基于激光点的空间物体的视觉测距方法与实验研究

论文摘要

机器视觉作为当今最为活跃而又富有挑战意义的研究领域,其研究内容和应用领域相当广泛。机器视觉技术是20世纪中期发展的一门新兴的综合性科学技术,它集合了电子、机械、光学、计算机及信息科学等多学科的最新成就,是高技术领域的重要组成部分。本文以利用激光点测距为目的,对摄像机标定技术、摄像机标定算法以及图像处理技术进行了研究和探讨。首先通过对双目立体视觉基本几何模型的介绍,建立了摄像机的标定模型。由于摄像机镜头存在镜头畸变,模型有线性模型和非线性模型之分,对于要求精确定位的应用,需要考虑畸变带来的影响。然后对摄像机标定算法进行探讨,本文采用以传统的标定算法为基础,借鉴了Tsai和Zhang的方法,提出了一种基于径向排列约束(RAC)的两步法标定。在摄像机标定模型确定的基础上进行了摄像机标定试验,利用已知的标定物、标定物的图像以及建立的摄像机标定模型求解出摄像机内、外部参数。实验中采用实体铝制标靶,借助三坐标测量仪获取目标物体的空间点坐标值,再对目标物体进行图像处理得到图像坐标,利用模型得到参数的解。在视觉系统测距过程中,利用激光点作为目标物体,以激光点作为匹配特征可以简化过程,减小计算量。通过激光点的二维图像坐标和已标定的视觉系统计算得到标记点的空间坐标值,将这个值与实际测得的坐标值进行了比较,分析造成误差的原因。通过试验验证表明该视觉测距系统可以达到较高的精度,为今后的进一步研究打下了基础,相信随着研究工作的深入以及相关技术的不断完善,以激光点标记为匹配特征的双目立体视觉一定会取得令人满意的成果,这门技术也会越来越广泛地应用到各行各业中去。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的背景和意义
• 1.2 机器视觉技术的定义和发展
• 1.2.1 机器视觉的生理基础
• 1.2.2 机器视觉技术的发展
• 1.3 机器视觉的应用
• 1.3.1 机器视觉在国外的研究动态
• 1.3.2 机器视觉在国内的研究动态
• 1.4 本论文的主要研究内容
• 1.5 本章小结
• 第二章 激光点标记及其图像处理
• 2.1 基于激光点的空间物体的视觉测距原理
• 2.2 激光点的图像处理
• 2.2.1 激光点的图像获取技术
• 2.2.2 激光点图像噪声的抑制
• 2.2.3 激光点的图像分割
• 2.2.4 激光点的边缘检测
• 2.3 激光点图像的特征提取
• 2.4 本章小结
• 第三章 考虑径向畸变的摄像机标定方法研究
• 3.1 双目体视系统的基本几何模型
• 3.1.1 针孔成象模型
• 3.1.2 非线性模型
• 3.2 摄像机的标定模型
• 3.2.1 线性标定模型
• 3.2.2 非线性标定模型
• 3.2.3 需要标定的参数
• 3.3 利用径向排列约束（RAC）计算摄像机外部和内部参数
• 3.4 本章小结
• 第四章 摄像机标定试验
• 4.1 摄像机标定方法
• 4.1.1 传统摄像机标定方法
• 4.1.2 自标定方法
• 4.2 摄像机标定试验的基本思想
• 4.3 标定试验
• 4.3.1 视觉系统的固定机构
• 4.3.2 标定模板的设计
• 4.3.3 标定试验
• 4.4 标定试验数据处理
• 4.5 激光点空间定位试验
• 4.5.1 激光点空间定位试验的设计
• 4.5.2 激光点的空间定位
• 4.5.3 三维重构误差分析
• 4.6 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 本文的主要研究成果
• 5.2 研究工作展望
• 参考文献
• 致谢