Abstract ：

以摄影测量为基础,旨在采用全站仪与普通数码相机相结合的方式,实现大型物体三维形状和颜色信息的高精度、快速、灵活获取。将普通数码相机刚性连接到全站仪的望远镜上搭建组合测量系统,借助全站仪的角度读数随时记录相机位姿;为了减弱窄视场相机标定中的参数耦合,先根据相机的物理特性直接标定相机主距参数;通过建立控制场确定其余相机的内参数及望远镜相对相机的位姿参数;借助两个公共标志点实现测站的任意转换,进而实现大型物体的三维形貌测量。实验表明,所提方法的长度测量相对误差不超过±1/100,角度误差不超过±0.6°,目前能够实现中等精度的大型物体三维形貌测量。

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大型物体 机器视觉 立体视觉 全站仪 三维测量 摄影测量

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以摄影测量为基础,旨在采用全站仪与普通数码相机相结合的方式,实现大型物体三维形状和颜色信息的高精度、快速、灵活获取。将普通数码相机刚性连接到全站仪的望远镜上搭建组合测量系统,借助全站仪的角度读数随时记录相机位姿;为了减弱窄视场相机标定中的参数耦合,先根据相机的物理特性直接标定相机主距参数;通过建立控制场确定其余相机的内参数及望远镜相对相机的位姿参数;借助两个公共标志点实现测站的任意转换,进而实现大型物体的三维形貌测量。实验表明,所提方法的长度测量相对误差不超过±1/100,角度误差不超过±0.6°,目前能够实现中等精度的大型物体三维形貌测量。

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大型物体 机器视觉 立体视觉 全站仪 三维测量 摄影测量

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正弦条纹投影轮廓术有着非接触测量、鲁棒性好的优点，然而在快速扫描任务中精度难以保证，因此在提高扫描速度的同时尽可能保证扫描精度有着重要研究价值。本文结合深度学习技术的优势，提出了基于卷积神经网络的条纹投影三维扫描技术，以实现快速高精度的三维扫描。 针对条纹投影轮廓术的精度问题，本文研究了基于正弦条纹投影的立体视觉技术的优化方法。通过对影响系统测量精度的主要环节——相位提取，进行深入的分析研究，建立了相位误差模型。该模型解释了投影条纹的周期、对比度和噪声对测量精度的影响机理，结合系统的光学传递函数，本文提出了一种先验最优化投影方法，通过合理设置投影参数，使得系统测量误差最小。 本文提出了基于卷积神经网络的单帧相位恢复技术，实现对单帧条纹图相位的高精度恢复。通过建立深度卷积模型，利用单张携带条纹信息的图像作为网络的输入，学习提取相位信息的正弦分量和余弦分量，从而得到相位信息。与传统技术相比，该技术仅用单张条纹图就可以自动获取编码相位信息，并且其相位精度与训练数据相关，误差在0.1弧度以内。 针对高频相位匹配难的问题，本文提出了高频相位辅助的条纹图视差匹配技术。通过立体匹配模型，分别对左右条纹图进行特征提取、匹配代价构建和视差估计，再利用高频相位的局部唯一性，得到准确的视差图。该技术通过条纹图进行粗匹配，之后在局部进行相位精匹配，提高了立体匹配准确率的同时，避免了高频包裹相位全局匹配的难题。另外本文研究了数据集增强技术，利用三维模型来生成含有结构光信息的二维数据集，供结构光与深度学习相结合的方法训练所用。 结合以上研究，本文提出了基于卷积神经网络的条纹投影三维扫描技术。利用训练好的模型对实际扫描中的条纹图进行相位恢复和视差匹配，最终通过立体重建得到点云模型，实现快速高精度的三维扫描。在GPU辅助下，实现了分辨率为1024×1024条纹图的1s内快速重建，验证了方法的有效性。

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结构光 卷积神经网络 立体视觉 三维扫描

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汽轮机是现代工业电力生产的核心设备，管板作为汽轮机凝汽器的关键零部件，其加工质量直接决定了汽轮机整机的工作性能，因此管板的尺寸检测具有重要的意义。针对目前企业采用的人工塞规法中存在的效率低、漏检率高、自动化程度低等问题，本文研究了一套基于机器视觉的管板检测系统，以实现管板的高速高精度自动化检测。 论文在分析目前管板产品检测存在的问题和现状的基础上，提出采用基于汇聚式立体视觉测量原理的系统测量方案。该方案由大型二维扫描机构，带动视觉测头扫描完成对大型管板管孔的几何尺寸测量。进而搭建了该系统，设计并开发了自动检测控制系统，实现了扫描机构、控制器、测头机构等关键设备的协同控制。 另外，基于前期开发中对管板几何尺寸提取算法中存在的对管板产品检测时无法精确定位和提取管孔边缘、测量精度及效率下降等问题进行了改进，主要包括：为了精确提取管孔边缘，采用了一种基于分块局部自适应阈值的二值化方法，实现目标管孔对象分离；提出了基于目标像素占比和拟合椭圆误差的管孔降噪方法，剔除无效管孔；提出了采用基于Zernike矩的椭圆环带收缩逼近的边缘检测方式，实现管孔倒角内边缘的精确定位和提取。此外，提出了基于平面射影变换和极线约束的目标匹配方法，提高了算法的效率；设计了基于动态局部平面和相机模型结合的三维测量方法，并提出了基于设计尺寸的管孔冗余尺寸评估与筛选方案，提高了测量精度。 最后，在工业现场搭建了测量系统，并进行了整机调试与实际运行，验证了测量系统的功能和精度。

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ARM 尺寸提取 立体视觉 汽轮机管板 自动控制

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风洞自由飞试验是相对风洞来流投射被测物来获取满足测量指标要求的试验数据，其对飞行器的结构优化及如何避免失速尾旋具有重大的价值。然而传统测量方法存在精度低、效率差、成本高等缺陷。针对风洞自由飞试验模型轨迹姿态测量的难题，本课题组围绕工业近景摄影测量技术和立体视觉测量技术展开研究，提出一种风洞自由飞试验中物体轨迹姿态参数的视频测量技术。涉及的关键问题包括硬件设备的隔振隔热设计，风洞环境下多相机系统标定及抗振动干扰，运动物体轨迹姿态在线测量等。本文系统地研究了相关理论和算法，论文的主要研究工作如下： 针对相机振动所引起的测量误差问题，采用一种相机外参数动态自校正技术来进行振动补偿。在共线方程中引入相对外参数的约束条件，改进了一种相对外参数下的相机模型。设计了一种振动自校正方案，实现了相机位置与姿态始终同属于一个风洞坐标系。实验验证表明系统在振动环境下得到误差的标准差不超过0.03mm。另外针对六个轨迹姿态参数同时解算问题，采用一种基于点云快速配准的多相机解算技术。建立了点对列表并对点点距离值进行排序，通过同构三角形寻找最优配准，实现了对轨迹姿态的快速精确计算。在此基础上，采用了一种定点追踪技术，利用高速图像的时间连续性，约束标志点检测范围，提高整体解算速度。 针对风洞试验段内复杂工况，对测量设备进行了针对性地设计。结合测量总体指标和测量流程，确定了相机和照明光源的数量与布置方式，以及减振器的型号和布置方式，设计了标定工具，保证了测量设备良好的整体抗振散热性能。完成以上研究后，对测量设备进行了精度评估试验，得到系统隔着观察窗玻璃测量的相对精度约为1/10000，位移测量误差在0.1mm以下，角度的在0.1°以下，符合精度指标要求。并且将开发的系统应用于模拟测量实验中，验证了所述测量技术的可行性，准确性和稳定性。本文开发的系统已应用于中国空气动力研究与发展中心的风洞试验基地，目前已完成了测量设备的现场安装。

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多相机动态标定 风洞自由飞试验 轨迹姿态 立体视觉 视频测量

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交通场景表达与可行驶区域探测是计算机视觉的热门研究领域，是智能驾驶平台的两个重要组成部分，具有重要的研究意义与应用价值。立体视觉系统由于有着成本低廉、信息丰富、隐蔽性好等诸多优点，被广泛应用于机器人、无人飞行器、智能驾驶等领域。本文主要研究了基于立体视觉技术的交通场景表达和可行驶区域探测方法，提出了一个实时的交通场景感知模型，主要研究工作包括： 1）提出了一种新的基于立体视觉的可行驶区域探测模型。首先，本文算法引入了视差置信度的概念，利用视差置信度将错误视差值剔除，为后续的计算保证视差值的准确和可靠性。其次，本文设计了两种像素级别的障碍物位置概率模型，并采用动态规划的求解方法检测出障碍物与地面的分界线，以此来得到车辆可行驶区域。由于新方法利用视差置信度剔除了错误视差，同时检测模型是逐像素的，因此能够有效检测出细小和远处的障碍物，大大提高了检测精度，在各种交通场景下均表现优越。 2）提出了一种新的基于Stixel模型的交通场景表达方法。本文的Stixel建模框架分为四部分：交通场景图的采集与视差计算、可行驶区域探测确立下边界、障碍物与背景分割确定上边界、Stixel模型显示。由于现有的障碍物高度估计仅设置一个简单视差阈值来作为分割标准，实际分割效果很差，本文对其进行了改进。首先，本文算法设计了一个带有视差置信度的隶属函数，通过该隶属函数能够为每个像素点计算得到一个隶属值；其次，考虑到仅依靠视差信息有可能无法将障碍物与背景分割开来，本文算法建立一个融合视差信息和HSV颜色信息的模型，通过动态规划求解模型最优解即可将障碍物与背景很好地分割开来。 本文设计并实现了一种基于立体视觉的交通场景表达与可行驶区域探测方法，通过在标准数据集上进行对比实验，验证了本文算法的优良性能，实验显示本文算法能够在各种复杂的交通场景下实时得到准确的检测效果和感知模型。

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场景表达 可行驶区域探测 立体视觉

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无人机不仅拥有巨大的应用市场，而且对于国防事业具有重大意义，无人机导航作为无人机自主飞行的基础，现已是无人机领域的研究热点。立体视觉技术由于其强大的视觉感知能力，广泛应用于无人机导航中的定位和避障。本文对无人机导航系统的总体设计、基于立体视觉的三维重建以及基于立体视觉的无人机定位进行了研究。 首先，搭建了无人机导航系统实验平台，系统分为机载系统、无线传输系统和地面工作站三部分；无线传输系统使用5.8GHz WIFI和UDP协议进行传输，针对UDP协议传输不可靠的问题，本文自定义传输层协议保证了传输的可靠性，验证了无线传输满足传输要求；地面工作站采用多线程设计保证了各模块协调运行。 其次，针对大疆无人机自带立体匹配算法效果较差的问题，本文在保证实时性的基础上对大疆立体匹配算法进行改进，通过一系列预处理和后处理步骤提高了立体匹配性能。在Middlebury公共数据集上，将改进后的立体匹配算法和大疆立体匹配算法、SGBM算法进行了比较。实验结果表明，改进后的立体匹配提高了匹配精度、减少了未匹配点；算法虽然增加了少量的运行时间，但仍然可以保证实时性。同时采用八叉树结构存储三维栅格地图，实验验证基于八叉树的三维栅格地图可以节省存储空间，更适合无人机导航。 最后，针对大疆无人机自带定位算法不准确的问题，本文基于ORB-SLAM框架提出一种新的视觉里程计算法。本文提出的视觉里程计算法包括追踪和地图维护两个模块，追踪模块负责定位每一帧的位姿，然后根据地图信息对每一帧的位姿进行优化，地图维护模块则是负责维护地图，两个模块采用多线程设计保证了定位的实时性。通过实验验证，本文提出的视觉里程计算法在环境简单的小范围运动时，和大疆里程计算法具有同样好的效果；同时，在环境复杂的大范围内运动和室内运动时，效果明显优于大疆的惯导里程计算法；最后还验证了本文定位算法精度总体优于ORB-SLAM算法。

Keyword ：

立体视觉 视觉里程计 无人机导航 无线传输

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光学三维测量技术在逆向工程、工业检测、生物医疗等诸多方面具有广泛的应用，而针对复杂表面物体的高精度三维测量一直是该技术领域的难点。传统的光学三维测量技术往往只能扫描某一类型表面的物体，测量局限性很大。另外单目和360度三维测量也具有很高的研究价值，前者能大大降低测量系统的成本，后者能进一步拓宽三维测量的应用范围。 本文推导了单目三维扫描系统的重建机理，提出了基于条纹相位反求的投影仪标定方法，并在此基础上提出了相位辅助立体视觉特征点匹配技术，有效提高了立体视觉技术特征点匹配的精度和速度。研究了单目三维扫描中纹理获取技术及纹理模型数据的显示和存储方式，并对单目三维扫描系统通过测量标准陶瓷平面和标准台阶，验证了其精度。 在单目三维扫描系统的基础上，本文提出了光刀-光栅混合式三维扫描技术，有效提高了针对复杂表面物体测量的精度和成功率。提出了基于条纹对比度判别的光刀-光栅扫描结果融合方法，并探讨了混合扫描模式下的纹理获取技术。 针对复杂表面物体的全方位三维扫描问题，本文研究了基于转台粗拼接的360度三维扫描技术。讨论了模型拼接的一般步骤，推导了转台粗拼接的基本原理并提出了两种标定板角点三维重建的方法，在此基础上又研究了基于“单光源矫正”的纹理融合技术，解决了多角度模型拼接时的纹理失真问题。 本文提出了基于激光MEMS投影仪的单目三维扫描技术，利用其高亮度、大景深的投影特点，结合光刀-光栅结合的三维测量方法，通过基于转台粗拼接的360度三维扫描技术，能够实现对具有复杂反射率表面物体的高精度、全方位测量。

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单目系统 混合式测量 立体视觉 模型拼接 三维测量

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面向单孔腹腔镜手术特点，设计了一种立体视觉系统，能为磁锚定手术机器人提供清晰的视野并能进行视觉测量。通过深度误差分析和景深的计算进行立体视觉平台的设计。对磁锚定手术机器人建立运动学模型和摄像机模型，并通过立体视觉进行关节向量的视觉测量。控制策略是以全体雅克比的在线估计和角度估计作为更新律。最后，通过仿真验证了控制系统的有效性。

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单孔腹腔镜手术 基于图像 立体视觉 视觉伺服 医疗机器人

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单孔腹腔镜手术 基于图像 立体视觉 视觉伺服 医疗机器人

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