检索结果-南通市图书馆

航天器工程 2014年第1期23卷 96-102页

作者：谭启蒙胡成威高升北京空间飞行器总体设计部北京100094

归纳总结了应用于可见光测量的空间标记非编码设计原则,例举了棋盘格型、栅格型、圆型等3种典型的非编码标记图案设计,分别阐述了各标记特征点中心定位方法和计算过程,开展了对比试验,结果表明:圆型非编码标记图案设计及其特征点中心定... 详细信息

归纳总结了应用于可见光测量的空间标记非编码设计原则,例举了棋盘格型、栅格型、圆型等3种典型的非编码标记图案设计,分别阐述了各标记特征点中心定位方法和计算过程,开展了对比试验,结果表明:圆型非编码标记图案设计及其特征点中心定位精度明显高于其他两种图案,其图案设计简捷、特征点突出易于识别、在像平面中呈现各向同性、点中心定位精度高、计算速度快、噪声抑制能力强。

关键词：空间标记非编码图案特征点中心定位

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基于CUDA的动态视觉测量像面特征点中心快速定位算法

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计算机工程与科学 2014年第12期36卷 2378-2385页

作者：许晓臣董明利王君孙鹏燕必希北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室北京100192 北京邮电大学信息光子学与光通讯研究院北京100876

数字相机分辨率的提升对视觉测量中精度的提高有很大的促进作用,但是高分辨率图像同时也会带来更大的数据量和计算量的问题。在CPU上应用传统的串行特征点中心定位算法耗时较大,无法满足动态测量的要求。针对此提出了CUDA架构下的并行... 详细信息

数字相机分辨率的提升对视觉测量中精度的提高有很大的促进作用,但是高分辨率图像同时也会带来更大的数据量和计算量的问题。在CPU上应用传统的串行特征点中心定位算法耗时较大,无法满足动态测量的要求。针对此提出了CUDA架构下的并行像面特征点中心快速定位算法。经过分析发现,当大于10 000个点时串行特征点中心定位算法在图像预处理、区域约束判断和点中心计算消耗的时间在90%以上,因此主要对这三个最耗时的部分展开重点研究,分析每部分的并行性,然后实现基于CUDA的特征点中心定位并行算法。实验结果表明,在点中心定位精度没有损失的前提下,提取35 000个点坐标时在CUDA上比传统的串行实现的处理速度提高了11.5倍,并且随着特征点数量的增加加速比还有显著的提高。

关键词：特征点中心定位高分辨率 CUDA 动态视觉测量

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单目位姿测量目标中心定位算法研究

单目位姿测量目标中心定位算法研究

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作者：赵月哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

本课题来自一个射击训练系统项目。射击时,枪上带有激光瞄准,需要知道靶标上激光点的位置,用来校正实际打枪时的位置。并且由于靶标也会移动,所以需要知道其姿态信息。整个模型可以用单目位姿测量系统来模拟。位姿测量即位置与姿态测量... 详细信息

本课题来自一个射击训练系统项目。射击时,枪上带有激光瞄准,需要知道靶标上激光点的位置,用来校正实际打枪时的位置。并且由于靶标也会移动,所以需要知道其姿态信息。整个模型可以用单目位姿测量系统来模拟。位姿测量即位置与姿态测量,是现代控制、导航等许多领域研究的一个重要课题。计算机视觉位姿测量系统在工业和工程中得到了广泛的重视和应用,例如在航天器近距离对接、大型工件现场安装过程中。在位姿测量技术中,单目视觉测量具有非接触、结构简单、标定步骤少等优点。同时该技术避免了多传感器测量中视场小,全局标定过程复杂等不足,因此越来越受到关注。本文详细讨论单目视觉位姿测量系统组成原理,包括摄像机标定,单目视觉位姿空间坐标测量问题(PNP问题)和目标位姿变化描述。系统采用基于4个共面特征点的三维坐标线性求解方法(P4P),并且基于测量出的坐标结果研究确定了系统中的位姿描述方法。文中所有仿真实验均借助OpenCV的图像数据库平台,给编程带来了便利。本文设计的算法坐标误差精度最高仅限于0.03mm以内,为后续实验打下了良好的基础。所谓目标中心定位,就是运用图像处理的方法对从拍摄到的带有激光光斑的照片进行光斑定位。系统中对于光斑定位常用到的两种算法进行了介绍：重心法与最小二乘圆拟合法。实验中对两种算法计算一幅图片的时间进行了比较,均在14-16ms之间,并且有最小二乘法比重心法用时短的结论。同时,这两种中心定位算法的精度也是很高的。结果表明两种算法的误差都不会超过0.2116mm。为了区分目标上分别属于不同系统的特征点的情况,提出了一种基于不同几何形状目标中心点定位的算法：先进行区域分割,再用Harris角点检测算法计算特征点。相对于原始Harris算法、改进的Harris和SIFT算法,本文算法不但提高了检测效率,也提高了检测正确率。中心点检测的误差可以达到0.1164mm。

关键词：单目视觉位姿测量特征点中心定位 Harris角点检测

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相机参数自动化标定及精度评估

相机参数自动化标定及精度评估

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作者：刘华康郑州大学

学位级别：硕士

随着科技的进步,计算机的性能不断增强,视觉测量技术得到迅速发展,并广泛应用于图像处理、人工智能等领域。相机是实现视觉测量技术最为关键的传感器,相机标定在视觉测量中是一个十分关键的环节,它决定了视觉系统能否有效的定位,能否有... 详细信息

随着科技的进步,计算机的性能不断增强,视觉测量技术得到迅速发展,并广泛应用于图像处理、人工智能等领域。相机是实现视觉测量技术最为关键的传感器,相机标定在视觉测量中是一个十分关键的环节,它决定了视觉系统能否有效的定位,能否有效的计算目标物三维坐标,相机参数标定的好坏直接影响系统的测量结果。相机标定过程中,工作量大,标定参数解算复杂,不同相机或不同的用途又可能采用不同的标定方法。在视觉测量系统的生产作业中,有大量的相机需要标定,这将是一项非常费时、费力且技术性很强的工作。传统的标定方法为人工手持相机对标定靶板进行图像采集,并将采集到的图像导入专业的相机标定软件中,最终解算出相机的内外参数。此方法需要专业的技术人员,并且操作流程较为繁琐,既费时又费力,并且不能对标定精度进行有效的评估。针对这一客观需求,本论文拟构建一套自动化相机标定装置,可以实现相机内参数的自动化标定,并研究出能够有效评价相机参数的方法与算法,使相机标定的整个流程自动化,提高生产效率。本文研制的相机参数自动化标定装置通过采用机械臂取代人工,采用软件控制,实现靶板图像的自动化采集;并将采集到的图像数据自动传入相机标定模块,自动解算相机参数;将标定过的相机参数导入精度验证模块,采用四种评价方式对标定的参数进行综合评价。本装置实现了整个系统的闭环性,有效的提高相机标定的效率。本文主要研究内容如下:一、根据相机参数自动化标定装置的技术指标,对硬件平台所涉及到的硬件进行选型和设计,并搭建软件平台,实现各硬件间的同步控制;二、对相机参数自动化标定装置涉及到的算法进行研究。研究了特征点中心定位算法、Tsai标定算法、基于Brown模型的光束法自标定算法,并将这些算法封装在相机参数自动化标定装置的解算模块;三、研究了四种相机标定精度评估方法。基于公共点转换算法和单像空间后方交会算法,提出四种相机参数评价方式,分别为绝对空间评价、图像残差评价、相对旋转角误差评价和靶板测量系统误差评价,以此四种评价方式对相机标定参数进行整体评估,提高精度验证的可靠性,最终将标定结果和精度评估结果以word形式输出。

关键词：相机标定精度评估自动化特征点中心定位空间后方交会

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