視覺測量pdf

Ⅰ 機器視覺測量系統中工業相機的解析度怎麼選擇

首先考慮待觀察或待測量物體的精度，根據精度選擇工業相機解析度。相機像素精度=單方向視野范圍大小/相機單方向解析度。則相機單方向解析度=單方向視野范圍大小/理論精度。
若單視野為5mm長而理論精度為0.02mm，則單方向解析度=5/0.02=250。然而為增加系統穩定性不會只用一個像素單位對應一個測量/觀察精度值，一般可以選擇倍數4或更高。這樣該相機需求單方向解析度為1000，選用130萬像素已經足夠。
其次看工業相機的輸出，若是體式觀察或機器軟體分析識別分猜斗辨率高是有幫助的；若是VGA輸出或USB輸出，在顯示器上觀察則還依賴於顯示器的解析度，工業相機的解析度再高，顯示器解析度不夠也是沒有意義的；利用存儲卡或拍照功能工業相機的解析度高也是有幫助的。

解析度（Resolution）：相機每次採集圖像的像素點數（Pixels），像素點數越多，解析度越高，圖像越清晰，細節還原越好。
Regem Marr 研祥金碼的R-3000系列結構緊湊，部署簡單，集成百萬像素Sensor和高櫻兆頃性能處理晶元，具備超強運算能力。有什麼不清楚的您隨時隨地撥打4000-697-797服務熱線，均可獲得產品介紹、購買咨詢、售後處理等人脊陸工服務，您反饋的任何問題，都將得到專業貼心的解答。

Ⅱ 請問一套視覺系統包含哪些坐標系啊

一般包括三個坐標系：世界坐標系——就是物體在客觀世界的位置；相機坐標系——物體在世界坐標系中相對相機的位置；圖像坐標系——物體在圖像中的坐標，結果是像素值。耐手御一般來說薯旁，視覺定位、視覺測量等檢測項目都需昌岩要把像素坐標轉換到相機坐標系中，也就是把像素值轉換成實際尺寸，需要提前標定。

Ⅲ 攝影測量的基礎原理來自測量的 方法

攝影測量是一門通過攝影對所獲得的影像進行測量（特別是測繪國家基本比例尺地形圖）的學科。其基本原理來自測量的交會方法。

Ⅳ 計算機視覺——相機內外參、相機標定

一直在做圖像處理，也經常聽到相機內參相機外參，我卻沒深入理解什麼是相機內外參，什麼是相機標定。

1、 相機內參數 是與相機自身特性相關的參數，比如相機的焦距、像素大小等；

攝像機 內參矩陣 反應了相機自身的屬性，各個相機是不一樣的，需要標定才能知道這些參數。作用：告訴我們攝像機坐標的點在1的基礎上，是如何繼續經過攝像機的鏡頭、並通過針孔成像和電子轉化而成為像素點的。

攝像機內參 （Camera Intrinsics） 矩陣：（需要注意的是，真實的鏡頭還會有徑向和切向畸變，而這些畸變是屬於相機的內參的）

           fx   s    x0

    K =  0    fy   y0

            0   0    1

其中，fx，fy為焦距，一般情況下，二者相等，x0、y0為主點坐標（相對於成像平面）， s為坐標軸傾斜參數，理想情況下為0 。

內參矩陣的參數含義：

f：焦距，單位毫米

dx：像素x方向寬度，單位毫米，1/dx：x方向1毫米內有多少個像素（dx、dy為一個像素的長和高）

f/dx：使用像素來描述x軸方向焦距的長度

f/dy：使用像素來描述y軸方向焦距的長度

u0,v0,主點的實際位置，單位也是像素（原點的平移量）

2、 相機外參數 是在世界坐標系中的參數，比如相機的位置、旋轉方向等。相比於不變的內參，外參會隨著相機運動發生改變。

攝像機的旋轉平移屬於外參，用於描述相機在靜態場景下相機的運動，或者在相機固定時，運動物體的剛性運動。因此， 在圖像拼接或者三維重建中，就需要使用外參來求幾幅圖像之間的相對運動，從而將其注冊到同一個坐標系下面來 。（最近我在研究多幅圖像的圖像拼接）

攝像機 外參矩陣 ：包括旋轉矩陣和平移矩陣。作用：告訴我們現實世界點(世界坐標)是怎樣經過旋轉和平移，然後落到另一個現實世界點(攝像機坐標)上。

旋轉矩陣和平移矩陣共同描述了如何把點從世界坐標系轉換到攝像機坐標系。

旋轉矩陣 ：描述了世界坐標系的坐標軸相對於攝像機坐標軸的方向

平移矩陣：描述了在攝像機坐標系下，空間原點的位置

攝像機 外參（Camera Extrinsics） 矩陣：

其中， R是旋轉矩陣，t是平移向量.

3、相機標定（或攝像機標定）：一句話就是世界坐標到像素坐標的映射，其中世界坐標是人為定義的。

相機標定的目的是確定相機的一些參數的值。通常，這些參數可以建立定標板確定的三維坐標系和相機圖像坐標系的映射關系，換句話說， 你可以用這些參數把一個三維空間中的點映射到圖像空間，或者反過來。相機需要標定的參數通常分為內參和外參兩部分。

標定就是已知標定控制點的世界坐標和像素坐標我們去解算這個映射關系，一旦這個關系解算出來了我們就可以由點的像素坐標去反推它的世界坐標，當然有了這個世界坐標，我們就可以進行測量等其他後續操作了。上述標定又被稱作隱參數標定，因為它沒有單獨求出相機的內部參數，如相機焦距，相機畸變系數等。

一般來說如果僅僅只是利用相機標定來進行一些比較簡單的視覺測量的話，那麼就沒有必要散做單獨標定出相機的內部參數了。至於相機內部參數如何解算，相關論文講的很多。

在圖像測量過程以及機器視覺應用中，為確定空間物體表面某點的三維幾何位置與其在圖像中對應點之間的相互關系，必須建立相機成像的幾何模型，這些幾何模型參數就是相機參數。在大多數條件下這些參數必須通過實驗與計算才能得到，沖仔衡這個求解參數的過程就稱之為相機標定（或攝像機標定）。

無論是在圖像測量或者機器視覺應用中，相機參數的標定都是非常關鍵的環節，其標定結果的精度及演算法的穩定性直接影響相機工作產生結果的准確性。因此，做好相機標定是做好後續工作的前提，提高標定精度是科研工作的重點所在。

4、畸變（distortion）是對直線投影（rectilinear projection）的一種偏移。簡單來說直線投影戚鬧是場景內的一條直線投影到圖片上也保持為一條直線。畸變簡單來說就是一條直線投影到圖片上不能保持為一條直線了，這是一種光學畸變（optical aberration）,可能由於攝像機鏡頭的原因。

     畸變矩陣：告訴我們為什麼像素點並沒有落在理論計算該落在的位置上，還產生了一定的偏移和變形！！！

參考鏈接：

計算機視覺-相機內參數和外參數_liulina603的專欄-CSDN博客_相機參數

https://blog.csdn.net/paulkg12/article/details/121393602

https://blog.csdn.net/weixin_40787463/article/details/105785593

https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/102502213

https://blog.csdn.net/weixin_41480034/article/details/121759128

旋轉矩陣(Rotate Matrix)的性質分析 - caster99 - 博客園 (cnblogs.com)

SLAM入門之視覺里程計(2)：相機模型（內參數，外參數） - Brook_icv - 博客園 (cnblogs.com)

Ⅳ 研究生論文視覺測量能達到精度能達到0.001么

能。物型
1、孔徑檢測、孔間距檢測、輪廓測量毀散，檢測精度最高0.001MM，採用CCD視覺非接觸式檢測技術，每秒可以測量20次。
2、所以纖螞氏研究生論文視覺測量能達到精度能達到0.001。

Ⅵ 機器視覺-相機標定

相機標定中所要確定的幾何模型參數分為內參和外參兩種類型。

求解參數（內參、外參、畸變參數）的過程就稱之為相機標定（或攝像機標定）。

機器視覺應用中常用的有兩種不同類型的鏡頭：普通鏡頭和遠心鏡頭。將攝像機與普通鏡頭的組合稱為針孔攝像機模型（默認為面陣圖像感測器），攝像機與遠心鏡頭的組合為遠心攝像機模型。

相機內參的作用是確定相機從三維空間到二維圖像的投影關系。

對於針孔攝像機模型，該投影是透視投影：

相機內參共有6個參數（f,κ,Sx,Sy,Cx,Cy)，其中：

f為焦距；

k為徑向畸變數級（k<0為桶形畸變；k>0為枕形畸變）；

Sx,Sy為縮放比例因子（對於針孔攝像機表示圖像感測器水平和垂直方向相鄰像素之間的距離）；

Cx,Cy是圖像的主點（對於針孔相機表示投影中心在成像平面上的垂直投影，也是徑蠢瞎向畸變中心）。

相機外參也稱為攝像機位姿的作用是確定相機坐標與世界坐標系之間相對位置關系。

攝像機外參共有6個參數（α,β,γ,Tx,Ty,Tz），其中：

R =R(α,β,γ)是旋轉矩陣，分別為繞繞x,y,z軸旋轉角度；

T= (Tx,Ty,Tz)是平移向量

從世界坐標繫到攝像機坐標系的變換屬於剛性變換（由平移和旋轉組成），相機坐標Pc與世界坐標Pw的關系可以表述為：Pc= RPw + T

畸變（distortion）是對直線投影（rectilinear projection）的一種偏移。直線投影是場景內的一條直線投影到圖片上也保持為一條直線。帶哪空畸變就是由於某種原因（如鏡頭）一條直線投影到圖片上不能保持為一條直線了，這是一種光學畸變（optical aberration）。

在視覺測量中，首先需要定義三個坐標系，即 世界坐標系、攝像機坐標系 、 圖像坐標系。

目標物體位置的參考系，用來描述三維空間中的物體和相機之間的坐標位置。

以相機的光心作為原點，Zc軸與光軸重合，並垂直於成像平面，且取攝影方向為正方向，Xc、Yc軸與圖像物理坐標系的u、v軸平行。世界坐緩薯標系下的物體需先經歷剛體變化轉到攝像機坐標系（旋轉和平移），然後再和圖像坐標系發生關系。

是以圖像的左上角為原點的圖像坐標系（u，v），以像素為單位。用於指定物體在照片中的位置

張正友相機標定流程

1. 列印棋盤標定紙，附加到一個平坦的表面上；

2. 通過移動相機或者平面拍攝標定板各種角度的圖片，一般拍攝20張；

3. 檢測圖片中的特徵點；

4. 計算5個內部參數和所有的外部參數；

5. 通過最小二乘法先行求解徑向畸變系數；

6. 通過求最小參數值，優化所有參數；

張正友的平面標定方法是介於傳統標定方法和自標定方法之間的一種方法，它既避免了傳統方法設備要求高，操作繁瑣等缺點，又較自標定方法精度高，符合通用的桌面視覺系統(DVS)的標定要求。該方法的缺點是確定模板上點陣的物理坐標以及圖像和模板之間的點的匹配，專業性要求比較高。

Ⅶ 視覺定位和視覺檢測技術有哪些共同點和不同點

視覺定位，視覺檢測，視覺測量都屬於機器視覺的領域。
首先來說共同點，同樣使用視覺演算法，因此在圖像預處理，圖像形態學，Blob分析，邊緣提取等方面的演算法以及思路是一樣的。大部分的視覺演算法庫提供的視覺演算法函數都是可以被調用的。
不同點，視覺定位類項目側重於精度，更多的需要配合自動化設備，比如說機器人，軸組等，在圖像處理後通過手眼標定演算法將像素坐標系轉化成其他的坐標，有時配合激光感測器等實現坐標系的統一。在應用場景方面，有2維定位抓取，3維無序抓取等。在移動機器人領域，視覺定位類項目又分為視覺SLAM等。綜上，視覺定位項目側重於多重技術的結合。視覺檢測技術側重於穩定性，演算法方面，結合深度學習，預處理演算法，圖像增強等實現對物體表面的缺陷檢測，字元識別等，在計算機視覺領域，有OCR字元檢測，人臉識別，自動駕駛等等。綜上，視覺檢測技術更側重於視覺演算法本身的深挖。

Ⅷ 視覺測量：產品尺寸1±0.2mm，其精度是多少

產品的測量儀器必須滿足測量精度的1/10以上，最低不得大於1/3
是業界的一個經驗值:
從經驗出發，在仔拆一般測量中，測量不確定度應為被測工件尺寸公差帶的1/含頃5～1/3。例如某一被測箱體上二孔的孔距為500mm，公差帶為15um，則所選用的測量機在500mm長度上的測量不確定度談戚陸應不大於3um～5um。對於精密測量及復雜的形位測量要求還高，一般應為被測尺寸公差帶的1/10～1/5。重要的是重復精度必須滿足要求，因為系統誤差還可以通過一定方法補償，而重復精度應由測量機本身保證。
所以，你的測量工具不滿足精度要求。

Ⅸ 視覺測量和機器視覺有什麼區別

機器視覺就是用機器代替橡襪人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的衡如帶圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作咐蘆。

視覺測量、視覺檢測、視覺識別、視覺判斷等都是常見的應用類型，所以視覺測量屬於機器視覺中的一個分支，通過模擬人眼進行智能測量，將所測數據傳導和儲存，是實現自動化工藝流程的關鍵。

Ⅹ 雙目視覺原理進行表面形貌測量需要經歷哪些主要步驟每個步驟的主要任務是什麼

1. 什麼是視覺

視覺是一個古老的研究課題，同時又是人類觀察世界、認知世界的重要功能和手段。人類從外界獲得的信息約有75%來自視覺系統，用機器模擬人類的視覺功能是人們多年的夢想。視覺神經生理學，視覺心裡學，特別是計算機技術、數字圖像處理、計算機圖形學、人工智慧等學科的發展，為利用計算機實現模擬人類的視覺成為可能。在現代工業自動化生產過程中，計算機視覺正成為一種提高生產效率和檢驗產品質量的關鍵技術之一，如機器零件的自動檢測、智能機器人控制、生產線的自動監控等;在國防和航天等領域，計算機視覺也具有較重要的意義，如運動目標的自動跟蹤與識別、自主車導航及空間機器人的視覺控制等。

人類視覺過程可以看作是一個從感覺到知覺的復雜過程，從狹義上來說視覺的最終目的是要對場景作出對觀察者有意義的解釋和描述；從廣義上說，是根據周圍的環境和觀察者的意願，在解釋和描述的基礎上做出行為規劃或行為決策。計算機視覺研究的目的使計算機具有通過二維圖像信息來認知三維環境信息的能力，這種能力不僅使機器能感知三維環境中物體的幾何信息(如形狀、位置、姿態運動等)，而且能進一步對它們進行描述、存儲、識別與理解，計算機視覺己經發展起一套獨立的計算理論與演算法。

2. 什麼是計算機雙目立體視覺

雙目立體視覺(Binocular Stereo Vision)是機器視覺的一種重要形式，它是基於視差原理並利用成像設備從不同的位置獲取被測物體的兩幅圖像，通過計算圖像對應點間的位置偏差，來獲取物體三維幾何信息的方法。融合兩隻眼睛獲得的圖像並觀察它們之間的差別，使我們可以獲得明顯的深度感，建立特徵間的對應關系，將同一空間物理點在不同圖像中的映像點對應起來，這個差別，我們稱作視差(Disparity)圖像。

雙目立體視覺測量方法具有效率高、精度合適、系統結構簡單、成本低等優點，非常適合於製造現場的在線、非接觸產品檢測和質量控制。對運動物體（包括動物和人體形體）測量中，由於圖像獲取是在瞬間完成的，因此立體視覺方法是一種更有效的測量方法。雙目立體視覺系統是計算機視覺的關鍵技術之一，獲取空間三維場景的距離信息也是計算機視覺研究中最基礎的內容。

雙目立體視覺的開創性工作始於上世紀的60年代中期。美國MIT的Roberts通過從數字圖像中提取立方體、楔形體和稜柱體等簡單規則多面體的三維結構，並對物體的形狀和空間關系進行描述，把過去的簡單二維圖像分析推廣到了復雜的三維場景，標志著立體視覺技術的誕生。隨著研究的深入，研究的范圍從邊緣、角點等特徵的提取，線條、平面、曲面等幾何要素的分析，直到對圖像明暗、紋理、運動和成像幾何等進行分析，並建立起各種數據結構和推理規則。特別是上世紀80年代初，Marr首次將圖像處理、心理物理學、神經生理學和臨床精神病學的研究成果從信息處理的角度進行概括，創立了視覺計算理論框架。這一基本理論對立體視覺技術的發展產生了極大的推動作用，在這一領域已形成了從圖像的獲取到最終的三維場景可視表面重構的完整體系，使得立體視覺已成為計算機視覺中一個非常重要的分支。

3、總結

經過幾十年來的發展，立體視覺在機器人視覺、航空測繪、反求工程、軍事運用、醫學成像和工業檢測等領域中的運用越來越廣。

以視覺系統為基礎的三維非接觸式高速測量是一個重要的研究方向，雙目立體視覺方法是其中一種最常用的方法。為了能夠將這些技術應用在實際的無人機項目中，需要盡可能提高演算法的效率與精度。（俊鷹無人機）