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    一種基于平面圓靶標的三維視覺測量數據拼接方法及裝置制造方法及圖紙

    技術編號:8365728 閱讀:191 留言:0更新日期:2013-02-28 02:07
    本發(fā)明專利技術公開了一種基于平面圓靶標的三維視覺測量數據拼接方法,包括:將被測物固定并放置在已標定的雙目視覺系統(tǒng)能觀測的合理位置,并建立全局坐標系;放置平面圓靶標在被測物前,移動已標定的雙目視覺系統(tǒng),拍攝平面圓靶標在移動前后測量位置所成的橢圓圖像;從拍攝的平面圓靶標圖像中提取橢圓,并擬合橢圓方程,重建平面圓靶標在前后兩次局部測量坐標系下的圓特征;根據所述圓特征構造優(yōu)化目標函數,求解拼接矩陣。本發(fā)明專利技術還同時公開了一種基于平面圓靶標的三維視覺測量數據拼接裝置,采用本發(fā)明專利技術,能解決現有技術在靶標部分被遮擋情況下三維數據拼接失敗的問題,保證了三維測量數據拼接的精度,提高了三維測量數據拼接可靠性。

    【技術實現步驟摘要】

    本專利技術涉及三維視覺測量拼接技術,尤其涉及一種基于平面圓靶標的三維視覺測量數據拼接方法及裝置
    技術介紹
    為實現對大尺寸被測物三維形貌的測量,一般將大尺寸被測物表面分成多個子區(qū)域,從多個視角分別對各子區(qū)域進行測量,并將各局部測量數據拼接到全局坐標系下。三維數據拼接的精度決定了對大尺寸被測物三維形貌視覺測量能夠達到的精度,因此,對三維數據拼接方法的研究有著重要的現實意義。目前,用于三維數據拼接的方法主要有三種第一種,是通過精密平臺、經緯儀、激光跟蹤儀等大型裝置來擴展測量范圍,這種方法中所用的測量裝置價格昂貴,且測量范圍有限;第二種,是通過在測量裝置相鄰兩次測量的公共視場內粘貼標記點,利用其中非共線的三個點來求取拼接矩陣,這種方法存在著粘貼和清除標記的工作較為繁瑣,且會損害被測物表面的缺點;第三種,是迭代最近點法(ICP, Iterative Closest Point)算法,但這種方法存在迭代運算量大,運行時間長等問題,且不適合于表面曲率變化不豐富的被測物。基于平面靶標的方法克服了以上三種方法的不足,該方法利用相鄰兩次測量公共視場內的平面靶標提供的特征點來計算拼接矩陣,不僅操作方便,而且精度高,有著廣泛的使用前景。目前,常用的是基于方格特征的平面靶標,利用方格角點的匹配求取拼接矩陣,進而實現三維數據拼接。但是,在實際應用中,在平面靶標部分被遮擋的情況下,方格角點經常會出現誤匹配的情況,從而導致三維數據拼接失敗。
    技術實現思路
    有鑒于此,本專利技術的主要目的在于提供一種基于平面圓靶標的三維視覺測量數據拼接方法及裝置,解決了現有技術在平面靶標部分被遮擋情況下三維數據拼接失敗的問題,保證了三維測量數據拼接的精度,提高了三維測量數據拼接可靠性。為達到上述目的,本專利技術的技術方案是這樣實現的本專利技術提供了一種基于平面圓靶標的三維視覺測量數據拼接方法,該方法包括將被測物固定并放置在已標定的雙目視覺系統(tǒng)能觀測的合理位置,并建立全局坐標系;放置平面圓靶標在被測物前,移動已標定的雙目視覺系統(tǒng),拍攝平面圓靶標在移動前后測量位置所成的橢圓圖像;從拍攝的平面圓靶標圖像中提取橢圓,并擬合橢圓方程,重建平面圓靶標在前后兩次局部測量坐標系下的圓特征;根據所述圓特征構造優(yōu)化目標函數,求解拼接矩陣。上述方案中,所述圓特征包括圓心坐標和圓平面的法向量。上述方案中,所述擬合橢圓方程,為結合隨機抽樣一致性算法(RANSAC,RandomSample Consensus)的直接最小二乘法擬合出橢圓方程。 上述方案中,所述重建平面圓靶標在前后兩次局部測量坐標系下的圓特征,為基于結合RANSAC的直接最小二乘法擬合出的橢圓方程、攝像機參數矩陣、以及平面圓靶標上圓特征的半徑值,利用幾何相交的圓特征三維重建方法,重建在局部測量坐標系下的圓特征。上述方案中,所述根據所述圓特征構造優(yōu)化目標函數求解拼接矩陣,為利用重建的前后測量位置的圓特征在空間中的同一性,構造優(yōu)化目標函數,并根據RANSAC擬合橢圓方程時得到的內外點比值;設置匹配的邊緣點集對應的權重,利用列文伯格-馬夸爾特法(Levenberg-Marquardt)非線性優(yōu)化方法計算出高精度的拼接矩陣。本專利技術還提供了一種實現基于平面圓靶標的三維視覺測量數據拼接裝置,該裝置包括橢圓圖像獲取模塊、重建圓特征模塊和拼接矩陣計算模塊;其中,橢圓圖像獲取模塊,用于獲取平面圓靶標在移動前后測量位置所成的橢圓圖像;重建圓特征模塊,用于從拍攝的平面圓靶標橢圓圖像中提取橢圓,并擬合橢圓方程,重建平面圓靶標在前后兩次局部測量坐標系下的圓特征;拼接矩陣計算模塊,用于根據所述圓特征構造優(yōu)化目標函數,求解拼接矩陣。上述方案中,所述橢圓圖像獲取模塊、重建圓特征模塊、拼接矩陣計算模塊,設置于雙目視覺系統(tǒng)中。本專利技術所提供的基于平面圓靶標的三維數據拼接方法及裝置,利用圓特征的同一性以及圓豐富的邊緣信息;在獲取拼接矩陣的過程中,通過高精度的檢測橢圓邊緣點集,提高擬合橢圓方程的精度,進而提高了拼接矩陣的求取精度。并且,本專利技術利用圓特征在部分被遮擋情況下也可以被精確提取和匹配的優(yōu)點,能提高三維數據拼接的精度和可靠性,從而解決了現有技術中采用平面方格靶標法在部分被遮擋情況下三維數據拼接失敗的問題,保證了三維測量數據拼接的精度,提高了三維測量數據拼接可靠性。另外,由于圓靶標不易受到部分遮擋的影響,所以更適于在各種復雜現場環(huán)境下的應用。附圖說明圖I為本專利技術基于平面圓靶標的三維視覺測量數據拼接模型示意圖;圖2為本專利技術基于平面圓靶標的三維視覺測量數據拼接方法流程示意圖;圖3為本專利技術平面圓靶標的結構示意圖;圖4為本專利技術實現基于平面圓靶標的三維視覺測量數據拼接裝置的組成結構示意圖;圖5為本專利技術一具體實例實驗系統(tǒng)圖;圖6為本專利技術局部測量位置的三維點云圖;圖7為本專利技術拼接所得結果與ICP法拼接所得結果的對比圖;圖8為右攝像機拍攝部分遮擋圖像的場景示意圖;圖9為部分遮擋情況下方格靶標三維點集示意圖10為部分遮擋情況下位置I與位置2方格靶標三維點集匹配圖。具體實施例方式為了更好的理解本專利技術,首先介紹一下三維視覺測量數據拼接的基本原理,圖I為基于平面圓靶標的三維視覺測量數據拼接模型原理圖,如圖I所示,在局部測量位置k和位置k+Ι分別建立攝像機坐標系Od5XdJd5Zd5和0Λ+1χΛ+1γΛ+1ζΛ+1,將全局坐標系建立在位置I的攝像機坐標系OcaXciyclZcl下;在前后兩次局部測量的攝像機移動過程中,平面圓靶標11保持不動,即平面圓靶標11上的圓特征在全局坐標系下不變;這里,所述圓特征包括圓心坐標和圓平面的法向量;假設圓特征為P V P,P在攝像機坐標系0ckxckyckzcl^P 0ck+1xck+1yck+1zck+1的結果分別為Λ,圯和凡+1,>^ ;假設攝像機坐標系0ckxckyckzck和0ck+1xck+1yck+1zck+1的拼接矩陣為Mk+1,k,Mk+1,k由正交的3X3旋轉矩陣Rk+1,k和3X1平移矢量tk+1,k組成,其表達式如公式⑴所示 權利要求1.一種基于平面圓靶標的三維視覺測量數據拼接方法,其特征在于,所述方法包括 將被測物固定并放置在已標定的雙目視覺系統(tǒng)能觀測的合理位置,并建立全局坐標系; 放置平面圓靶標在被測物前,移動已標定的雙目視覺系統(tǒng),拍攝平面圓靶標在移動前后測量位置所成的橢圓圖像; 從拍攝的平面圓靶標圖像中提取橢圓,并擬合橢圓方程,重建平面圓靶標在前后兩次局部測量坐標系下的圓特征; 根據所述圓特征構造優(yōu)化目標函數,求解拼接矩陣。2.根據權利要求I所述的方法,其特征在于,所述圓特征包括圓心坐標和圓平面的法向量。3.根據權利要求I所述的方法,其特征在于,所述擬合橢圓方程,為 結合隨機抽樣一致性算法RANSAC的直接最小二乘法擬合出橢圓方程。4.根據權利要求I所述的方法,其特征在于,所述重建平面圓靶標在前后兩次局部測量坐標系下的圓特征,為 基于結合RANSAC的直接最小二乘法擬合出的橢圓方程、攝像機參數矩陣、以及平面圓靶標上圓特征的半徑值,利用幾何相交的圓特征三維重建方法,重建在局部測量坐標系下的圓特征。5.根據權利要求I所述的方法,其特征在于,所述根據所述圓特征構造優(yōu)化目標函數求解拼接矩陣,為 利用重建的本文檔來自技高網...

    【技術保護點】
    一種基于平面圓靶標的三維視覺測量數據拼接方法,其特征在于,所述方法包括:將被測物固定并放置在已標定的雙目視覺系統(tǒng)能觀測的合理位置,并建立全局坐標系;放置平面圓靶標在被測物前,移動已標定的雙目視覺系統(tǒng),拍攝平面圓靶標在移動前后測量位置所成的橢圓圖像;從拍攝的平面圓靶標圖像中提取橢圓,并擬合橢圓方程,重建平面圓靶標在前后兩次局部測量坐標系下的圓特征;根據所述圓特征構造優(yōu)化目標函數,求解拼接矩陣。

    【技術特征摘要】

    【專利技術屬性】
    技術研發(fā)人員:魏新國張廣軍劉震孫軍華劉濤
    申請(專利權)人:北京航空航天大學
    類型:發(fā)明
    國別省市:

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