可动态重组的立体视觉测量系统

视觉测量领域存在这样一个问题：由CCD相机构成的测量系统中，垂直CCD光轴的方向上具有高的测量精度，而在平行于CCD相机光轴即深度方向上测量精度低。本课题提出一种新的视觉测量体系：可动态重组的立体视觉测量系统。该系统由若干个分布于测量空间周围的高精度、高速相机构成，通过最优化判断，将其中的任意两台相邻的相机根据被测目标的运动趋势动态组合成立体视觉传感器，在精度最优方向上取得目标的三维运动信息。系统能够自动将各个重组后的立体视觉传感器取得的数据统一到同一个世界坐标系下，获得被测目标完整的三维运动参数。本课题将在基于一维标定物的现场系统校准、多相机精确同步与高速数据传输、多相机对特征点识别与匹配、多相机立体视觉传感器动态重组与测量数据归一化等方面进行理论与技术的深入研究，构建智能化的视觉测量系统，进行高速的数据传输与处理，实现在各个方向上的高精度运动参数测量。

如何提高运动参数视觉测量精度，实现高分辨图像的快速传输与处理，扩大视觉测量方法的应用领域，是视觉测量中的几个关键问题。本研究在多摄像机位姿关系现场校准、多相机特征点识别与匹配、基于均匀设计与灰色理论的视觉系统误差分析、高分辨率图像高速传输与预处理等方面进行了深入研究，取得了如下成果：（1）采用刚性球杆实现多摄像机位姿关系现场校准。系统采用在测量现场四周摆放若干台相机，其相互的位姿关系事先未知，若想由相邻相机构成立体视觉传感器，就必须确定相机之间的相互位姿关系。本研究采用的高精度现场校准方法，为实现高精度测量提供了保证。（2）多相机对特征点识别与匹配方法研究。提出的测量方法采用在运动刚体上设置高反光特征球，在测量过程中传感器对其进行跟踪，通过一系列相关算法，快速而准确地完成视场范围内特征球与背景分割、特征球中心提取、特征球匹配、三维坐标求取，得到被测目标的三维运动参数。（3）采用基于均匀设计与灰色理论进行视觉测量系统误差分析。针对视觉测量过程中误差因素繁多、分析困难的特点，采用这一新的误差处理方法，能够从无明显规律的数据样本中明确视觉系统各项误差因素对最终测量精度的影响，然后从各个误差项入手，有针对性的对于误差来源进行控制，从而达到提高测量精度的目的。（4）多相机高分辨率图像硬件化快速处理技术。在高速运动目标运动参数测量中，常采用全局搜索进行初始化后，在后续帧中进行标记点的邻域搜索来提高系统的数据更新率。然而邻域范围的大小和运动估计的偏差限制了合作目标在帧间的移动距离，并不适合高速运动目标的实时测量。本研究针对高速运动目标视觉测量的系统结构进行研究，在相机图像的传输过程中完成基于双阈值全局搜索的标记点像素检测、像素区域识别、质心提取、多标记点并行运算等功能，大大提高了处理速度。 .本研究发表论文9篇，其中SCI检索2篇，SCI/EI双检索9篇，获得发明专利2项，申请中3项，培养博士后1名，博士研究生3名，硕士研究生5名，完成了立项任务书中所规定的任务。