[发明专利]新型的双目立体视觉测量装置无效

专利信息
申请号: 200810121672.2 申请日: 2008-10-16
公开(公告)号: CN101393012A 公开(公告)日: 2009-03-25
发明(设计)人: 汤一平 申请(专利权)人: 汤一平
主分类号: G01B11/00 分类号: G01B11/00;G01B11/24
代理公司: 杭州天正专利事务所有限公司 代理人: 王 兵;王利强
地址: 310014*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 新型 双目 立体 视觉 测量 装置
【说明书】:

技术领域

发明属于光学技术、计算机视觉技术在立体视觉测量方面的应用。

背景技术

基于计算机视觉的双目立体视觉三维测量与立体重构技术,是一门新兴的、极具发展潜力和实用价值的应用技术,可被广泛应用于工业检测、地理勘测、医学整容、骨科矫形、文物复制、刑侦取证、保安识别、机器人视觉、模具快速成型、礼品、虚拟现实、动画电影、游戏等许多应用领域。

立体视觉的基本原理是从两个视点观察同一景物,以获取在不同视角下的感知图像,通过三角测量原理计算图像像素间的位置偏差、即视差,来获取景物的三维信息,这一过程与人类视觉的立体感知过程是类似的。

目前要实现一个完整的立体视觉系统通常需要图像获取、摄象机标定、特征提取、立体匹配、深度确定及内插等6个大部分内容支持。利用低层图像处理技术对双目图像进行分析,选择图像对中的目标特征井求解特征间的对应关系,通过图像匹配技术得到目标视差,从而转化为主体所需的深度信息。图像获取-摄像机标定-图像分割-特征提取-立体图像匹配-距离确定已成为立体视觉系统处理的主线。

在图像获取手段方面,由于传统视觉环境感知系统视场有限,经常存在跟踪目标丢失的现象,另一方面传统视觉环境感知系统一次只能获取周围环境局部视场的信息,大部分视场信息被放弃了;在双目视觉中的成像系统模型的选择方面,目前主要双目横模型结构和双目轴模型结构这两种模型。

为了从二维图像中获得被测物体特征点的三维坐标,双目视觉测量系统至少从不同位置获取包含物体特征点的两幅图像。目前这类系统的一般结构为交叉摆放的两个摄像机从不同角度观测同一被测物体,原理上是从不同位置或者不同角度获取同一物体特征点的图像坐标来求取该物点的三维坐标。从不同位置或者不同角度获取两幅图像可以采用两个摄像机,也可以由一个摄像机通过运动,在不同位置观测同一静止的物体,也可以由一个摄像机,加上光学成像方式来实现。

以往的双目立体视觉测量系统的结构是两个摄像机斜置于基座上,如附图8所示,中间放线路板,照明灯放在中间前部。这种设计有许多不合理的地方;由于基线距是两个摄像机头中心之间的距离,因此,实际的基线距B比视觉系统的横向宽度L要小许多,摄像机和双目立体视觉标定也比较麻烦;另一种双目立体视觉测量系统的结构是两个摄像机前面各摆放一个平面反射镜,如附图9所示,用它来调整摄像机的测量角度,这种结构实际上把两个摄像机成像在有限的空间内增大了系统基线距B的值,而系统的体积并不发生显著变化,这种改进结构有更大的基线距B,能得到更高的测量精度,而且纵向尺寸大大缩短,整个系统的体积更小,重量更轻,便于固定。

通过由一个摄像机通过运动,在不同位置观测同一静止的物体方法也可以实现双目视觉系统结构,如附图10所示;摄像机仅仅沿X方向移动,这时系统的基线距B与摄像机的移动距离有关。如果摄像机事先移动的两个位置确定下来,该系统只需要标定一次即可实现双目立体视觉测量系统,否则系统在各个移动位置必须重新标定。这种结构的特点是:采用单摄像机,能降低成本;根据摄像机的移动位置不同,很容易构成不同基线距的双目视觉测量系统,具有很大的灵活性。但是这种机构对摄像机的移动位置要求比较高,必须保证移动前后的位置准确性,因为摄像机在两个位置的固定是在测量过程中进行的,因此测量速度不可能很快。对于要在线测量的应用场合,这种机构显然不能满足要求。

将光学成像系统和单摄像机结合也能获取被测物体的立体图像,这种光学成像系统实际上是一些棱镜、平面反射镜或球面反射镜组成的具有折射兼反射功能的光学系统,我们将其称为镜像式双目视觉测量系统。这种系统的结构可以做的很小,但可以获得很大的基线距,从而能提高测量精度。通过改变两组平面镜的摆放角度,就可以改变两个虚拟摄像机之间的距离,由于两个虚拟摄像机是由同一个摄像机镜像来的,因此采集图像的两个“摄像机”的参数完全一致,具有极好的对称性。另外,对物体特征点的三维测量,只需一次采集就可以获得物体特征点的两幅图像,从而提高了测量速度。但这种结构的一个最大缺点是:由于一幅图像包括了的特征点“两幅”图像,允许的图像视差减小了一半,因此视觉系统的测量范围至少也减少了一半。同样在图像的中央是“两幅”图像的相交处,图像变得不可利用,而对一个摄像机来说,图像中央应该是成像质量最好和受镜头畸变影响最小的地方。

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