直光轴方向姿态角的测量精度可达0.1°,其他两个姿态角的测量精度可达0.5°。
机器视觉 视觉测量 安装偏差 PnP问题 姿态测量 棋盘靶标 
光学学报
2017, 37(8): 0815002
作者单位
摘要
1 太原科技大学 材料科学与工程学院, 太原 030024
2 太原科技大学 电子信息工程学院, 太原 030024
为了减小由投影仪-摄像机γ非线性引起的红蓝棋盘格标定板相位误差, 分析了非线性相位误差的产生原因和表现特征, 建立了非线性相位误差和相位主值之间的数学模型, 由该模型得到相位误差补偿矩阵并修正展开相位;同时采用MATLAB仿真并结合相关试验对该算法进行了验证。结果表明, 误差补偿后棋盘格平面展开相位的均方根误差从0.0836rad下降到0.0218rad; 由γ非线性引起的棋盘格角点在标靶图像中像素坐标的最大误差值约从补偿前的0.3pixel降低到0.1pixel。该方法有效减小了由投影仪-摄像机γ非线性引起相位误差, 提高了标靶图像的角点坐标精度。
测量与计量 相位精度补偿 相位误差模型 γ非线性 红蓝棋盘格 measurement and metrology phase accuracy compensation phase error model γ nonlinearity red/blue checkerboard 
激光技术
2017, 41(5): 697

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